पूरे सिस्टम को बदलने के बजाय मौजूदा ERP, CRM, पोर्टल या आंतरिक प्लेटफ़ॉर्म में नॉलेज सर्च, दस्तावेज़ प्रसंस्करण, AI सहायक और ऑटोमेशन जोड़ें।
सहायता के लिए एक पूर्ण अनुरोध तैयार करना आवश्यक नहीं है।
प्राथमिकता को केवल पढ़ने या ड्राफ्ट क्षमता के लिए ज्ञान पुनर्प्राप्ति, शीट सारांश, बयान स्पष्टीकरण, दस्तावेज़ क्षेत्र निष्कर्षण और परिचालन सिफारिशों के लिए दिया जाता है। एक बार जब अधिकार, गुणवत्ता और इंटरफ़ेस स्थिर हो जाते हैं, तो अनुमोदन और लेखा परीक्षा रिटर्न खोला जाता है।
इस परियोजना की श्रेणी के कार्यान्वयन की सीमाओं और स्वीकृति नीचे वर्णित है।सीधे विवरण पर देखें।
वर्तमान प्रणाली, AAI, ERP पहुँच AI, CRM add-on AI कार्यक्षमता और उद्यम सूचना एकीकरण, प्रणाली के डेटा और परिचालन जिम्मेदारियों को बनाए रखने और स्वतंत्र AI सेवाओं, API, समाचार या नियंत्रित वर्कफ़्लो के माध्यम से समझ, पीढ़ी, विश्लेषण और समर्थन कार्यान्वयन पर केंद्रित है।
सिस्टम 's main process स्थिर है, डेटा उपलब्ध है और इंटरफेस जब वे विस्तारित होते हैं तो प्रगतिशील पहुंच के लिए उपयुक्त होते हैं; कोड नियंत्रण से बाहर है, डेटा देयता भ्रमित है या सुरक्षा जोखिम गंभीर हैं।
स्वतंत्र AI सेवाओं, API गेटवे, समाचार आयोजन, केवल डेटा सेवाओं, एम्बेडेड पृष्ठों या नियंत्रित स्वचालन का उपयोग करके अनुमतियों को पढ़ने और लिखने की अनुमतियों को जोखिम के आधार पर चुना जा सकता है।
आधिकारिक आदेश, ग्राहक, आविष्कार और वित्तीय डेटा प्राथमिक जवाबदेही प्रणाली द्वारा बनाए रखा गया है, और AI आउटपुट को सोर्स, टाइम, कैलिबर और मैनुअल पुष्टिकरण होना चाहिए।
द्वारा पारित और नियंत्रित लेखन खोलने से पहले मैनुअल परिणामों की तुलना करें; स्विच तैयार करना, डाउनग्रेड करना, मुआवजा, पारस्परिकता और त्वरित वसूली रिलीज कार्यक्रम।
CRM, आदेश, परियोजनाओं, अनुबंध, वित्त, यात्री सेवा, ज्ञान का मामला, डेटा प्लेटफॉर्म और उद्योग सॉफ्टवेयर सभी धीरे-धीरे AI क्षमता को बढ़ा सकते हैं। अनुकूलन का ध्यान सभी डेटा को मॉडल में सौंपना नहीं है, लेकिन मूल प्रणाली को एक औपचारिक डेटा स्रोत के रूप में बनाए रखने के लिए, AI को परिभाषित संदर्भों, विशेषाधिकारों और कार्यों के भीतर समर्थन प्रदान करने की अनुमति देता है।
उपयोगकर्ता के मिशन, आधिकारिक डेटा और व्यापार जिम्मेदारियों के दृश्यों का चयन यांत्रिक समाधान के लिए सॉफ्टवेयर संक्षिप्तीकरण पर आधारित नहीं है।
मूल पृष्ठ पर एक सारांश, स्पष्टीकरण, पीढ़ी और अगले कदम प्रदान करता है, और उपयोगकर्ता वर्तमान कार्य संदर्भ को रखता है और एक स्वतंत्र चैट टूल पर स्विच करने की आवश्यकता नहीं है।
