Erstens vergleicht derselbe Standardsatz verschiedene AI-Anwendungen
Kundenservice, Dokumentenverarbeitung, Wissensfall und Datenanalyse von AI scheinen unterschiedliche Produkte zu sein, die von Natur aus Antworten auf mehrere Fragen erfordern: Wer verwendet die Ergebnisse, wie ist die aktuelle Aufgabe und Arbeitszeit, ob die eingegebenen Daten legal und verfügbar sind, wie die richtigen Ergebnisse beurteilt werden, welche Konsequenzen der Fehler haben wird, welches Geschäftssystem die AI-Ergebnisse schließlich eingegeben werden und wer wird nach dem Online-Ergebnis weiterarbeiten.
Es wird empfohlen, die Punktzahl aus sechs Dimensionen des Geschäftswerts, der Datenaufbereitung, der technischen Machbarkeit, des Fehlerrisikos, der Systemabhängigkeit und der laufenden Kosten zu ermitteln. Hochfrequenz, Probenfülle, Ergebnisse, die abgetastet und in manuelle Aufgaben umgewandelt werden können, die normalerweise besser für die erste Phase des PoC geeignet sind; niedrige Frequenz, sich ändernde Regeln oder Aufgaben, die direkt zu signifikanten Verpflichtungen führen, sollten optimiert oder manuelle Beurteilung beibehalten werden.
Welche Art von Geschäft entwickelt AI?
Die erste Frage kann mit einer Klassifizierung der Fragen, einer Antwort auf das Wissen, einer Zusammenfassung der Sitzung und einer Sitzgelegenheit beginnen und dann nach und nach auf Bestellungen, Mitgliedschaften, Logistik oder Arbeitsblätter zugreifen.
Der PC verwendet ein echtes Beratungsset, um die Grundlage für die Antwort, die Richtigkeit von Geschäftsanfragen, Ablehnungen, Übertragungen und Antwortzeiten zu bewerten; und die Ausführung der Produktion erfolgt auch durch Kanalzugriff, Authentifizierung, Privilegien, Sitzungsprotokolle, Schreibtischarbeit und Wissensoperationen.
- Erstellung historischer Ratschläge, Standardantworten und Richtlinienversionen
- Verwenden Sie Mindestprivilegien und Betriebsaudits beim Verbinden von Geschäftsanfragen
- Erstellen Sie einen schlechten Fall und Wissen aktualisieren Verantwortung
Welche Prozesse eignen sich für das Dokumentenverarbeitungssystem AI?
Wenn Verträge, Angebotsanfragen, Angebote, Antragsformulare, Berichte und Instrumente in großen Mengen vorliegen, kann AI Klassifizierung, OCR, Feldextraktion, dokumentenübergreifendes Matching, Vorlagengenerierung und ungewöhnliche Tipps unterstützen. Das Projekt erfordert Klarheit über Dokumenttyp, Schlüsselfelder, Geschäftsregeln, minderwertige Stichproben und manuelle Überprüfungsbedingungen, die nicht nur auf PDF getestet werden können, was das Standardformat ist.
Die formalen Ergebnisse werden von autorisiertem Personal bestätigt und dokumentiert, das Quelldokument, die Extraktergebnisse, die Regelversion, die manuelle Änderung und das Systemschreiben. Nach dem Online-Handel werden die verschiedenen Vorlagen und die gescannte Qualität kontinuierlich überprüft, um einen stillen Rückgang der Wirksamkeit von Dokumenten nach Änderungen der Quelle des Dokuments zu vermeiden.
Welche Grundlage für die AI-Datenanalyse und die Extraktion natürlicher Sprache benötigt wird
Natürliche Sprachextraktion ist geeignet, um häufige Geschäftsprobleme wiederholt von Datenteams zu behandeln, und das Unternehmen ist bereits in der Lage, Informationen über die Quelle und das Kaliber der Schlüsselindikatoren bereitzustellen. AI versteht Benutzerprobleme, wählt Indikatoren aus und erstellt Entwurfsanalysen, sollte jedoch keinen Zugriff auf Produktionsdatenbanken ohne Grenzen haben. Eine sicherere Struktur besteht darin, natürlichen Sprachzugriff zu bieten, um nur Datensätze, Indikatorsemantikschichten und Abfrage-Gateways zu lesen.
Projekte sollten zunächst eine kleine Anzahl von hochwertigen Fragen in Vertrieb, Kunden, Aufträgen, Lagerbeständen oder Dienstleistungen auswählen und Standardantworten, Zeitrahmen, Filterbedingungen und Privilegien festlegen. Empfang und Inspektion erfordern den Abgleich mit vorhandenen Berichten oder Quellsystemen und das Testen auf Mehrdeutigkeit, Exzesse, komplexe Abfragen und Ressourcenbeschränkungen. Wenn Datenkaliber nicht harmonisiert sind, ist die erste Aufgabe oft Data Governance, anstatt Chat-Schnittstellen direkt hinzuzufügen.
Die Business Knowledge Base ist eine eigenständige Anwendung und die Basis für andere AI-Szenen.
