اگرچہ مصنوعی ذہانت دنیا میں نسبتا حال ہی میں آ چکی ہے، زیادہ تر لوگ اور کمپنیاں اب بھی ChatGPT میں بنیادی طور پر سوالات اور جوابات کے طور پر اس کا استعمال کرتے ہیں. لہذا، ChatGPT بہت سے AI خدمات میں سے ایک ہے، جو سوالات کا جواب دینے، متن کو ترمیم کرنے اور تصاویر پیدا کرنے کے لئے تخلیق کیا گیا ہے. دنیا بھر میں بہت سے مشہور کمپنیوں نے عملی ایپلی کیشن کے لئے اپنے AI ماڈل اور مصنوعات پیدا کرنے کا آغاز کیا ہے۔ اس نے کاروباری عملوں میں مصنوعی ذہانت کو شامل کرنے اور آپریٹنگ کی کارکردگی کو بڑھانے کا موقع دیا ہے۔ مثال کے طور پر، PwC کے مطابق، جو کمپنیوں نے بنیادی عملوں میں AI کو شامل کیا ہے وہ آپریٹنگ کی لاگتوں کو 20-40٪ کم کرتے ہیں اور پیداوار کو 30٪ بڑھاتے ہیں. کمپنی کے مطالبات مختلف ہوسکتے ہیں. کچھ لوگوں کو ایک AI چیٹ بوٹ کی ضرورت ہے جو 24 / 7 گاہکوں کو جواب دیتا ہے، عام درخواستوں کے 80٪ تک کا احاطہ کرتا ہے، اور بات چیت کو ایک آپریٹر کو صرف اس وقت منتقل کرتا ہے جب سوال بہت خاص ہوتا ہے. آئی بی ایم کے اعداد و شمار کے مطابق، کمپنیوں نے AI چیٹ بوٹس کو انسٹال کیا ہے جو آپریٹرز پر کام کرنے والے بوجھ کو 70٪ تک کم کیا ہے اور گاہکوں کے انتظار کا وقت 90٪ سے کم کیا ہے. کچھ مالی کمپنیوں کو عام طور پر صارف کی تصدیق کرنے کی ضرورت ہے. یہ فوری طور پر نوٹ کیا جانا چاہئے: ایک مکمل تصدیق ماڈیول ایک پیچیدہ تکنیکی حل ہے، لیکن کاروبار اس کے انفرادی حصوں کو لاگو کرسکتے ہیں. مثال کے طور پر، دستاویز تصدیق نہ صرف مالی خدمات میں شامل کیا جا سکتا ہے بلکہ ڈومین نام ریکارڈرز یا صارف سروس فراہم کرنے والوں کے کام میں بھی. KYC (آپ کے کسٹمر کو جانیں) حل مارکیٹ 2024 میں 12.4 ارب ڈالر تک پہنچ گیا اور، پیشکش کے مطابق، سالانہ 22٪ بڑھ جائے گا. اب، اگر ایک کارروائی کو دستاویزات کی تصدیق کی ضرورت ہوتی ہے تو، یہ فائل کو نہ صرف اپ لوڈ کرنے کی ضرورت ہے بلکہ اس سے معلومات نکالنے اور گاہک کے پروفائل اور کمپنی کے ڈیٹا بیس میں ڈیٹا بچانے کے لئے بھی ضروری ہے. سابقہ طور پر، یہ صارف کو تمام ڈیٹا کو دستی طور پر داخل کرنے اور اضافی طور پر دستاویز کو اپ لوڈ کرنے کے لئے پوچھنے کی ضرورت تھی. اب یہ عمل خود کار طریقے سے کیا جا سکتا ہے: نظام صارف کو اضافی درخواستوں کے بغیر ضروری معلومات نکالتا ہے. OCR ٹیکنالوجی اور AI تجزیہ 5-10 منٹ سے چند سیکنڈ تک دستاویز کی تصدیق کے لئے وقت کو کم کرتا ہے اور غلطیوں کی تعداد کو 80٪ سے کم کرتا ہے. سرکاری گوگل دستاویزات AI سروس سے اسکرین کی تصویر: https://cloud.google.com/document-ai https://cloud.google.com/document-ai اگلا، ہم دیکھیں گے کہ کس طرح Google Cloud کا استعمال کرتے ہوئے ایک اسی طرح کے حل کو نافذ کرنے کا طریقہ، Vertex AI اور Document AI خدمات کا استعمال کرتے ہوئے. Let’s break it down step by step using the example of Google Cloud: Vertex AI and Document AI. ذیل میں ہر خدمات کے مقصد کو بہتر سمجھنے کے لئے ایک گلوکارا ہے: — دستاویزات (IDs، پاسپورٹس، فیچرز) سے اعداد و شمار کو خود کار طریقے سے پڑھنے اور تسلیم کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے. یہ دستاویزات کے دستاویزات کے بغیر JSON فارمیٹ میں ساختہ ڈیٹا حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے. اس کا بنیادی مقصد KYC /KYB، فیچرز کی پروسیسنگ، اور دستاویزات کی تصدیق کی خود کارکردگی ہے. Document AI API — مصنوعی ذہانت کے ماڈل بنانے کے لئے ڈیزائن، تربیت، اور انسٹال کرنے کے لئے تیار کیا گیا. یہ تجزیہ، سکورنگ، غیر معمولی تشخیص، اور پیشکش کے لئے ML کا استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے. اس کا بنیادی مقصد اپنی مرضی کے AI منطق کی پیروی ہے: دھوکہ دہی کے خلاف حلوں سے ذاتی سفارشات تک. Vertex AI API Integration of Document AI and Vertex AI in your project: step by step 1) ایک Google Cloud پروجیکٹ بنائیں اگر منصوبہ ابھی پیدا نہیں کیا گیا ہے تو، اسے Google Cloud میں شامل کریں، چارجنگ کو قائم کریں، اور ضروری خدمات تک رسائی کے حقوق کے ساتھ ایک سروس اکاؤنٹ بنائیں. لنک کریں: cloud.google.com/document-ai cloud.google.com / دستاویزات دو بنیادی خدمات کی اجازت دیتا ہے: 
 
