أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة موديز (Moody's Corporation) مهارات ذكاء اصطناعي مستقلة عن المنصة، يمكن نشرها عبر أوامر اللغة الطبيعية، بهدف دمج الذكاء المؤسسي في أنظمة الذكاء الاصطناعي. تم إطلاق هذه الإمكانيات في البداية على منصة Microsoft 365 Copilot Cowork، حيث يمكن للمستخدمين تنفيذ سير عمل تحليلي معقد من خلال طلب واحد باللغة الطبيعية. تقوم حزم التعليمات هذه بترميز منهجيات التحليل الخاصة بموديز، وتربط وكلاء الذكاء الاصطناعي ببنيتها التحتية الذكية على مستوى اتخاذ القرار، مع تثبيت جميع المخرجات على التصنيفات الائتمانية الحصرية والأبحاث والذكاء المتعلق بالمخاطر.
صرحت كريستينا بييريتي (Cristina Pieretti)، مديرة الابتكار والمحتوى الرقمي في موديز، في بيان للشركة، أن موديز هي من بين أوائل مزودي البيانات المالية الذين يقدمون مكتبة كاملة من المهارات على معايير مفتوحة، وأن الإصدار الحالي هو مجرد البداية. توضح منهجية الشركة كيف يمكن ترميز الخبرات المجالية بشكل منهجي في سير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى تكامل خاص بمنصة معينة. يستهدف الإصدار الأولي سير العمل المالي عالي الأولوية الذي تتركز فيه الخبرات التحليلية، بما في ذلك: ملخص مكالمات الأرباح (Earnings Call Summary)، لمعالجة نصوص مكالمات الأرباح واستخراج اتجاهات الإيرادات وديناميكيات التسعير ومؤشرات صحة المستهلك والتعرض للتعريفات الجمركية والمؤشرات ذات الصلة؛ تحليل الأقران (Peer Analysis)، لتوليد تحليلات مقارنة عبر الرفع المالي والربحية وأداء الحوكمة البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات (ESG) وجودة الائتمان والأبعاد ذات الصلة؛ كتيب المعلومات العامة (Public Information Book)، لتجميع ملفات خاصة بالكيانات تغطي البيانات المالية وهيكل الحوكمة والموقع التنافسي وملف المخاطر؛ عرض التصنيف (Rating Pitch)، لتوليد مواد عرض منظمة تتضمن خلفية القطاع وتاريخ التصنيف ومقارنات الأقران؛ تحليل القطاع (Sector Analysis)، لدمج الأبحاث الحصرية مع بيانات السوق في الوقت الفعلي لتوليد معلومات استخباراتية على مستوى القطاع. تقوم كل مهارة بترميز الإجراءات التحليلية ومعايير الجودة، بهدف إنتاج مخرجات متسقة وقابلة للتتبع وقابلة للدفاع عنها تلبي متطلبات اتخاذ القرار عالي المخاطر في البيئات الخاضعة للتنظيم.
تحدد المهارة المنهجية، بينما يقوم خادم بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol, MCP) الخاص بموديز بربط تلك المهارة بمصادر البيانات الأساسية. يعمل MCP كمعيار مفتوح يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالوصول المباشر إلى التصنيفات الائتمانية والأبحاث والذكاء المتعلق بالمخاطر التي تحتفظ بها موديز. تهدف هذه البنية إلى ضمان أن تستند المخرجات إلى مجموعات بيانات حصرية، وليس إلى محتوى ويب عام، مما يعالج التحدي الأساسي المستمر المتمثل في الهلوسة والمخرجات غير الموثقة في نشر الذكاء الاصطناعي المؤسسي. توجه المهارة وكيل الذكاء الاصطناعي حول كيفية تنفيذ المهمة وفقًا لمعايير محددة، ويتم التقاط هذا الإطار في ملف تعليمات قابل للمشاركة، مبني باستخدام تنسيق SKILL.md المفتوح، الذي نشأ من شركة Anthropic ثم تم اعتماده من قبل منصات OpenAI وMicrosoft وGoogle وAmazon. تعمل معيارية التنسيق المفتوح على تحويل المعرفة المؤسسية المشفرة في كل مهارة إلى أصل دائم وقابل للنقل، بدلاً من ربطها بمورد واحد، مما يعني بناء المهارة مرة واحدة وتشغيلها على أي منصة متوافقة.
تخطط موديز لتوسيع مكتبة مهاراتها لتشمل سير عمل التحليل الائتماني وتوليد العملاء المحتملين والعناية الواجبة للجهات الخارجية واكتتاب التأمين، لنشر الأطر التحليلية في عمليات أخرى عالية المخاطر يعمل فيها المتخصصون الماليون. ستتبع كل مهارة لاحقة نفس المعيار المفتوح والمستقل عن المنصة، لضمان بقاء المعرفة المؤسسية قابلة للنقل بين منصات الذكاء الاصطناعي المتوافقة دون الحاجة إلى إعادة البناء لكل بيئة جديدة. تشير هذه الاستراتيجية إلى أن الخبرات المجالية تصبح قدرة على مستوى البنية التحتية داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي، وليست وظيفة خاصة بتطبيق معين.
