在Transform 2024活動中，Elastic執行長Ash Kulkarni與DocuSign首席產品官Dmitri Krakovsky探討了生成式人工智能在企業搜索和合同管理中的變革性作用。他們的見解強調了AI驅動的搜索功能對於管理大量數據和複雜合約的企業日益重要性。
提升非結構化數據分析
Elastic在其企業搜索方案中顯著整合了生成式AI。2023年5月推出的Elasticsearch Relevance Engine (ESRE)標誌著Elastic搜索技術戰略的一次重大進步。ESRE結合了傳統的關鍵字搜索與先進的向量搜索能力，能更深刻地理解龐大數據庫中的語境與語義。這一混合模型讓Elastic的客戶能更有效地檢索相關文件，並可選擇向量搜索、BM25文本搜索或兩者的組合。
Kulkarni強調了在向量數據庫技術中檢索增強生成(RAG)的進展，他提到：“我們可能是市面上最廣泛使用的向量數據庫之一。”他強調Elastic對RAG的實施提升了其數據庫功能，基於多年對Elasticsearch的投入。
Kulkarni進一步闡述了當前可用的強大功能，包括許可權、分面搜索、混合搜索以及結合不同搜索技術的能力。他表示：“為開發者提供選擇、功能和開放性至關重要，這將成為我們的DNA的一部分。”
隨著AI快速發展，模型選擇變得至關重要。Kulkarni指出，客戶正日益將查詢分散到多個大型語言模型，以優化準確性和成本。
AI驅動的合同管理進展
DocuSign正在利用AI徹底變革合同管理。Krakovsky闡述了他們的願景：“我們才剛開始探索這一領域，讓代理協助合同談判。”這表明未來AI將在合同談判中扮演活躍角色。
智能合約管理(IAM)平台旨在將靜態合同數據轉化為可操作的見解。其核心組件Maestro、Navigator和App Center協同分析合同，彌補企業數字化中的一個重大缺口。Krakovsky解釋道：“雖然大多數企業已數位化業務運營，但合同仍主要以靜態PDF存在，使有效查詢或分析面臨困難。”
IAM將這些靜態文件轉變為結構化數據，實現系統化分析。Krakovsky以一位擁有約70份合同的客戶為例，指出該客戶在不同條款上支出高達幾億美元。通過聚合和分析這些合同，DocuSign幫助客戶識別不一致之處，節省了超過1億美元的開支。這一從手動審核轉向自動化處理的變化顯示了IAM在提升合同管理方面的巨大潛力。
應對AI採用挑戰
兩位高管強調負責任的AI採用至關重要。Krakovsky強調小心謹慎的重要性：“我們需要快速行動，但使用AI時必須對所引發的問題保持慎思，特別是涉及敏感合同數據時。”
DocuSign優先考慮數據安全和透明度。Krakovsky表示：“我們對自己的實踐非常謹慎和透明。在使用客戶數據進行訓練時，我們尋求明確的許可。”
高管們同時強調需要全面解決方案，而非零碎的方法。Krakovsky認為：“我們的目標是提供端到端解決方案，而不是迫使客戶拼湊多個組件。”
優化AI成本與資源
成本效益是AI採用中的關鍵考量。Krakovsky指出最大化資源利用的重要性：“理解我們如何組建和利用資源對於保持價值至關重要，特別是在我們運營的規模下。”
Kulkarni預測AI經濟將會變化，他表示：“由於硬體和技術的進步，推理成本可能會下降，加上大型語言模型提供商之間的競爭增加。”
展望未來，兩位高管討論了AI能力的擴展。Kulkarni提及可以處理各種數據類型並提供一致回應的多模態AI模型。Krakovsky勾勒了在合同管理中應用的潛力，如識別見解、模糊點和合規問題，許多問題都能自動解決。
實際AI應用案例
討論中也分享了企業中AI應用的實際案例。Kulkarni指出，Cisco利用Elastic技術自動化了客戶支持功能，解放了工程師的時間以專注於更具價值的任務。他還強調了一家財富100強銀行如何使用Elastic通過AI驅動的搜索工具來改變財富管理顧問與客戶的互動，創建個性化的“個人Bloomberg終端”。
從增強搜索能力到AI輔助的合同談判，AI的潛在應用範圍廣泛。然而，要釋放這些潛能，需要對技術、倫理和操作挑戰給予足夠重視，包括數據隱私、模型透明度及成本效益擴展。
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