 
 API کے بارے میں ورڈپریس API اگلا، آپ کو دستاویزات AI کو ترتیب دینے کی ضرورت ہے تاکہ نظام دستاویزات کو درست طریقے سے پڑھتا ہے. 
 
 
 
 ID دستاویزات پروسیسر کی قسم کے ایک پروسیسر بنائیں (پاسپاسٹ اور ڈرائیور کی لائسنس کی پروسیسنگ کے لئے مناسب) اس علاقے کو منتخب کریں جہاں آپ کام کر رہے ہیں (امریکہ یا یورپی یونین). تخلیق کے بعد، آپ کو ایک پروسیسر ID مل جائے گا. اسے کاپی کریں - یہ API کے ذریعے درخواستیں کرنے کے لئے ضروری ہوگا. اس کے بعد، آپ کی ویب سائٹ کو اپنا انٹرفیس ہوسکتا ہے جہاں صارفین دستاویزات اپ لوڈ کریں گے. JPEG, PNG, PDF. کام کا میکانیزم اس طرح لگتا ہے: 
 
 
 
 آپ کی ویب سائٹ کے بیک اینڈ صارف سے فائل حاصل کرتا ہے. اس کے بعد اس فائل کو ڈیٹا ای اے API میں بھیجتا ہے. درخواست کے جسم میں، فائل Base64 فارمیٹ میں منتقل کیا جاتا ہے. ایک درخواست کی مثال: POST https://documentai.googleapis.com/v1/projects/{project_id}/locations/{location}/processors/{processor_id}:process 
 DOCUMENT AI اس ڈیٹا کو پروسیس کرتا ہے اور اسے JSON فارمیٹ میں واپس کرتا ہے: 
 
