ایک صنعت میں جہاں مالی اعداد و شمار کی پروسیسنگ اور متوازنیت نے روایتی طور پر وسیع پیمانے پر ہاتھ سے مداخلت کی ضرورت ہے، Akshat Khemka کی طرف سے ڈھائی GenAI کے انضمام مصنوعی انٹیلی جنس ایپلی کیشنز میں ایک قابل ذکر کامیابی کے طور پر ہے.
موجودہ مصنوعات کے اندر ادائیگی کے عمل اور اعداد و شمار کے KPI سکرین کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کرنے والی متعدد پہلوؤں کی GenAI منصوبہ بندی نے اہم تکنیکی اور عملی چیلنجوں کا سامنا کیا.Product Owner کے طور پر، Akshat Khemka کو ڈیٹا انجینئرز کی ایک ماہر ٹیم کی رہنمائی کرنے کا کام کیا گیا تھا جبکہ نئے AI ٹیکنالوجیوں اور کارپوریٹ مالی نظاموں کے پیچیدہ منظر کو چلاتا تھا.
اس نوکری کا بنیادی ذریعہ ایک پیچیدہ AI ایجنٹک فریم ورک کی ترقی تھی جس میں Azure OpenAI کے بڑے زبان ماڈل (LLMs) اور LangChain کا فائدہ اٹھایا گیا تھا. Akshat کی اس تنصیب کے لئے حکمت عملی نقطہ نظر نے غیر معمولی تکنیکی منظر دکھایا، جیسا کہ انہوں نے ایک Multiagent فریم ورک کی تخلیق کو آرکسٹ کیا جس میں میپنگ، Carrier، Deposit، Commissions، اور Product Agents سمیت خصوصی اجزاء شامل ہیں. یہ انضمام سسٹم کاروباری صارفین کو ایک ذہین GenAI صارف انٹرفیس کے ذریعے اہم KPIs تک رسائی حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے، خام ڈیٹا کو عملی کاروباری ذہنی طور پر تبدیل کرتا ہے.
اس ایجنٹ پر مبنی آرکیٹیکل کی تنصیب مالی کارروائیوں کے لئے ایپلیکیشن AI میں ایک اہم ترقی کی نمائندگی کی. ہر ماہر ایجنٹ کو تفصیلی طور پر تسلی کے عمل کے مخصوص پہلوؤں کو حل کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا تھا، Akshat نے ٹیم کو ایجنٹ کے تعامل، کنٹیکٹ مینجمنٹ، اور ردعمل کی پیداوار کے پیچیدہ چیلنجوں کے ذریعے ہدایت کی.
ممکنہ طور پر سب سے زیادہ متاثر کن پروجیکٹ کی عملی کارکردگی پر اثر انداز تھا. ٹیم، Akshat Khemka کی رہنمائی کے تحت، Streamlit کا استعمال کرتے ہوئے ایک سادہ GenAI UI تیار کی جس نے خود کار طریقے سے معاہدہ کرنے والے ایجنٹ کے ذریعے خود کار طریقے سے عملدرآمد کیا. اس نوکری نے حیرت انگیز نتائج فراہم کی ہیں، مشین کی کوششوں کو متاثر کن 70٪ سے کم کر دیا - ایک تبدیلی جس میں وسائل کی توسیع اور آپریٹنگ کی لاگتوں کے لئے اہم اثرات ہیں. مقدار میں بہتر بنانے کے علاوہ، حل ڈیٹا کی درستگی اور مطابقت کو بڑھایا، روایتی معاہدے کے عملوں میں ایک اہم درد نقطہ حل.
تکنیکی انضمام نے Akshat کی متعدد ڈومینز میں مہارت کا مظاہرہ کیا، نظام پروموٹنگ اور ٹولنگ کے افعال کے ساتھ Python اور SQL میں لکھا. حل کی آرکیٹیکل موجودہ ڈیٹا انٹرفیس کے ساتھ انضمام میں خاص پیچیدگی کا مظاہرہ کیا، کیونکہ GenAI ایجنٹوں کو براہ راست Snowflake ڈیٹا اسٹوریجز سے ڈیٹا تک رسائی اور تجزیہ کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا تھا، صارفین کے سوالات کے لئے کنٹیکٹیکل طور پر متعلقہ LLM جوابات پیدا کرنے کے لئے.
stakeholder management proveded to be a critical success factor in the project’s implementation. Akshat’s ability to translate complex technical concepts into business value propositions helped secure organizational buy-in and user adoption.By demonstrating concrete efficiency gains and quality improvements, the project quickly gained momentum throughout the organization, with business units recognizing the transformative potential of the GenAI approach to reconciliation and data analysis.