सिस्टम, अनुबंध, ग्राहक, परियोजनाओं और उत्पाद की जानकारी तक पहुंच, स्रोतों, संस्करणों और आवेदन के दायरे तक पहुंच और वापस आने के अधीन।
मेल, अटैचमेंट, फ़ॉर्म, पिक्चर्स और लंबे दस्तावेज़ों की पहचान करें, संरचित फ़ील्ड निकालें और सत्यापन, अनुमोदन और संग्रहण के लिए सिस्टम में प्रवेश करें।
नियंत्रित संकेतकों के लिए एक क्वेरी में प्राकृतिक भाषा की समस्या को परिवर्तित करता है, जिसके परिणामस्वरूप डेटा अंशांकन, सांख्यिकीय समय और असामान्य युक्तियां चिह्नित होती हैं, और मॉडल को सीधे संख्या बनाने की अनुमति नहीं है।
AI द्वारा कार्ययोजना उत्पन्न करना और प्रश्नों को बुलाना, ड्राफ्ट या कम जोखिम वाले लेखन उपकरण बनाना, और उच्च जोखिम वाले प्रचालनों के लिए अनुमोदन और वापसी पथ को बनाए रखना।
मेल, यात्री सेवा, CRM, आदेश, परियोजनाओं, वित्त और संदेश प्लेटफार्मों को कनेक्ट करने के लिए AI को सेमनेटिक नोड्स को संसाधित करने और यौन प्रक्रियाओं के प्रवाह को निर्धारित करने की अनुमति देता है।
AI केवल एक प्रसव योग्य और सक्षम हो सकता है यदि इसमें अधिकार, इंटरफ़ेस, नियम, आकलन और ऑपरेटिंग सिस्टम तक पहुंच है।
चेक API, डेटाबेस व्यू, समाचार, फ़ाइल विनिमय और एम्बेडेड क्षमताओं; इंटरफेस की कमी होने पर एक उपयुक्त परत बनाएं, और मॉडल को व्यवसाय तर्क को बायपास करने और सीधे डेटाबेस लिखने की अनुमति नहीं दें।
ग्राहकों, आदेशों, अनुबंधों, राशियों और स्थिति की पहचान करने की प्रणाली जिम्मेदार होना चाहिए, और AI आउटपुट को सिफारिश, ड्राफ्ट या आधिकारिक डेटा के रूप में स्पष्ट होना चाहिए।
व्यवसाय की पहचान और व्यापार ग्राहक विशेषाधिकार उपयोगकर्ताओं को जानकारी तक पहुंचने से रोकने के लिए बनाए रखा जाता है कि उन्हें AI के माध्यम से देखने के लिए अधिकृत नहीं किया जाता है।
केवल पढ़ने या साइड-ट्रैकिंग के साथ, मैन्युअल परिणामों की तुलना में और उत्तरोत्तर लेखन के लिए खोला गया, और स्विच, डाउनग्रेड और रोलबैक तंत्र के साथ बनाए रखा।
बाह्य सेवाओं की समय-समय पर आउटेज, दोहराव, आंशिक सफलता और गैर उपलब्धता को संसाधित करने से यह सुनिश्चित होता है कि AI विफलता औपचारिक व्यावसायिक स्थिति को कम नहीं करती है।
मॉडल, युक्तियाँ, ज्ञान, इंटरफेस और व्यापार नियमों में परिवर्तन सभी को प्रतिगमन आकलन, रिकॉर्ड और जिम्मेदारी की रिहाई की आवश्यकता होती है।
यदि पुराने सिस्टम की मुख्य प्रक्रिया स्थिर है, तो डेटा उपलब्ध है और इंटरफेस बढ़ाया जाता है, तो AI के लिए पुनर्निर्माण की आवश्यकता नहीं होती है; यदि कोड का निर्माण नहीं किया जा सकता है, तो नियंत्रण नियंत्रण या डेटा जिम्मेदारियों से बाहर हैं, सिस्टम निदान और अंतर्निहित प्रशासन पूरा किया जाना चाहिए।