 
 OCR متن (کتاب سے شناخت کردہ متن) ساختہ ڈیٹا: پہلا نام، پہلا نام، پیدائش کی تاریخ، دستاویز نمبر، ختم ہونے کی تاریخ. DOCUMENT AI سے ایک JSON جواب کا مثال + Entities:
! First Name: John (confidence 0.99)
! Last Name: Doe (confidence 0.98)
! Date of Birth: 1990-01-01 (confidence 0.97)
! Document Number: X1234567 (confidence 0.96)
! Expiry Date: 2030-12-31 (confidence 0.95)
 JSON میں ہم کیا حاصل کرتے ہیں؟ First Name: John
Last Name: Doe
Date of Birth: 1990-01-01
Document No: X1234567
Expiry: 2030-12-31
 حاصل کردہ اعداد و شمار کے ساتھ، آپ پہلے سے ہی کام کرسکتے ہیں اور اسے ڈیٹا بیس میں شامل کرسکتے ہیں. مثال کے طور پر، آپ اسے کلائنٹ کے پروفائل میں محفوظ کرسکتے ہیں تاکہ آپ کو اس معلومات کو درج کرنے کے لئے ان سے پوچھنے کی ضرورت نہیں ہے. سرکاری گوگل دستاویزات AI سروس سے اسکرین کی تصویر: https://cloud.google.com/document-ai https://cloud.google.com/document-ai ہم اس ڈیٹا کو مزید پروسیسنگ کرسکتے ہیں اور تصدیق کرسکتے ہیں۔ عملی طور پر، ایسے حالات موجود ہیں جب AI کچھ عناصر کو نہیں پہچانتا ہے۔ مثال کے طور پر، دستاویز AI سے جواب نام بھی شامل نہیں ہوسکتا ہے، اگرچہ یہ دستاویز میں موجود ہے۔ یہ ہوتا ہے — کبھی کبھی AI ماڈلز کچھ شعبوں کو ہیک کریں۔ اس صورت حال سے بچنے کے لئے جہاں یہ لگتا ہے کہ سب کچھ مکمل ہو گیا ہے لیکن اصل میں اعداد و شمار میں کمی ہے، یہ چیک کرنے کے لئے ضروری ہے کہ تمام اہم میدانوں کو مکمل کیا گیا ہے. ڈیسک ٹائم سے اعداد و شمار حاصل کرنے کے بعد (پہلے نام، پہلا نام، پیدائش کی تاریخ، دستاویز نمبر، ختم ہونے کی تاریخ) اس بات کو یقینی بنائیں کہ ان میں سے کوئی بھی خالی نہیں ہے. - required_fields = ["first_name", "last_name", "date_of_birth", "document_number"] 
+ for field in required_fields:  
! if field not in extracted_data or not extracted_data[field]:
# raise ValueError(f"Missing required field: {field}")
 یا آپ کی خدمت کے لئے، یہ اہم ہے کہ صارف کم از کم 18 سال کی عمر ہے. مثال کے طور پر، آپ کی پیدائش کی تاریخ (YYYY-MM-DD فارمیٹ میں) کو چیک کرسکتے ہیں اور اس بات کو یقینی بنائیں کہ عمر > 18 سال ہے (یا کسی دوسرے مقررہ حد). - from datetime import datetime
+ dob = datetime.strptime(extracted_data["date_of_birth"], "%Y-%m-%d")
! age = (datetime.now() - dob).days // 365
# if age < 18:
# raise ValueError("Client must be over 18.")
 اس مرحلے تک، آپ بنیادی طور پر AI کا استعمال کرتے ہوئے حاصل شدہ سٹیٹک اعداد و شمار کی تصدیق کر رہے ہیں. 2) Using Vertex AI لیکن آپ مزید آگے بڑھ سکتے ہیں اور Vertex AI ماڈیول کا استعمال کرسکتے ہیں، کیونکہ اس وقت تک آپ نے صرف دستاویزات کو اسکن اور شناخت کرنے کے لئے دستاویزات AI کے ساتھ کام کیا ہے. سرکاری Vertex AI سروس سے اسکرین کی تصویر: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/overview https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/overview مثال کے طور پر، اگلے مرحلے کو پیرامیٹرز کی بنیاد پر کلائنٹ کا اندازہ کرنا ہے.آپ کے پاس اضافی ڈیٹا ہوسکتا ہے، جیسے IP ایڈریس یا ممالک جن سے آپ ان کے صارفین کو ان کے اندرونی پالیسیوں یا ریگولیٹری ضوابط کی وجہ سے رجسٹر نہیں کرسکتے ہیں. حاصل کرنے کے لئے Vertex AI کو ڈیٹا بھیجنے کے لئے: - from google.cloud import aiplatform endpoint = aiplatform.
+ Endpoint(endpoint_name="projects/your-project/locations/us-central1/endpoints/123456789") 
! response = endpoint.predict(instances=[{ 
! "document_number": "X1234567", 
! "age": 32, 
! "country": "UK", 
! "upload_time": 2.5 }])
# print(response)
 اس مرحلے میں، Vertex AI پہلے سے ہی دستاویزات AI سے حاصل کردہ تمام اعداد و شمار پر مشتمل ہے: Data from the document (Document AI Output) 
 
