Premièrement, vous distinguez entre le workflow AI, l'automatisation traditionnelle et l'agent AI
L'automatisation traditionnelle est appropriée pour des tâches spécifiques au terrain, bien définies, telles que la synchronisation régulière des données ou l'envoi de notifications sur une base d'état. Les workflows AI ajoutent des nœuds probabilistes tels que la compréhension des documents, la classification des langues naturelles, le résumé, la génération et la récupération des connaissances au processus défini, qui sont utilisés pour traiter des entrées qui ont été difficiles à normaliser dans le passé.
AI Agent met davantage l'accent sur la planification et l'accès aux outils en fonction de la nature dynamique de la cible. Pour les processus opérationnels qui nécessitent une vérification, comme les contrats, les paiements, les engagements des clients et l'émission publique, Agent devrait normalement fonctionner dans des flux de travail contrôlés, une autorisation minimale et une approbation manuelle, plutôt que d'obtenir une application sans restriction.
- La règle fixe est donnée à la procédure de certitude
- Compréhension sémantique et traitement du contenu vers le nœud EVA
- Maintenir la confirmation manuelle pour les jugements à risque élevé et les actions irréversibles
Première valeur et contrôle lors de la sélection du premier processus
Les processus qui conviennent à la mise en oeuvre des priorités sont généralement plus fréquents, avec des intrants et des extrants relativement clairs, avec suffisamment d'échantillons réels et sont actuellement longs, mal adaptés ou inutilisables.
Ne pas sélectionner les processus de base qui touchent plusieurs secteurs, avec des changements à long terme dans les règles et des conséquences graves. Le premier projet vise à créer des méthodologies reproductibles et des bases de référence opérationnelles, plutôt que d'automatiser les entreprises de façon ponctuelle.
- Rendre compte du volume de traitement mensuel, du temps moyen et du rapport de retour au travail
- Identification des propriétaires de processus et de l'utilisateur final
- Résumez les questions inhabituelles et à risque élevé qui ne sont pas traitées automatiquement pendant la période initiale
Concevoir un processus cible implémentable avec des nœuds et des états
Un workflow complet consiste généralement en déclencheurs, validations, traitement AI, jugement de règles, requêtes système ou écriture, approbation manuelle, notification, fin et traitement d'anomalie.
Les nœuds AI nécessitent une définition séparée d'un indice, d'une source de connaissances, d'une sortie structurée, de la confiance dans les limites et de l'évaluation des échantillons. Le modèle ne peut pas être exigé pour -jugement ou pass--, mais plutôt pour spécifier la base du jugement, les résultats admissibles, le traitement de la confiance faible et les conditions d'examen manuel.
Le système détermine si le flux de travail peut former un cercle fermé d'affaires.
Le workflow ne lit et ne génère du contenu, mais ne peut pas renvoyer CRM, ERP, OA, feuille de travail, document ou système de message, et nécessite toujours une manipulation manuelle.
Il n'existe pas d'ancien système standard API qui puisse automatiser l'échange de documents, les nouvelles, les vues de bases de données en lecture seule ou les interfaces contrôlées, mais il est nécessaire de fournir une description séparée de la stabilité, de la sécurité et de la maintenance des frontières.
- Utiliser les numéros de compte de service gérés par le client et les privilèges minimums
- Détermine les portails de traitement de temps, de rétest, de compensation et de traitement manuel pour les interfaces externes
- Tenir une trace du numéro d'entreprise, du statut nodal et des demandes externes
Les produits de production doivent être pourvus de reprise manuelle, d'audit et de suivi
Le fait que le PoC soit capable de passer par l'échantillon normal ne signifie pas qu'il puisse être mis en production directement.
Le système devrait également enregistrer les versions des flux de travail, les entrées nodales, les appels d'outils, les modifications manuelles et les résultats finaux, et établir des indicateurs de suivi tels que les arriérés, les taux d'échec, le temps de traitement, les taux d'intervention manuelle et les coûts de fonctionnement.
Achèvement de l'acceptation avec des indicateurs opérationnels plutôt que la démonstration des résultats
Le flux de travail AIS est vérifié pour la sortie AAI, la branche de règles, l'écriture du système, l'approbation, la notification, la retraite de défaillance et la permission à l'aide d'échantillons normaux, anormaux et limites.
Le temps moyen de traitement, l'arriéré, le contact manuel, le taux d'erreur et le coût unique sont comparés au processus initial lorsque l'on est en ligne.
- Indicateurs techniques: taux de réussite nodale, retard, recouvrement des échecs et coûts
- Indicateurs de qualité: précision, taux de révision manuelle et anomalie
- Indicateurs opérationnels : cycle de traitement, arriéré, rapidité de réponse et apport humain
Comment construire le flux de travail AI à partir de la lecture des conclusions et de l'entrée du projet
Le problème le plus probable après la lecture des articles méthodologiques est l'acceptation des principes, qui ne sont pas traduits dans la prochaine étape. Il est proposé que le chef des opérations organise un mini-atelier de 60-90 minutes, en choisissant seulement un processus réel et ne se précipitant pas pour discuter de la plate-forme complète.
