Home / Services / Enterprise AI Solusi dan Kecil dan Menengah Enterprise AI Layanan Transportasi
PROFESSIONAL SERVICE

Penyelesaian Enterprise AI dan perusahaan kecil dan menengah

Aplikasi dari model rekening aplikasi atau demonstrasi bukan sebuah model, tapi lebih memilih dasar pengetahuan, seragam penumpang, Agen, dokumentasi, analisis atau alur kerja, yang memungkinkan AI untuk memasukkan bisnis yang terukur tertutup melalui misi nyata, PoC, implementasi perangkat lunak, implementasi sistem, produksi-go-live dan evaluasi terus menerus.

Prioritas masukan ke dalam skenario yang dapat diukurKurangi duplikasi kueri dan pemrosesan manualMemperpendek layanan pelanggan, kutipan, dan siklus dokumenDapatkan AI ke dalam sistem bisnis yang adaMembangun kapasitas AI untuk perusahaan keberlanjutan

Tidak perlu untuk mempersiapkan permintaan bantuan yang lengkap.

Solusi Enterprise AI untuk menghubungkan data dokumen klien pengetahuan ke sistem bisnis

Masalah yang biasanya dihadapi perusahaan

Pilot AI banyak, tapi tidak ada bisnis ditutup.

Model umum tidak mengerti pengetahuan bisnis dan aturan bisnis

Keluaran AI kurang dasar, otoritas, audit dan penilaian kualitas

Model diputus dari sistem yang ada seperti CRM, ERP, OA, dll.

Kurangnya kejelasan pada keamanan data, biaya penyebaran dan batas operasional berkelanjutan

Layanan utama kami

01

Penggunaan diagnosis iPletion, prioritas adegan dan penilaian ROI

02

Dasar pengetahuan bisnis, pencarian RG dan pertanyaan cerdas dan jawaban

03

Layanan klien AI, asisten staf dan konseling bisnis multi- siklus

04

Agen AI, Alat Panggilan dan Multistep Task Execution

05

Kutipan cerdas, kontrak, laporan dan pengolahan dokumen

06

Analisis data AI, wawasan bisnis dan ekstraksi bahasa alami

07

Pengenalan gambar, kontrol kualitas, ekstraksi kertas dan informasi visual

08

Pengenalan suara, transliterasi telepon, ringkasan dan pemeriksaan kualitas

09

Automatisasi dan sistem pengolah-lintas AI

10

Tambahkan AI pencarian, generasi, analisis dan mendukung decision- membuat fungsi ke perangkat lunak yang ada

11

Privatisasi penyebaran model besar, gerbang model, penilaian dan pemerintahan keamanan

PROJECT DECISION PATH

Lanjutkan untuk menilai dalam konteks proyek-proyek saat ini

Batas layanan, basis anggaran dan modalitas implementasi untuk fase yang berbeda dari proyek ini tidak identik dan dapat dinilai lebih lanjut dalam hubungannya dengan berikut.

Provitables

Batas pengiriman akhir didefinisikan menurut lingkup layanan, fase konstruksi dan modalitas kerjasama, dan digambarkan di bawah sebagai hasil umum.

DELIVERABLEAplikasi diagnosis iPrisme, daftar adegan dan peta jalan transisi
DELIVERABLEPrototype, data evaluasi versi dan laporan dampak untuk PC
DELIVERABLEDasar Pengetahuan Rinable, klien AI, Agen atau Bisnis AI aplikasi
DELIVERABLEModel, pengetahuan, hak istimewa, antarmuka, dan konfigurasi kerjasama bisnis
DELIVERABLEprivatisasi atau campuran lingkungan penyebaran dan roll- back programs
DELIVERABLEIndikator operasional, pemantauan dan audit, penggunaan manual dan optimisasi terus-menerus rencana

Bagaimana anggaran proyek dinilai

Penambahan dan penutupan bisnis diperlukan untuk tahap pertama: aplikasi diagnosis iPrense, prioritas adegan dan penilaian ROI, basis pengetahuan bisnis, pencarian RG dan pertanyaan intelijen dan jawaban

Tingkat integritas kode yang ada, data, sistem, peralatan dan dokumen, dan cakupan yang akan diaudit, direlokasi atau direkayasa

Jumlah interface pihak ketiga, tanggung jawab koordinasi, kualitas data, kompensasi yang tidak biasa dan kerjasama pemasok eksternal

Tidak ada persyaratan yang berfungsi seperti kinerja, ketersediaan, keamanan, otoritas, audit, kepatuhan dan jendela akses

Kedalaman pengiriman dan tanggung jawab jangka panjang: privatisasi atau lingkungan penyebaran hybrid dan program roll-back, indikator operasional, pemantauan dan audit, penggunaan manual dan rencana optimasi yang sedang berlangsung, dan jaminan, transportasi keamanan dan lingkup terus menerus

Keadaan ini tidak merekomendasikan inisiasi segera pembangunan penuh.

Tidak ada tugas operasi yang jelas, hanya sebuah model generik yang diharapkan

Tidak ada data, pengetahuan, atau keterlibatan pemimpin bisnis yang tersedia

Meminta AI untuk menggantikan keputusan manual - membuat sepenuhnya, tetapi tidak menerima kesalahan dan biaya pemerintahan

Situasi Anda relevan.