 
 
 
 
 پہلا اور پچھلا نام (انفرادی تشخیص، دوبارہ اکاؤنٹس). پیدائش کی تاریخ (زندگی کی حدود اور خطرے کی پروفائل کے لئے). دستاویز نمبر (ایک خاصیت اور نمونہ). اختتام کی تاریخ (validity check) اعلی خطرے والے ممالک (High Risk Countries) لیکن آپ بھی معلومات فراہم کرتے ہیں کہ آپ کا نظام کلائنٹ کے بارے میں جمع کرتا ہے. ذیل میں ایک محدود مقدار کی معلومات ہے. یہ ضروریات پر منحصر ہے کہ بہت زیادہ یا کم ہوسکتا ہے. File metadata 
 
 
 
 اوپر اپ لوڈ کرنے کا وقت (مثال کے طور پر شب) فائل کے فارمیٹ (JPEG، PNG، PDF) اپ لوڈ کرنے کی کوششوں کی تعداد (دیکھ دھوکہ دہی). User behavioral data 
 
 
 
 Form filling speed (too fast → بوٹ کی شکایت) IP ایڈریس اور جغرافیائی پوزیشن (ڈاکٹر کے ملک کے ساتھ مطابقت) VPN یا Proxy (دیکھنے کی علامت) Vertex AI Endpoint نظام، جس کو ایک ML / AI ماڈل کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے، اعداد و شمار کا تجزیہ کرتا ہے اور ایک پیش گوئی واپس کرتا ہے. یہ ہارڈکوڈ منطق نہیں ہے، لیکن اعداد و شمار، ایک الگورتھم، اور ایک اعداد و شمار کے ماڈل کا مجموعہ ہے جو تربیت پر مبنی نتائج پیدا کرتا ہے. مثال کے طور پر، جواب یہ ہو سکتا ہے: risk_score = 0.12.
 فیصلے کے قوانین: If risk_score < 0.2 → approve.
If 0.2 ≤ risk_score < 0.5 → review.
If risk_score ≥ 0.5 → reject.
 اس کے بعد، آپ کی ویب سائٹ یا ایپلی کیشن کی ترتیبات پر منحصر ہے، آپ کو کلائنٹ کو نتائج دکھایا جاتا ہے، اور ساختہ ڈیٹا کمپنی کے ڈیٹا بیس (PostgreSQL، MySQL، Firestore، یا کچھ اور) میں ریکارڈ کیا جاتا ہے. آپ بھی کر سکتے ہیں: 
 
