בינה מלאכותית- case study- הבנק העולמי
מאת: ד"ר מוריה לוי (תאריך פרסום: 27/05/2021)

18/05/21. מפגש 7 בקורס ניהול ידע ובינה מלאכותית של KMGN שאני מובילה. היום מארחים את מרגוט בראון, יועצת בכירה לניהול ידע בקבוצת הבנק העולמי. בהיותם חלוצים בתחום ניהול הידע בעולם כבר לפני 25 שנים, רובנו זכו לשמוע על תכנית ניהול הידע בבנק העולמי, ועל סיפור הסיפורים שהפך לכלי משמעותי בהצלחתם. והיום אנחנו זוכים לשמוע על פעילות בינה מלאכותית כחלק מיוזמות ניהול הידע. מראיין ד״ר וינסנט ריבייר, אחד מארבעת אנשי הצוות שיחד איתי תכננו ומריצים את הקורס.

 

פעילות ניהול הידע מבוססת AI בבנק העולמי עוסקת בליבת הפעילות של הבנק- הפרויקטים המבוצעים על ידם ברחבי העולם, ובצרכים של מובילי פרויקטים אלו שנשארו עד היום עם מענה חלקי (unmet needs): בעת עבודה על פרויקט, התבססות על מידע וידע המתאימים ביותר שהצטברו באחד או יותר מ- 22,000 הפרויקטים שכבר בוצעו מטעם הבנק בעולם לאורך השנים. ברור למה באופן ידני קשה למיין ולהגיע לרשימת הפרויקטים הרלוונטיים ביותר ולמידע שלהם, גם אם מאד נרצה בכך. ניסיונות שעשו בעבר להציע שירות כזה מטעם יחידת ניהול הידע, עלו בכשני חודשי עבודה כל אחד.

וכאן המסע מתחיל: מבינים שבינה מלאכותית יכולה לסייע. מתחילים למפות את מקורות המידע בבנק המייצגים את המידע והידע שיכול לשרת את הפרויקטים (תיאורי פרויקט, מאפייני פרויקטים, פרופילים של מדינות, דוחות מחקר בנושאים שונים, מסמכי עמדה לגבי אתגרים שונים ועוד). ממשיכים ומפים מקורות מידע חיצוניים שנמצאים במאגרי מידע שיש לבנק גישה אליהם, או פתוחים לכל באינטרנט. וכמובן, גם מערכות המידע התפעוליות ובראשן ה SAP כוללים גם הם מידע שיכול להיות לעזר לגבי צוות הפרויקט ולא רק.

 

צוותי ניהול הידע והבינה המלאכותית החלו להפעיל אלגוריתמים שונים תוך שימוש בשפות המקובלות בפרויקטים שכאלו- R, Python ו- SAS, תוך שילוב אלגוריתמים ללמידה לא מפוקחת יחד עם עבודת תוכן ידנית כדי לייצר מאפיינים שיאפשרו את הקטגוריזציה. האתגר: להציע לכל פרויקט את רשימת 10 הפרויקטים שהכי רלוונטיים להם יחד עם חבילת מידע קשורה לכל פרויקט ויחד עם שמות אנשים שקשורים לפרויקט ואליהם ניתן לפנות לשיחה והשלמת ידע.

השורה התחתונה: הצלחה גדולה. 5 דקות של עבודה של בינה יוצרות המלצות מאד משמעותיות לכל פרויקט, ומציפות תכנים חשובים שכנראה בדרך אחרת אף אחד אחר לא היה מצליח להגיע אליהם.

 

נקודות חשוב שלקחתי מהשיחה:

  • לעבוד באופן מדורג. להתחיל ללא עלויות טכנולוגיות. להוסיף יכולות וממשקים בהמשך.
  • לפעול כצוות משולב- אנשי בינה מלאכותית, אנשי ניהול ידע ואנשים המבינים את הצד העסקי והארגוני.
  • לשלב את הידע ככל האפשר בתהליכי העבודה הקיימים (אבני דרך בפרויקט).
  • לחשוב מחוץ לקופסה (לֹמקרה זה- על מקורות המידע מחוץ לבנק).
  • להשקיע הרבה מאמץ בתקשור. גם כאן הם לא באים מעצמם..

 

מה הלאה? יש בבנק הרבה תכניות להמשך. למשל, לייצר חבילות ידע בנושאים שונים לעובדים חדשים המצטרפים לבנק, לקיצור זמן החניכה. ואוו! בהחלט מחכה לשמוע עוד שנה מה התפתח גם כאן.