Aku tidak tahu skenario AI harus dilakukan pertama.

Katakan saja apa yang terjadi, apa yang terjadi, apa yang terjadi, apa yang terjadi mari kita lihat apakah kita bisa mendapatkan cepat pada dasar pengetahuan, Agen, atau sedikit otomatisasi arus kerja.

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Bagaimana untuk berpindah dari permintaan ke solusi yang dapat diterima

Berikut ini digunakan untuk menjelaskan metodologi implementasi, kaliber data dan batas tanggung jawab, dan tidak digunakan sebagai proksi untuk penilaian projek dengan daftar fungsional.

Kata kunci dan deskripsi dari isi

Halaman ini berisi konten organisasi di sekitar isu layanan nyata seperti aplikasi entri AI, aplikasi, aplikasi, orientasi, atau penggunaan media atau perusahaan kecil, atau medium atau kecil, atau dari medium atau perusahaan kecil. Kata kunci digunakan untuk membantu pengguna dan sistem pencarian mengidentifikasi tema tanpa berkomitmen untuk efek tetap; lingkup akhir, siklus, anggaran, dan indikator didasarkan pada diagnosis proyek, kontrak dan penerimaan baseline.

DELIVERY PATH

Jalur pengiriman dan implementation

Setiap tahap memiliki tujuan yang jelas, peran partisipatif dan hasil yang dapat dinilai, dan keputusan penting tidak ditinggalkan sampai akhir proyek.

01Diagnosa bisnis dan urutan adegan
02Penilaian data dan resiko
03Validasi Prototype dan Indicator
04Konstruksi sistem produksi
05Integrasi sistem yang ada
06Go-live goverance and continuous optimisasi
FAQ

FAQs

Masalah yang paling umum sebelum kerjasama jelas dinyatakan di muka.

Di mana seharusnya penerimaan Transformasi Enterprise AI dimulai?+

Mulai dengan frekuensi tinggi, biaya tinggi, data relatif lengkap dan bertanggung jawab risiko untuk membangun nilai validasi indikator jelas, dan kemudian secara bertahap memperluas ke lebih departemen dan proses.

Bisakah Anda menambahkan AI ke perangkat lunak yang ada?+

Kami akan menilai antar muka sistem yang ada, hak istimewa, data dan proses pengguna, akses oleh pengaya, layanan AI independen, gateways model atau re@-@ rekayasa modular.

Haruskah kita memiliki model besar dari pembongkaran?+

Pilihan harus didasarkan pada sensitivitas data, pengiriman, efek model, kapasitas mobilitas dan anggaran, antara model yang dimiliki publik API, contoh eksklusif, struktur hibrida dan pembuktian pryvate.

DECISION FAQ

Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini

Periksa semua 265 pertanyaan.
Enterprise AI Transport Organization and Implementasi

Apa yang harus dilakukan untuk mencapai jumlah dan nilai tinggi proyek pilot AI?

Hentikan pertumbuhan pilot lebih lanjut, dan konsolidasikan persediaan pengguna, tugas, status, data, efek, biaya, dan biaya untuk setiap proyek pilot tanpa pengguna yang sebenarnya, data atau indikator jangka panjang harus ditangguhkan; proyek yang berharga tetapi kurangnya integrasi sistem, pengetahuan pemerintahan, atau tanggung jawab operasional harus terpusat dan dibagikan.

Lihat jawaban lengkap
Produksi dan kelanjutan sistem AI

Apakah perlu kelanjutan setelah penyebaran model privatisasi?

Privatisasi hanya mengubah penyebaran dan batas data, dan tidak menghilangkan hasil kerja terus menerus model, alasan framework, GPU-didorong, keamanan patch, kapasitas, pemantauan, penilaian cadangan, dan aplikasi. Perusahaan juga mempertahankan pengetahuan, petunjuk, Agen perangkat dan antarmuka bisnis.

Lihat jawaban lengkap
perusahaan AI Efektivitas, Keselamatan dan Lanjutkan Operasi

Bagaimana mengurangi ilusi dan jawaban yang salah dari model besar?

Ilusi model besar tidak dapat dihilangkan dengan satu petunjuk, namun dapat dikurangi secara signifikan dengan membatasi tugas, menyediakan bukti kredibel dan menyiapkan penyangkalan.

Lihat jawaban lengkap
perusahaan AI Efektivitas, Keselamatan dan Lanjutkan Operasi

Apa yang harus saya lakukan dengan proyek "Enterprise AI"?

ROI dari proyek perusahaan AI tidak dapat mengukur hanya biaya mobilisasi model, juga tidak dapat diukur dengan "berapa banyak orang yang diselamatkan". Penting untuk merekam waktu proses saat ini, waktu yang dihabiskan pada kesalahan, waktu respon, biaya kelanjutan, dan untuk membandingkan perubahan nyata setelah AI telah online.

Lihat jawaban lengkap

Bersiaplah untuk memajukan proyek enterprise AI?

Menandakan tujuan operasional, perangkat lunak yang ada dan adegan yang ingin Anda memprioritaskan, apakah itu tepat untuk berkomunikasi secara langsung atau untuk melakukan validasi kecil.

Kontak pertama adalah tidak mengirim sandi atau informasi sensitif yang tidak sensitif.