Gå direkt till huvudinnehållet
OmKontakta oss

Inbyggd AI-analys

Leverera inbyggd AI-analys

Inför reglerade AI-svar i din produktupplevelse – kopplade till realtidsdata och styrda av samma regler som din applikation bygger på.

Se priser
CapterraG2

PROBLEMET

Inbyggd AI kräver förtroende

Kunderna förväntar sig att AI-svaren ska kännas naturliga, respektera gränserna för de enskilda kunderna och bygga på reglerade data, inte vara en generisk komponent som klistrats in bredvid analysverktygen.

Känn dig som en infödd

Kunderna vill inte ha en generisk AI-widget bredvid sina analysverktyg. De förväntar sig att svar, förklaringar och rekommendationer ska kännas som en integrerad del av den produkt de använder. Om AI ligger utanför användarupplevelsen blir det ytterligare en fristående plats som man måste kolla upp.

Rätt svar per hyresgäst

Analyser riktade mot kunderna måste respektera hyresgästgränser, roller och behörigheter. AI försvårar detta eftersom gränssnittet ger intryck av att vara öppet, men uppgifterna kan inte vara det. En kund bör endast få svar baserade på uppgifter som hen har behörighet att komma åt.

Förklara utan att hitta på saker

Team vill att AI ska sammanfatta trender, förklara förändringar och hjälpa användarna att förstå vad de ser. Det fungerar bara om svaret bygger på samma kontrollerade data som ligger till grund för produkten. Annars är det svårare att lita på förklaringen än på diagrammet.

Få en omedelbar demonstration

SÅ HÄR FUNGERAR DET

Bädda in svar med reglerad kontroll

Inbyggd AI-analys bör kännas naturlig i produkten och hanteras i bakgrunden. Simba Intelligence kartlägger produktfrågor genom ett oberoende, enhetligt semantiskt lager där godkända mätvärden, kundspecifika regler och realtidsdata tillämpas.

Produktintegration

AI-svar som styrs av gränssnittet inom produktarbetsflöden, instrumentpaneler, portaler och inbyggda analysmiljöer.

Hyresgästanpassade styrsystem

Tillämpa regler för hyresgäster, användare, roller, rader och kolumner innan produktanvändarna får svar.

Kartläggning av affärskontext

Koppla produktterminologin till godkända mått, dimensioner, relationer och kundspecifika definitioner.

Beräkning av svar i realtid

Beräkna svaren utifrån realtidsdata från verksamheten istället för att förlita sig på kopierade utdrag eller modellminnet.

Konfigurerbar modellruttplanering

Välj modellvägar för olika arbetsbelastningar för att uppnå en balans mellan hastighet, noggrannhet, tillförlitlighet, kostnad och driftsättning.

Logik för granskbara svar

Visa sökvägen, affärslogiken och källkontexten bakom svaren för granskning och felsökning.

Få en omedelbar demonstration

VARFÖR VÅRT FÖRETAG

AI-analys utan produktrisker

Erbjud en produktupplevelse som är anpassad efter plattformen, se till att kundens regler följs vid varje svar och hantera driftsättningen i lokala miljöer, privata moln och hybridmiljöer.

En äkta produktupplevelse

Inbyggd AI ska stödja produkten, inte distrahera från den. Integrera ett reglerat svarslager i kundorienterade arbetsflöden utan att tvinga fram en separat AI-destination.

Reglerna för hyresgästerna förblir oförändrade

En produktupplevelse är endast tillförlitlig om varje kund får se just den information som är relevant för hen. Tillämpa logik för användarkonton och behörigheter innan svaret returneras, för att skydda gränserna.

Kontrollerad införande av AI

Anpassa valet av modeller efter uppgiften, inklusive förberedelse av datakällor och svar på frågor. Anpassa driftsättningen efter om den sker lokalt, i ett privat moln eller i en hybridmiljö – något som är avgörande för team som verkar inom reglerade branscher.

Ska man utveckla eller köpa inbyggd AI?

En prototyp kan ge svar på en fråga. En produkt som riktar sig till kunder kräver standardiserade svar, kontrollfunktioner för användare, möjlighet till white label-anpassning, val av modell, flexibilitet vid driftsättning samt granskning av svaren.
FunktionSimba IntelligenceBygg interntGeneriskt AI-lager
AI-svar riktade till kunderna
Byråns behörigheter
Oberoende semantiskt lager
Lämplighet för white label-produkter
Modellval utifrån arbetsbelastning
Lokalt eller hybrid
Logik för granskbara svar
Återanvändbart styrningslager

Vanliga frågor

Vad är inbyggd AI-analys?

Det integrerar AI-genererade svar, förklaringar, sammanfattningar och vägledning för uppföljning i produktupplevelsen. Istället för ett separat AI-verktyg visas informationen där användarna redan analyserar data och fattar beslut. Målet är mer användbar analys direkt i produkten, inte ytterligare en plats att besöka.

Vem är inbyggd AI-analys avsedd för?

Mjukvaruföretag, produktteam och datateam som vill ha reglerade AI-svar i kundinriktade appar. Lösningen passar användare som redan använder inbyggda instrumentpaneler, rapporter, portaler eller analysflöden. Köparen vill ha en bättre produktupplevelse utan att behöva bygga om datatillgångslagret.

Var i produkten skulle inbyggd AI-analys kunna användas?

I instrumentpaneler, dataprodukter, kundportaler, operativa arbetsflöden eller analysvyer. Exempel på detta är förklaringar på lättförståeligt språk, sammanfattningar av nyckeltal, avvikelseanalyser eller svar som visas bredvid diagram och nyckeltal. AI:n ska stödja arbetsflödet, inte störa det.

På vilket sätt skiljer sig detta från att lägga till en chattbot i vår produkt?

En chattbot är ett möjligt gränssnitt, men inbyggd AI-analys är ett bredare begrepp. Svaret kan presenteras som en sammanfattning, en förklaring, en rekommendation eller en vägledande insikt som en del av upplevelsen. Det viktiga är inte själva chattfönstret, utan det styrda svarlagret som ligger bakom det.

Hur fungerar behörigheter för hyresgäster?

Behörigheter för hyresgäster och användare tillämpas innan ett svar returneras. En kund, administratör, analytiker och supportanvändare kan ställa liknande frågor men få olika resultat beroende på åtkomsträttigheter. Inbyggd AI bör följa samma gränser för hyresgäster som din produkt tillämpar.

Kan svar från AI gå utöver det som redan finns i en översiktspanel?

Ja, när man är ansluten till reglerad realtidsdata istället för en enskild instrumentpanel. Användarna kan begära segment, filter, jämförelser eller förklaringar som inte har skapats i förväg. Denna flexibilitet är endast säker om svaret fortfarande följer godkänd affärslogik.

Kan vi välja vilken LLM som ska användas?

Ja. Simba Intelligence stöder modellkonfiguration för datakällagenten och frågeagenten, vilket gör att teamen kan finjustera olika delar av arbetsflödet separat. Det aktuella materialet hänvisar till Google Vertex AI, Azure OpenAI och AWS Bedrock. Balansera hastighet, noggrannhet, tillförlitlighet och kostnad utifrån arbetsbelastningen.

Kan detta stödja lokalt drivna miljöer eller reglerade produktmiljöer?

Ja. Simba Intelligence är utformat för installation på plats, i privata moln och i hybridmiljöer, vilket gör att teamen kan anpassa AI-analyserna efter lagar om datalagring, kundpolicyer och infrastrukturbehov. Det passar utmärkt för reglerade miljöer och för alla team som vill undvika att bli helt beroende av molnbaserad AI.

Hur fungerar det med Logi Symphony?

Logi Symphony tillhandahåller den inbyggda analysupplevelsen, inklusive instrumentpaneler och kundgränssnitt. Simba Intelligence tillhandahåller det reglerade AI-svarlagret som kompletterar den upplevelsen. AI-funktionerna kommer från Simba Intelligence, inte enbart från Logi Symphony.

Vad bör produktteam planera innan de inför inbyggd AI-analys?

Börja med de frågor som användarna ställer, de mätvärden som behöver godkända definitioner och de hyresgästregler som aldrig får kringgås. Bestäm sedan var svaren ska visas och vilka arbetsflöden som först och främst behöver AI. De bästa projekten utgår från en kombination av produktupplevelse och styrning.
Boka en demonstrationFå prisuppgifter