Dun & Bradstreet (D&B) обновила свою обширную базу данных, охватывающую 642 миллиона компаний, чтобы она стала совместимой с AI-агентами. Изменения необходимы из-за растущего спроса со стороны клиентов, которые начали использовать AI для кредитных и поставочных процессов, а старая система не справлялась с новыми требованиями.
Почему это важно
Ранее база данных D&B, названная Commercial Graph, была нацелена на человеческих аналитиков, таких как кредитные эксперты и менеджеры по рискам. С увеличением числа запросов от AI-агентов система оказалась недостаточно гибкой и быстрой, что негативно сказалось на работе почти 200,000 клиентов по всему миру.
Изменения в структуре данных
Ключевой проблемой было то, что существующие базы данных состояли из разрозненных систем, которые не могли быстро обрабатывать запросы в реальном времени. За последние пять лет объем базы данных вырос в два раза, увеличившись с более чем 300 миллионов до 642 миллионов записей. D&B теперь выполняет около 100 миллиардов проверок качества данных в месяц, что делает необходимым переход на облачную инфраструктуру и создание единого графа знаний.
В результате D&B разработала слой доступа для AI-агентов, который обеспечивает более быстрое и эффективное получение данных, чем традиционные SQL-запросы. Каждая запись теперь обрабатывается с учетом параметров быстродействия, что позволяет AI-агентам выполнять запросы с задержкой менее одной секунды.
Практические выводы для бизнеса
Для российских компаний, использующих AI в кредитных и поставочных цепочках, это означает, что необходимость корректировки баз данных под AI-агентов — важный шаг к повышению конкурентоспособности. Если ваша компания еще не адаптировала систему под AI, стоит задуматься о необходимости таких изменений. Обновление данных и создание более гибкой инфраструктуры могут привести к снижению затрат и повышению эффективности ведения бизнеса.
Следующий шаг для D&B — дальнейшее улучшение функциональности своей базы данных, чтобы удовлетворить растущие требования AI-агентов и обеспечить повышение качества обслуживания клиентов.