सिस्टम डेटा अमीर लेकिन मुश्किल है पुनःप्राप्त करने और विश्लेषण करने के लिए
नया स्वतंत्र AI अनुप्रयोग नए सूचना द्वीपों का निर्माण करेगा
उच्च एक बार ओवरहाल जोखिम और संचालन के साथ संरेखण की कठिनाई
स्मार्ट सर्च, अमूर्त, वर्गीकरण, पीढ़ी और प्राकृतिक भाषा डेटा क्वेरी
AI एजेंट टूल कॉल, दस्तावेज़ पहचान, Quoting सहायता और वर्कशीट असाइनमेंट
API, समाचार, घटना या नियंत्रित डेटा सेवाओं के आधार पर सिस्टम तक पहुंच
मॉडल गेटवे, पहचान मानचित्रण, उत्तराधिकार और ऑपरेशन ऑडिट
अलगाव तैनाती, प्रतिबंधित प्रवाह पिघलने, ग्रे स्केल रिलीज, रोलबैक और प्रभाव आकलन
परियोजना के विभिन्न चरणों के कार्यान्वयन की सेवा की सीमाएं, बजट आधार और तौर-तरीकों को समान नहीं माना जाता है और इसका मूल्यांकन निम्नलिखित के साथ किया जा सकता है।
अंतिम वितरण सीमाओं को सेवाओं के दायरे, निर्माण चरण और सहयोग की गतिशीलता के अनुसार परिभाषित किया गया है, और इसे सामान्य परिणामों के रूप में नीचे वर्णित किया गया है।
सेवा कवरेज और व्यापार बंद लूप्स जो पहले चरण में पूरा होना चाहिए: बुद्धिमान खोज, अमूर्त, वर्गीकरण, पीढ़ी और प्राकृतिक भाषा डेटा क्वेरी, AI एजेंट टूल कॉल, दस्तावेज़ पहचान, उद्धरण समर्थन और कार्यपत्रक असाइनमेंट
मौजूदा कोड, डेटा, सिस्टम, उपकरण और दस्तावेजों की अखंडता का स्तर और लेखा परीक्षा, स्थानांतरित या फिर से इंजीनियर होने के लिए कवरेज का दायरा
तृतीय-पक्ष इंटरफेस, समन्वय जिम्मेदारियों, डेटा की गुणवत्ता, असामान्य मुआवजा और बाहरी आपूर्तिकर्ता सहयोग की संख्या
गैर कार्यात्मक आवश्यकताओं जैसे प्रदर्शन, उपलब्धता, सुरक्षा, प्राधिकरण, लेखा परीक्षा, अनुपालन और एक्सेस विंडो
डिलिवरी गहराई और दीर्घकालिक जिम्मेदारी: पायलट कार्यक्षमता और उत्पादन संस्करण, मूल्यांकन, रोल-बैक, परिवहन और प्रशिक्षण सामग्री, और गुणवत्ता आश्वासन, शांति व्यवस्था का परिवहन और चल रहे यात्रात्मक क्षेत्र
परियोजना उद्देश्यों, जिम्मेदार व्यक्तियों और स्वीकृति मानदंड स्थापित नहीं किए गए हैं
कुंजी खातों, डेटा, इंटरफेस या व्यापार प्राधिकरण उपलब्ध नहीं है
केवल अधिकतम कीमत या बहुत कम चक्र की मांग की जाती है, और आवश्यक परीक्षण और गुणवत्ता नियंत्रण स्वीकार नहीं किया जाता है
प्रौद्योगिकी गोदाम का विवरण, उपलब्ध इंटरफेस, डेटा अधिकार और मूल प्रणाली के लक्ष्य कार्यों, हम पहले क्रमिक एकीकरण, स्थानीय अनुकूलन और पुनर्निर्माण की सीमा निर्धारित करेंगे।
