Home / FAQs / Ahli dalam Teknik Otomatis, Outsourcing Automatisasi dan Automatisasi AI
QUESTION & ANSWER

Bagaimana kita bisa mengakses otomatisasi AI?

Kebanyakan perusahaan tidak perlu menggantikan kerja ERP yang telah ada, CRM, atau CRM atau RPA, yang dapat digunakan sebagai primata bisnis untuk menghubungkan kerja AI melalui API, berita, laporan, hanya layanan data, hanya layanan data, atau pengawasan untuk RPA. AI bertanggung jawab untuk dokumentasi, klasifikasi, ringkasan, dan reunisasi, prosedur, prosedur untuk bidang yang telah dikendalikan, dan status yang telah ada.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

API resmi biasanya lebih cocok untuk operasi kritis daripada klik tiruan. Jika RPA beroperasi secara stabil, ia dapat melanjutkan melakukan operasi antarmuka tetap, dengan AI menyediakan hasil terstruktur. Jangan biarkan model besar untuk mengakses basis data produksi secara langsung atau memperoleh dokumen tak terbatas.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Apakah sistem menyediakan API, Webbook, pesan atau ekspor dataSistem mana yang bertanggung jawab untuk data primer klien, perintah, kontrak, dll.Sudah ada pengawasan, ketidakteraturan dan personil pemeliharaan di RPA.Hasil AI adalah read-hanya rekomendasi atau perubahan dalam status bisnis.
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Pemetaan sistem, akun, data dan hubungan otomatis.

02

Dependence Kunci Validasi

Pilih titik baca-saja atau low-risk untuk mengesahkan keluaran AI.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Membuat pemetaan bidang, hak istimewa identitas, telepon genggam, dll, dan kompensasi atas kegagalan.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Greyscale membuka aksi dan retention konfirmasi manual dan audit.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Python bertanggung jawab untuk mengunduh pernyataan dari sistem lama, dan AI dapat mengklasifikasikan pernyataan dan menghasilkan ringkasan yang abnormal, dan hasilnya ditulis ke dalam sistem lembar kerja oleh API. Ini mempertahankan komponen stabilisasi yang ada, sambil memungkinkan AI untuk memproses penilaian yang tidak terstruktur tanpa harus merekonstruksi seluruh sistem sekaligus.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Modul AI mengkopi data lengkap dan menciptakan pulau baru

Langsung beroperasi database produksi untuk menghindari aturan operasional

Antarmuka RPA telah gagal diam-diam dan tanpa peringatan.

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Penerimaan dan pemeriksaan harus memeriksa identitas, hak istimewa, pemetaan ulang, permintaan antar muka, konsistensi data, persetujuan manual, log dan backsded. Data resmi dapat ditelusuri kembali ke sistem akuntabilitas utama, dan tidak ada komponen otomatis yang harus ditangguhkan untuk mengganggu catatan bisnis yang ada.

Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dari contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan rencana waktu dapat dikumpulkan sebelum konsultan bisa membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas-batas sebenarnya.

Konsultan proyek asosiasi