Wenn Informationen über Systeme, Produkte, Projekte und Personenverkehrsdienste verteilt sind, ist es möglich, ein Unternehmen mit einem Quellenreferenz- und Berechtigungsfilter aufzubauen, aber die Wissensbasis wird nicht immer hochgeladen und dauerhaft genutzt und erfordert einen Katalog, eine Version, Gültigkeit, Haftung, Zugangsumfang und Aktualisierungsmechanismus.
AI-Kunden und -Intelligenten kehren normalerweise zur Wissensbasis zurück, und die Dokumentenverarbeitung kann auch neue Informationen in das Wissenssystem strukturieren. Unternehmen können mit einer Reihe hochwertiger Informationen und festen Fragen beginnen, Abrufe, Zitate, Autorität und Aktualisierung authentifizieren und dann schrittweise ihren Umfang erweitern, um eine Datenverwaltung in der ersten Phase zu vermeiden außer Kontrolle geraten.
So wählen Sie die erste Szene aus und schließen die AI-Softwareimplementierung ab
Das Unternehmen kann einen Prozess auswählen, der in Bezug auf die Anzahl der Aufgaben klar ist, Ergebnisse ausgewertet werden können, Proben verfügbar sind, Risiken abgedeckt werden können und Führungskräfte bereit sind, sich zu beteiligen, zuerst eine manuelle Baseline zu erfassen und dann eine begrenzte Auswahl an PoC zu verwenden, um Qualität, Geschwindigkeit, Kosten und Schnittstellen zu überprüfen.
Verschiedene Szenarien können Modell-Gateways, Identitätsprivilegien, Wissen, Bewertung und Protokollfähigkeiten gemeinsam nutzen, sollten aber keine großen Plattformen im ersten Projekt aufbauen: Erstens kann ein Szenario einen geschlossenen Geschäftskreis und einen Betriebsmechanismus bilden, dann kann eine validierte Komponente in einem benachbarten Prozess repliziert werden.
- Machen Sie den eigentlichen Job, PoC, ohne die Stichprobe anstelle der Geschäftsvalidierung zu zeigen.
- Getrennte Berechnung von einmaliger Entwicklung und Modell, Cloud-Ressourcen, Betriebskosten
- Bereitstellung von Quellcode, Konfiguration, Bewertung und Messung, Schnittstelle, Bereitstellung und Transportinformationen
Ändern Sie die Entwicklung des AI-Clientservices von den Leseergebnissen bis hin zu Projekteingaben
Das wahrscheinlichste Problem nach dem Lesen methodischer Artikel ist die Akzeptanz von Prinzipien, die nicht in den nächsten Schritt übersetzt werden.Es wird vorgeschlagen, dass der Leiter der Operationen einen 60-90-minütigen Mini-Workshop organisiert, nur einen echten Prozess auswählt und nicht überstürzt die volle Plattform diskutiert.
Schritt 1: Festlegung eines aktuellen Status und Stichproben-Baseline
Erfasst die letzten normalen, ungewöhnlichen und Grenzaufgaben rund um „Ai-Anwendungen im Vergleich mit demselben Standardsatz und zeichnet monatliche Verarbeitungsvolumina, Wartezeiten, tatsächliche Bearbeitungszeiten, Back-to-Work-Raten, manuelle Kontaktpunkte, Fehlerfolgen und aktuelle Tools auf. Wenn die Daten nicht ausreichen, ist es möglich, einen Zeitraum von ein bis zwei Wochen zu erfassen, jedoch unter Bezugnahme auf den Stichprobenzyklus und die Betriebsschwankungen. Legen Sie nicht zuerst eine gute Einsparungsrate fest und kehren Sie die Daten um.
Schritt 2: Klärung der anfänglichen Schließung und Untätigkeit
Die erste Phase ist so konzipiert, dass eine Kette ausgeführt und rückverfolgbar ist, anstatt alle AI-Dokumentenverarbeitung, AI-Datenanalyse und Unternehmens-AI-Anwendungen in derselben Version zu stapeln.
Schritt 3: Abgleich der technischen Ergebnisse mit technischen Nachweisen
Das AI-Projekt speichert auch eine Version der Bewertung, Hinweis- oder Prozesskonfiguration, Modell- und Wissensquelle, manuelle Korrekturaufzeichnungen und Tests mit geringem Vertrauen, Überschreitung und Fehlerrücken.
Schritt 4: Empfangen, Inspizieren und Disken mit dem gleichen Kaliber
Unter der Annahme, dass der ursprüngliche Prozess 600 Aufgaben pro Monat, durchschnittlich 20 Minuten und eine Rücklaufquote von 10 Prozent abwickelt, kann das Ziel als „sechs Wochen auf der Linie mit ähnlicher Komplexität und einer durchschnittlichen Verkürzung von 25 Prozent Zeit und einer Rücklaufquote von nicht höher als die ursprüngliche Baseline angegeben werden. Dieser Zahlensatz zeigt nur die Messmethode, die keine Kundenergebnisse darstellt; formale Indikatoren müssen vom Unternehmen anhand seiner eigenen Stichprobe identifiziert werden.