एक्सेस इंटरफेस दस्तावेज़, परीक्षण वातावरण, आश्वासन दृष्टिकोण, प्रवाह सीमा और मूल समर्थन का दायरा। वास्तविक समय में API, घटना संदेश, पठनीय डेटा दृष्टिकोण से बैच फ़ाइलों को अलग करना, ऐतिहासिक क्षेत्रों और व्यापार अद्वितीय संख्याओं की जाँच करना। यदि केवल पृष्ठ संचालन की अनुमति है, तो ब्राउज़र स्वचालन को व्यक्तिगत आकलन के लिए विकल्प के रूप में इस्तेमाल किया जाना चाहिए, पृष्ठ परिवर्तन की पहचान करना, लॉग-इन सत्यापन और त्रुटि जोखिम, और आधिकारिक API के रूप में स्थिरता के समान स्तर तक नहीं प्रतिबद्ध होना चाहिए।
उदाहरण के लिए, जोखिम सारांश परियोजना प्रबंधन प्रणाली में जोड़ा जाना चाहिए, इस परियोजना के संदर्भ में कि उपयोगकर्ता उस समय बिंदु को देख सकता है और इंगित कर सकता है जिस पर डेटा अद्यतन किया गया है। मॉडल उत्तर केवल अधिकृत रिकॉर्डों को संदर्भित करते हैं और ग्राहकों या विभागों में गोपनीय जानकारी को संक्षेप में प्रस्तुत नहीं करते हैं। टेस्ट खाता संख्या का उपयोग भूमिका मतभेदों, खाता लिखने-बंद और प्राधिकरण के परिवर्तन की पुष्टि करने के लिए किया जाता है, जो फ्रंट-एंड पर ध्यान केंद्रित बटन से बच जाता है, जबकि बैक-एंड खोज अभी भी सभी डेटा के लिए उपलब्ध हैं।
ऑपरेशन्स एक्सक्यूक्शन से मॉडल रिकॉमेंडेशंस को अलग करें, रिकॉर्ड, अनिवार्य फ़ील्ड, घूमना आदि और अनुमोदन स्थिति के पूर्व-चेकिंग संस्करण को वापस लिखें। इंटरफ़ेस ओवरटाइम है, जिसके बाद निष्पादन परिणाम की जांच की जाती है और निर्णय किया जाता है कि क्या यह फिर से प्रयास करना है; इसे एकाधिक आदेशों के निर्माण को ट्रिगर करने या उन्हें दोहराकर एकाधिक अधिसूचनाओं को भेजने की अनुमति नहीं है।
संस्करण का उन्नयन इंटरफ़ेस अनुबंध और नमूना संग्रह में वापस आना है; यदि मूल संयंत्र इंटरफ़ेस को अपडेट करता है, तो एक संगत सत्यापन और अधिसूचना तंत्र होना चाहिए, जो स्थायी उपलब्धता के साथ एक एकल कनेक्शन सफलता को नहीं बराबर कर सकता है।
निम्नलिखित ग्राहक के प्रदर्शन का एक अनुशंसित आकलन है, ग्राहक की नहीं, और मानक को पूरा करने के लिए समान प्रतिबद्धता का।
| चेकपॉइंट | आप इसे कैसे देख सकते हैं? | गलतफहमी से बचें। |
|---|---|---|
| Revert Consistency | डुप्लिकेट अनुरोध, टाइमआउट और एक साथ अद्यतन को अनुकरण करें | केवल HTTP सफलता कोड पर देखने के बजाय व्यावसायिक परिणामों की जांच करना |
| प्रतिस्पर्धा की सफलता | मूल प्रणाली की दृश्यता की तुलना उसी उपयोगकर्ता को AI परत के रूप में की जाती है। | टेस्ट क्या पोस्ट-रिमोशन कैश और सर्च विफल होने के लिए सिंक्रनाइज़ किए गए हैं? |
| वापस आ जाओ। | बंद करने के बाद व्यावसायिक प्रक्रिया का कार्यान्वयन AI-निर्भर | डेटा अखंडता, मैनुअल एक्सेस और जिम्मेदार व्यक्तियों की पहचान |