پروجیکٹ کی ترقی اور تنصیب کو چیلنجوں کے بغیر نہیں کیا گیا تھا. موجودہ مالی نظام کے ساتھ اعلی درجے کی AI ٹیکنالوجیوں کو ایکسچینج کرنے کے لئے ڈیٹا کی رازداری کے مسائل، ماڈل ہالوسینشن کے خطرے، اور سسٹم کی کارکردگی کی ضروریات کو حل کرنے کے لئے جدید حلوں کی ضرورت تھی. Akshats کے رہنماؤں نے ان ہتھیاروں کو ختم کرنے میں اہم کردار ادا کیا، مضبوط گارڈرایلز اور تصدیق کے میکانیزموں کو لاگو کرنے کے لئے جس نے یہ یقینی بنایا کہ AI کے نظام کے پیداوار کو مالی کارروائیوں کی ضروریات کے اعلی معیار کی درستگی اور قابل اعتماد کو برقرار رکھا.
Akshat Khemka کے لئے، یہ منصوبہ ایک اہم پیشہ ورانہ پہلو کا نشانہ بناتا ہے، جس میں اعلی درجے کی AI ٹیکنالوجیوں اور عملی کاروباری اطلاقات کے درمیان فاصلے کو منسلک کرنے کی صلاحیت کی وضاحت کی جاتی ہے. سٹینز انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی اور AI اور ڈیٹا انجینئرنگ میں وسیع تجربے پر اس کی تعلیمی بنیاد پر، Akshat نے خود کو تیزی سے ترقی یافتہ مصنوعی AI انضمام کے میدان میں ایک اہم رہنما کے طور پر قائم کیا ہے.
آگے دیکھتے ہوئے، اس منصوبے کے اثرات فوری کارکردگی میں اضافہ سے کہیں زیادہ ہیں. یہ اس بات کا ثبوت دیتا ہے کہ کس طرح فکر مند طریقے سے انسٹال کیے جانے والے AI حلوں نے روایتی طور پر کام کی شدت کے عمل کو تبدیل کر سکتے ہیں جبکہ کاروباری ذرائع کے لئے غیر معمولی قدر فراہم کرتے ہیں. جیسا کہ تنظیموں کو پیدا کرنے والی AI کی صلاحیتوں کا تجزیہ کرنا جاری ہے، Akshat کا کام کس طرح کاروباری AI ایپلی کیشنز میں قابل ذکر نوکری کو چلانے کے لئے تکنیکی مہارت کے ساتھ مل کر ایک قابل اعتماد مثال کے طور پر ہے.
GenAI موازنہ پروجیکٹ اس طاقتور مجموعہ کو ظاہر کرتا ہے کہ اس کی حکمت عملی، تکنیکی نوکری اور عملی تنصیب ہے جو ایچ اے اور ڈیٹا انجینئرنگ کی قیادت کے لئے Akshat Khemka کی نقطہ نظر کی وضاحت کرتا ہے.
پروجیکٹ کی کامیابی نے پہلے ہی تنظیم کے اندر اضافی AI منصوبوں کی حوصلہ افزائی کی ہے، جس میں دیگر ڈیٹا پر مشتمل عملوں کو حل کرنے کے لئے ایجنٹ کے فریم ورک کو بڑھانے کے منصوبوں کے ساتھ.
ایک صنعت میں اکثر تکنیکی تبدیلیوں کے خلاف مزاحمت کی طرف سے چیلنج کیا جاتا ہے، یہ اپلی کیشن اس کی آسانی سے اپنانے اور فوائد کی تیزی سے فائدہ اٹھانے کے لئے ظاہر ہوتا ہے. ٹریڈنگ کے پیچھے تکنیکی پیچیدگی کا انتظام کرتے ہوئے دستیاب کاروباری نتائج پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے، Akshat اور اس کی ٹیم نے ایک حل فراہم کی جس میں تکنیکی اور کاروباری نمائندوں دونوں کو پکارا جاتا ہے، غلاف کو پلٹنے، جس میں اکثر مہنگا AI منصوبوں کو ہٹا دیا جاتا ہے.
Akshat Khemka کے بارے میں
ایک متعارف کرانے والی AI اور ڈیٹا انجینئرنگ کے رہنما، Akshat Khemka نے اپنے آپ کو پیچیدہ کاروباری چیلنجوں کے لئے مصنوعی ذہانت کو لاگو کرنے میں ایک پیشہ ور انوینٹر کے طور پر قائم کیا ہے. اس کے Stevens Institute of Technology کی وسیع تعلیمی بنیاد، AI نظام کے ڈیزائن اور انضمام میں وسیع عملی تجربے کے ساتھ مل کر، نے اسے نظریاتی علم اور عملی مہارت کا ایک نادر مجموعہ فراہم کیا ہے.
Akshat Khemka کی پیشہ ورانہ سفر کاروباری تبدیلیوں کو فروغ دینے کے لئے جدید ٹیکنالوجیوں کا استعمال کرنے میں مسلسل مہارت کا نشانہ بناتا ہے. اس کا تجربہ ٹیکنالوجی اور طریقہ کاروں کی ایک حیرت انگیز سلسلہ پر مشتمل ہے، جس میں Azure OpenAI انضمام، LangChain ترقی، متعدد بڑے زبان ماڈل پلیٹ فارمز، کلاؤڈ انشورنس کے بہتر بنانے، اور چیلنج پروجیکٹ مینجمنٹ نقطہ نظر شامل ہیں.