Étape 1: Établissement d'un état actuel et d'un échantillon de référence
Les tâches courantes, normales, inhabituelles et frontalières, qui sont tracées autour du workflow --Ai, l'automatisation traditionnelle et l'agent AI, sont enregistrées mensuellement, les temps d'attente, le temps de traitement réel, les taux de retour au travail, les points de contact manuels, les conséquences d'erreurs et les outils actuels. Si les données sont insuffisantes, elles peuvent être enregistrées pendant une à deux semaines, mais en référence au cycle d'échantillonnage et aux fluctuations des activités.
Étape 2: Clarifier la fermeture initiale et l'inaction
La première phase est conçue pour permettre à une chaîne de fonctionner et d'être retraçable, plutôt que de mettre en place dans la même version tous les processus de première phase, le nœud et le point de règle AI, et les approbations manuelles de workflow.
Étape 3: Correspondre les résultats techniques aux données techniques
Le workflow nécessite une définition séparée des règles de certitude, des nœuds AI et des responsabilités d'approbation manuelle, et couvre des anomalies telles que les déclencheurs répétés, les temps d'interface, l'autorité insuffisante, la faible confiance et le traitement manuel à long terme. Les démonstrations de fournisseurs devraient utiliser des échantillons confirmés par les deux parties; les données de production non divulguées peuvent être non divulguées, mais les données de test idéalisées ne peuvent pas être utilisées pour remplacer les conditions réelles.
Étape 4: Réception, inspection et disque avec le même calibre
Si l'on suppose que le processus initial s'occupe de 600 tâches par mois, soit en moyenne 20 minutes et un taux de rendement de 10 %, l'objectif peut être décrit comme suit : six semaines après la ligne, avec une complexité similaire, une réduction moyenne de 25 % du temps et un taux de rendement de pas plus élevé que le niveau de référence initial., Cet ensemble de chiffres ne démontre que la méthode de mesure et ne représente pas le résultat d'un client; des indicateurs officiels doivent être identifiés par l'entreprise sur la base de son propre échantillon.
- Matériel opérationnel : organigramme, rôle, mission type, questions actuelles et données de base
- Matériel technique : inventaire des systèmes, interface, accès aux données, environnement de déploiement et exigences en matière de sécurité
- Matériel du projet: portée de la première phase, exclusions, matrice de responsabilité, jalons et mécanismes de changement
- Matériel de réception et d'inspection : jeu d'essais, dossiers d'exécution, liste des lacunes, requêtes d'indicateurs et documents de transfert
Lorsque ces matériaux sont identifiés conjointement par les parties opérationnelles et techniques, la méthode de l'article est effectivement entrée dans le projet. Si les données clés, l'autorisation d'interface ou la personne responsable ne sont pas en place, la prochaine étape logique est généralement un diagnostic limité ou PoC, plutôt qu'un engagement immédiat à terminer la période de travail et le prix total fixe.
Mettre en œuvre la méthodologie pour l'action du projet
- Le flux de travail AI va d'abord concevoir la limite d'activité, puis sélectionner des modèles et des outils d'automatisation
- Les règles de certitude, les nœuds AI et les approbations manuelles devraient être assignés aux tâches respectives.
- Intégration des systèmes, rémunération inhabituelle, surveillance des audits et indicateurs réversibles déterminent si la production est disponible en ligne ou non
Continuer à concilier les questions communes dans la prise de décisions concernant les projets
Quel est le workflow enterprise AI et quels processus?
Les flux de travail AI intègrent les capacités du modèle dans des étapes définies et passent la boucle d'achèvement par les règles, API et l'enlèvement manuel. Il est adapté au traitement de documents, à la classification des informations, au premier projet de contenu, à la préparation des ventes, au flux de feuille de travail et à la compilation de données entre systèmes.
Voir la réponse complèteSpécialistes de l'automatisation, de l'automatisation et de l'automatisation AIQuelle différence le travail d'automatisation fait-il entre AI et le workflow?
Les travaux d'automatisation sont un concept de projet plus complet qui couvre généralement le diagnostic des processus, les procédures de règles, les nœuds AI, les interfaces systèmes, les compétences, les anomalies, la surveillance, le déploiement et le fonctionnement continu.
Voir la réponse complèteSpécialistes de l'automatisation, de l'automatisation et de l'automatisation AIComment accéder à l'automatisation AI?
La plupart des entreprises n'ont pas besoin de remplacer les flux de travail existants ERP, CRM ou RPA, qui peuvent être utilisés comme primaires d'affaires pour connecter les flux de travail AI à API, les nouvelles, les services de données en lecture seule, l'échange de fichiers ou les RPA contrôlés. AI est responsable de la compréhension de la documentation, de la classification, du résumé et de la recommandation, des procédures de certitude pour la vérification et le statut sur le terrain, et le système existant continue de tenir à jour les données officielles d'affaires.
Voir la réponse complèteSpécialistes de l'automatisation, de l'automatisation et de l'automatisation AIComment les projets d'automatisation d'entreprise devraient-ils être testés et acceptés?
L'acceptation et l'approbation automatiques de l'ingénierie devraient couvrir les résultats opérationnels, la cohérence du système, la qualité AI, la sécurité de l'autorité, le recouvrement anormal et la livraison des biens. Il ne peut pas fonctionner sans heurt, mais gèle les opérations normales, manquantes, contradictoires, dupliquées, ultra vires et défaillances de service externe.
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