De-sensitization real case: POS व्यवसाय इंटरफेस के साथ काम कर रहा हैसंदर्भ इंटरफेस, व्यापार और असामान्य प्रसंस्करण अनुभव, और यह सीधे नहीं माना जा सकता कि कोई भी स्रोत सॉफ्टवेयर माध्यमिक एकीकरण के लिए अनुमति देता है।
मौजूदा प्रणालियों के लिए AI तक पहुंचने के लिए लागत कारकों को देखें
प्रत्येक चरण में स्पष्ट उद्देश्य, भागीदारी भूमिकाएं और आकलन योग्य परिणाम होते हैं, और महत्वपूर्ण निर्णय परियोजना के अंत तक नहीं छोड़े जाते हैं।
यह मानते हैं कि मौजूदा प्रणाली जुड़ी है और क्या प्राथमिक डेटा AI कॉल का समर्थन करने के लिए पर्याप्त है। निम्नलिखित पसीना परियोजना की मूल शिक्षण सामग्री है, क्लाइंट परियोजना के परिणामों का प्रमाण नहीं है।
सिस्टम का उपयोग अच्छी तरह से नहीं किया जाता है, और जरूरी नहीं कि इसे फिर से इंजीनियर किया जा सके, बल्कि डुप्लिकेट, लापता इंटरफेस या स्थानीय मॉड्यूल को आयु वर्ग दिया गया। फिर से अनुकूलन उस स्थिति के लिए उपयुक्त है जहां कोर संरचनाएं और रखरखाव क्षमता अब संचालन का समर्थन करने में सक्षम नहीं है, और एकीकरण उस स्थिति के लिए उपयुक्त है जहां सिस्टम का मुख्य शरीर अभी भी उपलब्ध है लेकिन टूट गया है।
अधिक जानकारी के लिए।मूल वीडियो पाठ्यक्रमप्राथमिक डेटा प्रशासन का लक्ष्य सिस्टम को समान पहचान के लिए और ऐतिहासिक मानचित्रण को संरक्षित करने में सक्षम करना है।
अधिक जानकारी के लिए।सहयोग से पहले सबसे आम मुद्दों को स्पष्ट रूप से अग्रिम में बताया गया है।
आम तौर पर नहीं। एक्सेस API, समाचार कतार, डेटा सेवाओं या नियंत्रित स्वचालन के माध्यम से उपलब्ध है, जो सिस्टम की ओपननेस और कोड स्टेटस के आधार पर है।
प्राथमिकता डेटा की उपलब्धता, कार्य की समय लेने वाली प्रकृति, परिणामों की समीक्षा और मापनीय परिचालन प्रभाव को दी जाती है।
(c) ऑनलाइन जाने से पहले पढ़ने-केवल प्राथमिकता, अलगाव सेवाओं, प्रतिबंधित प्रवाह पिघलने, ग्रे पैमाने वितरण और रोल-बैक डिज़ाइन और पूर्ण इंटरफ़ेस और अनुमति परीक्षण को अपनाने।
सिस्टम एकीकरण वास्तविक पहचान, प्रतिस्पर्धा और व्यापार संदर्भ विरासत में मिलता है और नियंत्रित इंटरफेस के माध्यम से पढ़ा या प्रदर्शन किया जाता है; एक अलग चैट टूल आमतौर पर एंड-टू-एंड बिजनेस बंद लूप बनाने में सक्षम नहीं होता है।
मौजूदा प्रणालियों तक पहुंच आमतौर पर मौजूदा उत्पादों और उपयोगकर्ता पोर्टलों के लिए बनाए रखा जाता है, जिसमें केवल अतिरिक्त खोज, पीढ़ी, विश्लेषण या एजेंट क्षमताओं शामिल हैं; AI व्यवसाय प्रणाली का विकास एक पूर्ण प्रक्रिया, एक समर्पित डेस्क और एक बैक ऑफिस को फिर से इंजीनियर कर सकता है। दोनों को मुख्य प्रणालियों जैसे ERP, CRM के लिए डेटा जिम्मेदारी का सम्मान करना चाहिए। विकल्प यह है कि मौजूदा प्रणाली लक्ष्य प्रक्रिया को ले सकती है, इसके बजाय किस नाम को अधिक उन्नत किया गया है।
