Premièrement, donner des conclusions qui peuvent être utilisées pour la prise de décisions
L'échantillonnage manuel permet un jugement complexe, mais il peut exister une couverture et des différences limitées entre les différents inspecteurs de masse; AI peut traiter un grand nombre d'enregistrements texte et audio de façon continue, mais est affecté par des erreurs typographiques, contextuelles, des règles et des modèles. La combinaison logique est que AI affiche par règles et risques, examine manuellement les règles et les risques sérieux, peu de confiance, les comparaisons aléatoires et les appels d'échantillons, puis met à jour les règles et les cotes avec les résultats des examens.
Quelles conditions faut-il définir avant de porter un jugement?
La même question peut avoir des réponses différentes dans différentes phases d'activité, de données et de projet. Il est suggéré de vérifier les conditions suivantes et d'intégrer les conclusions communes sur le web dans leurs propres projets.
Ordre d ' avancement suggéré
Premièrement, nous serons clairs sur la cible et la frontière.
Règles uniformes de contrôle de la qualité, preuves et classement sérieux.
Validation Dépendance des clés
Les résultats de la machine sont comparés aux conclusions du manuel, en utilisant des sessions historiques.
Élaboration de résultats évaluables
Définit un échantillon de risque, un échantillonnage aléatoire et une file d'attente pour l'examen manuel.
Assurez-vous de décider de la prochaine étape avec les résultats réels.
Les notifications mensuelles ne font pas état d'erreurs, d'appels et de résultats opérationnels.
Comment le comprenez-vous dans le business réel?
Par exemple, le système peut déterminer si les renseignements nécessaires ont été fournis et localiser les preuves dans des phrases précises; par exemple, en se fondant sur des jugements contextuels tels que --l'échec au service, les candidats et les preuves sont présentés et confirmés par l'examinateur de la qualité en séance complète. Les exemples ne représentent pas la performance d'un client particulier, et les conclusions réelles doivent être vérifiées en conjonction avec le volume d'affaires, l'échantillon, le système et les limites de responsabilité de l'entreprise.
La fosse la plus facile à monter.
L'étalonnage manuel est arrêté immédiatement après la mise en ligne de AI.
Réprimer directement les employés avec des scores de machine.
Les règles de contrôle de qualité n'ont pas de définition du nom.
Comment devrions-nous finir par recevoir et confirmer?
Les entreprises devraient voir à la fois la couverture, la détection de problèmes graves, les inexactitudes, l'examen manuel, l'issue des plaintes et l'effet correctif pour déterminer si les contrôles de qualité AI améliorent réellement les opérations.
En se préparant à communiquer avec les fournisseurs ou les équipes internes, il est recommandé d'apporter les processus actuels, des échantillons représentatifs, des systèmes existants, des délais de planification et des niveaux budgétaires. Premièrement, les éléments inconnus sont clairement marqués, et la décision est alors prise d'utiliser des diagnostics, PoC, des projets à fourchette fixe ou des recherches et développements en cours, qui sont généralement plus fiables qu'une demande directe de prix et de durée sans frontières.