Intuit，作为TurboTax和QuickBooks等金融软件背后的巨头，正在利用生成式AI增强其为小型企业客户提供的产品，并取得了显著进展。在充满AI承诺的技术环境中，Intuit构建了一个基于代理的AI架构，为小型企业提供了切实的业务成果。该公司已经部署了“为您完成”体验，这些体验可以自主处理整个工作流程，并带来可量化的业务影响。

Intuit一直在构建自己的AI层，称为生成式AI操作系统(GenOS)。该公司在VB Transform 2024上详细介绍了其使用生成式AI改善个性化的方法。2024年9月，Intuit增加了代理AI工作流程，这一努力显著改善了公司及其用户的运营效率。根据最新数据，QuickBooks Online客户的付款速度平均提高了5天，逾期发票全额付款的可能性提高了10%。对于现金流至关重要的小型企业来说，这些改进不仅仅是渐进式的，而是可能挽救业务的创新。

数据架构的三位一体

Intuit的方法与竞争对手的不同之处在于其复杂的数据架构，专为实现基于代理的AI体验而设计。该公司构建了首席数据官Ashok Srivastava所说的数据系统的“三位一体”：

数据湖 ：所有数据的基础存储库。

客户数据云（CDC） ：AI体验的专用服务层。

事件总线 ：支持实时操作的流数据系统。

Srivastava表示：“CDC为AI体验提供了一个服务层，数据湖则是所有数据的存储库。代理将与数据交互，并从中提取信息。”

超越向量嵌入的语义理解

Intuit的架构与许多企业匆忙实施的典型矢量数据库方法不同。虽然矢量数据库和嵌入对于支持AI模型很重要，但Intuit认识到，真正的语义理解需要更全面的方法。Srivastava指出：“关键问题在于确保我们对数据有良好的逻辑和语义理解。”

为了实现这种语义理解，Intuit在其核心数据基础设施之上构建了一个语义数据层。这一层提供了数据的上下文和含义，而不仅仅是原始数据或其向量表示形式。这使得Intuit的AI代理能够更好地理解不同数据源和元素之间的关系，从而做出更明智和有意义的决策。

自主完成业务流程的代理AI

与仅实现基本工作流程自动化或客户服务聊天机器人的企业不同，Intuit专注于创建完全代理的“为您完成”体验。这些应用程序可以处理复杂的多步骤任务，仅需最终的人工批准。例如，QuickBooks的代理系统会分析客户的付款历史记录和发票状态，自动起草个性化的提醒消息，企业主只需审查和批准即可发送。这种个性化直接促进了付款速度的提升。

Intuit在内部也应用了相同的代理原则，开发了自主采购系统和人力资源助手。Srivastava解释说：“我们有一个内部代理采购流程，员工可以使用它来购买用品和预订旅行。”这展示了公司如何将AI技术应用于自身运营。

为推理模型时代设计

Intuit的系统设计预见了高级推理模型的出现，如DeepSeek。Srivastava透露：“我们构建了生成式运行时，预期推理模型的出现。我们走在了前面，构建这些功能时假设存在推理能力。”这种前瞻性设计意味着Intuit可以在新的推理功能出现时快速将其整合到代理体验中，而无需对架构进行全面改造。

从AI炒作到业务影响

Intuit的方法清楚地表明了对业务成果的关注，而非技术表演。Srivastava表示：“最近有很多关于AI将彻底改变世界的大肆宣传，但我认为更重要的是展示它如何真正帮助人们做得更好。”公司相信，更深入的推理功能将实现更全面的“为您完成”体验，从而更深入地满足客户需求。

对企业的启示

对于希望有效实施AI的企业，Intuit的方法提供了几项宝贵的经验教训：

关注结果而非技术 ：以可衡量的改进为目标，针对特定的业务痛点。

为未来模型设计 ：构建可以整合新兴推理功能而无需完全重建的架构。

首先解决数据挑战 ：确保数据基础能够支持语义理解和跨系统推理。

创建完整的体验 ：超越简单的自动化，提供端到端的“为您完成”工作流程。