पूर्ण उत्तर देखेंउद्यम AI प्रभावशीलता, सुरक्षा और जारी संचालनसामान्य वर्कफ़्लो स्पष्ट नियमों और निश्चित पथ वाली प्रक्रियाओं के लिए उपयुक्त है, और RPA इंटरफेस के बिना डेस्कटॉप या वेब-पेज सिस्टम को संचालित करने में अच्छा है। AI एजेंट उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जिन्हें प्राकृतिक भाषाओं की समझ, चयन उपकरण और प्रसंस्करण अनिश्चित जानकारी की आवश्यकता होती है। तीन विकल्प संबंध नहीं हैं, और अक्सर संयोजनों में उपयोग किए जाते हैं। चयन प्रक्रिया स्थिरता, इंटरफ़ेस की स्थिति, त्रुटियों और समीक्षा आवश्यकताओं के परिणामों को ध्यान में रखना चाहिए।
पूर्ण उत्तर देखेंCustom AI विकास, AI उत्पाद और मॉडलिंगमौजूदा सॉफ्टवेयर मूल उपयोगकर्ता, डेटा और प्रक्रियाओं को खोज, पीढ़ी, विश्लेषण या एजेंट क्षमताओं को जोड़कर AI कार्यक्षमता को जोड़ता है; AI प्राथमिक अनुप्रयोग उत्पाद कोर के आसपास मॉडल क्षमताओं, फीडबैक और निरंतर मूल्यांकन डिजाइन के साथ शुरू होता है। पूर्व आमतौर पर तेजी से रेखांकित होते हैं, जिसमें कम व्यवसाय-टू-बिजनेस जोखिम होते हैं, और बाद में प्रति सेकंड कोर वैल्यू के नए उत्पाद फिट होते हैं। उद्यम को "एई मूल" के लिए स्थिरीकरण प्रणाली को फिर से स्थापित करने की आवश्यकता नहीं है।
पूर्ण उत्तर देखेंएंटरप्राइज़ AI ट्रांसपोर्ट संगठन और कार्यान्वयनअधिकांश मामलों में, कोई पुनर्निर्माण की आवश्यकता नहीं है, और API, समाचार, पठनीय डेटा सेवाओं, मॉडल गेटवे या स्टैंड-अलोन AI मॉड्यूल के माध्यम से अभिगम को क्रमिक रूप से चुना जा सकता है।
पूर्ण उत्तर देखेंनिर्धारित करें कि मौजूदा ज्ञान आधार और व्यापार प्रणालियों को मैपिंग द्वारा बढ़ाया जाना चाहिए
अधिक जानकारी के लिए।AI परियोजना सेवाएंनिदान से पूर्ण डिलीवरी देखें, एंटरप्राइज़ AI अनुप्रयोगों के लिए ऑनलाइन ऑपरेशन के लिए विकास
अधिक जानकारी के लिए।प्रभाव कार्यक्रमपरिचालन साइटों, एजेंट, विशेषाधिकार, एकीकरण और निरंतर मूल्यांकन से अग्रिम डेटा
अधिक जानकारी के लिए।मूल प्रणाली, उपलब्ध इंटरफेस और लक्ष्य प्रक्रियाओं का वर्णन किया जा सकता है, और हम यह निर्धारित करने में सहायता करेंगे कि क्या यह वेतन वृद्धि के लिए उपयुक्त है या क्या इसे पहले पूरा करने की आवश्यकता है।
पहला संपर्क पासवर्ड या असंवेदनशील संवेदनशील जानकारी भेजने के लिए नहीं है।