- Betriebsmaterial: Flussdiagramm, Rolle, Mustermission, aktuelle Probleme und Basisdaten
- Technisches Material: Systeminventar, Schnittstelle, Datenzugriff, Bereitstellungsumgebung und Sicherheitsanforderungen
- Projektmaterial: Anwendungsbereich der ersten Phase, Ausschlüsse, Haftungsmatrix, Meilensteine und Änderungsmechanismen
- Empfangs- und Inspektionsmaterial: Prüfsatz, Ausführungsprotokolle, Liste der Mängel, Abfragen von Indikatoren und Übergabedokumente
Wenn diese Materialien gemeinsam von den operativen und technischen Parteien identifiziert werden, wird die Methode im Artikel tatsächlich in das Projekt eingegeben. Wenn keine Schlüsseldaten, Schnittstellenautorisierung oder die verantwortliche Person vorhanden sind, ist der logische nächste Schritt in der Regel eine begrenzte Diagnose oder PoC, anstatt eine sofortige Verpflichtung zur Fertigstellung der Arbeitszeit und des festen Gesamtpreises.
Umsetzung der Methodik für Projektmaßnahmen
- Erste AI-Anwendung wird durch gemeinsame Geschäftswerte, Datenbedingungen, Risiken und Auswertbarkeit bestimmt
- AI Kundenservice, Dokumentation und Datenanalyse erfordern unterschiedliche Indikatoren und manuelle Bottom-up-Funktionen.
- PoC-Zertifizierungskapazität für die Produktionsimplementierung von Refill Systems Engineering, Governance und laufendem Betrieb
Relevante Dienstleistungen, Programme und Entscheidungsleitlinien
Enterprise AI Client Service Entwicklung und Implementierung
View Wissen, Geschäftsanfragen, Sitzsynergien, Bewertung und Umfang der Operationen
Siehe EinzelheitenDokumentenszeneAI Dokumentenverarbeitungssystem
View-Identifikation, Extraktion, Regelvalidierung, manuelle Überprüfung und Operationen
Siehe EinzelheitenDatenszeneenterprise AI Datenanalysesystem
Anzeige-Syntax, natürliche Sprachextraktion, Berechtigungsabfrage und Geschäftsanalysefähigkeit
Siehe EinzelheitenWeiterführung der Vereinbarkeit gemeinsamer Themen bei der Projektentscheidung
Wie unterscheidet sich FDE Outsourcing von der üblichen AI Softwareentwicklung?
FDE-Outsourcing betont die eingehende Arbeit der Ingenieure, die Arbeit mit Benutzern, Daten, Modellen und vorhandenen Systemen, um die Anwendung voranzutreiben. Die normale AI-Entwicklung beginnt normalerweise mit einer klareren funktionalen Anforderung, die sich auf Anwendungen und Schnittstellen konzentriert. FDE eignet sich besser für Projekte, die identifiziert, rückgekoppelt oder branchenübergreifend gesteuert werden müssen.
Vollständige Antwort ansehenAI Outsourcing Beschaffung, Angebote und AnnahmenSollte die Anwendung der Anwendung zunächst ein PoC oder eine direkte Implementierung des formalen Systems sein?
Wenn Modelleffekte, Datenqualität oder Systembedingungen nicht validiert wurden, sollte ein begrenzter Bereich von PoC durchgeführt werden; wenn die gleiche Art von Fähigkeit an einer realen Stichprobe validiert wird, sind die Bereichs-, Schnittstellen- und Akzeptanzstandards stabil und können direkt in den Produktionsprozess integriert werden. PoC ist kein Low-Fit-Formalsystem, sondern eine Antwort auf wichtige Unsicherheiten.
Vollständige Antwort ansehenEnterprise AI Effektivität, Sicherheit und kontinuierlicher BetriebWie sollte das AI-Projekt Akzeptanz- und Inspektionsindikatoren entwickeln?
Das AI-Projekt kann nicht einfach nur „gut aussehen akzeptieren oder sich zu einer 100%igen Genauigkeit der Daten verpflichten. Die Indikatoren sollten sowohl Geschäftsergebnisse als auch Modelleffekte, Systemleistung, Sicherheitsprivilegien und manuelle Bottom-ups umfassen. Die Testsammlung muss aus realen Operationen abgeleitet und nach Schwierigkeit und Risiko strukturiert sein.
Vollständige Antwort ansehenEnterprise AI Transportorganisation und ImplementierungSollte die Geschäfts- oder IT-Abteilung für den AI-Transfer des Unternehmens verantwortlich sein?
AI Transport erfordert operative und IT-Mitverantwortung, jedoch mit unterschiedlichen Verantwortlichkeiten. Fragen der Geschäftssektordefinition, Wissenskaliber, reale Stichproben und Endergebnisse, und IT- oder technische Teams sind für Datenschnittstellen, Identitätsprivilegien, Architektur, Sicherheit, Verbreitung und Transport verantwortlich. Das Management ist für die Festlegung von Prioritäten, die Budgetierung und die sektorübergreifende Entscheidungsfindung verantwortlich.
Vollständige Antwort ansehenBedarf an weiteren Analysen im Kontext des aktuellen Unternehmenszustandes?
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