 
 پروفائل میں کلائنٹ کی حیثیت کو تبدیل کریں. push یا ای میل نوٹس بھیجیں. یہ ایک مثال ہے کہ کس طرح ایک ہی AI ماڈل کو کاروباری کاموں کو حل کرنے اور کمپنی اور اس کے گاہکوں کے لئے عمل کو تیز کرنے کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے. AI ماڈل ابھی تک تمام حقیقی زندگی کے حالات پر مبنی نہیں ہیں، لیکن نئے حل ہر ماہ آتے ہیں. اپ ڈیٹ کے لئے متفق رہیں. جو کچھ پہلے سے ہی دستیاب ہے، کام میں مؤثر طریقے سے استعمال کیا جا سکتا ہے. سب کچھ صرف آپ کی ضروریات اور تخلیقی صلاحیت کی طرف سے محدود ہے. Below are examples of AI models and ways to use them: OpenAI (ChatGPT, GPT-4/4o) 
 
 
 
 ChatGPT API - ایپلی کیشنز میں AI چیٹ کے انٹرویو (پریمیم، خود کار طریقے سے). مددگار API - کاروباری کاموں کے لئے اپنی مرضی کے لئے مددگار. کوڈ تجزیہ کار - ڈیٹا کا تجزیہ اور پائٹون سکرپٹ (اقتصادی تجزیہ، ڈسپلے بورڈ). Google Cloud AI (Vertex AI) 
 
 
 
 دستاویزات AI - دستاویزات کی پیسنگ (KYC، معاہدے، بیانات). AutoML - کوڈ کے بغیر ماڈل بنائیں (سکریننگ، پیشکش). AI ہاب - تیار ماڈل (جھوٹ کا پتہ لگانے، کریڈٹ سکورنگ). AWS AI Services 
 
 
 
 Textract – PDFs سے OCR (چیک، مالی دستاویزات). سمجھنا - متن کا تجزیہ (تجاویز، احساسات). SageMaker - اپنی مرضی کے مطابق ماڈل (خطر کے انتظام، توقعات) کی تربیت. Microsoft Azure AI (Copilot) 
 
 
 دستاویزات کی شناخت - فارمز اور رپورٹوں کی شناخت. Azure OpenAI سروس - انٹرپرائز کے حل کے لئے GPT میں ابر. Anthropic (Claude) 
 
 Claude API - چیٹ، متن کی پیداوار، ڈیٹا کا تجزیہ (قانونی دستاویزات، مطابقت). Fireblocks 
 
 AI تجزیہ - ٹرانسمیشن کی نگرانی، AML، کریپٹو میں دھوکہ دہی کی حفاظت. DocuSign AI 
 
 Intelligent Insights - معاہدوں اور خطرات کا تجزیہ. Salesforce Einstein AI 
 
 Einstein GPT – فروخت کی پیشکش، CRM خود کار طریقے سے. مصنوعی ذہانت صرف ایک رجحان کے طور پر نہیں ہے اور کاروبار کے لئے ایک حقیقی آلے بن گیا ہے. صارفین کی تصدیق سے خطرے کی پیشکش اور سروس کی اپنی مرضی کے مطابق - AI کمپنیوں کو وقت بچانے، اخراجات کو کم کرنے اور درستگی کو بہتر بنانے کے امکانات فراہم کرتا ہے. Google Cloud جیسے مثالیں Vertex AI اور دستاویزات AI خدمات کے ساتھ ظاہر کرتی ہیں کہ اس طرح کے حلوں کو لاگو کرنے کا اب ٹیکنالوجی جواںوں کی صلاحیت نہیں ہے - یہ کسی بھی سائز اور صنعت کی کمپنیوں کے لئے دستیاب ہے. Igor Nikolaiev، Fintech اور AI میں تکنیکی مصنوعات رہنما

Read My Stories

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

AI سیکنڈ میں آپ کی ID کی تصدیق کرسکتا ہے - یہاں یہ کام کرتا ہے

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps