IMPLEMENTATION PLAYBOOKInterpretazione di audit AI e come tracciare la domanda ai risultati di accettazione
I seguenti sono utilizzati per spiegare la metodologia di implementazione, il calibro dei dati e i confini della responsabilità, e non sono utilizzati come proxy per il giudizio di progetto da liste funzionali.
01 Linea di base operativaPrima di tutto, registriamo lo stato reale prima della modifica.
Quando il progetto viene lanciato, viene selezionato un collegamento di lavoro che necessita di maggior miglioramento, vengono effettuate interviste con l’utente effettivo e i campioni recenti. Il volume di elaborazione, il tempo medio di attesa, il numero di viaggi di ritorno, numeri insoliti e punti di contatto manuali sono registrati intorno “identità utente, pubblico di affari, conversazione, armonizzazione delle task e call chain”; se i dati disponibili sono incompleti, la base è da utilizzare come conto manuale per una o due settimane di revisione.
La linea di base dovrebbe anche indicare la portata delle statistiche e delle esclusioni. Ad esempio, il tempo di elaborazione inizia con la disponibilità di informazioni o con la prima presentazione da parte del cliente, l'eccezione non include interfacce di terze parti, e le modifiche manuali sono la correzione o la rielaborazione di piccole prove.
02 Primo anello chiusoConvalida le ipotesi chiave con il minimo ambito disponibile
Il primo numero, che non cerca di coprire tutti i settori, è di “modelli, parametri, punte, conoscenze, recupero, regole e versioni degli strumenti” creando un ciclo chiuso che può operare in tempo reale: definisce chiaramente l’ingresso, le regole di gestione, le azioni di sistema, i ruoli responsabili, i movimenti anormali e l’output finale.
La valutazione della necessità corrisponde a ciascuna competenza per la scena aziendale, il ruolo dell'utente e l'accettazione del campione. I soggetti che non forniscono dati legittimi, interfacce o decisori devono essere inclusi come pre-condizione o fase successiva, e non devono essere inclusi tranquillamente in un'offerta a banda fissa.
• Realizzazione di progettiRendere il processo un risultato di fase reversibile e reversibile
Un percorso tipico è quello di identificare le attività AI ad alto rischio, definire i problemi di audit e i confini probatori, i marcatori di incidente e connessione, gli strumenti di conoscenza del modello di accesso e l'approvazione. Ogni fase dovrebbe portare a risultati visibili, come grafici di flusso, prototipi, interfacce, note di distribuzione o dimostrazioni operative.
La dimostrazione di fase non è “guarda al lavoro”. Un campione rappresentativo dovrebbe essere utilizzato per coprire processi normali, campi mancanti, richieste ripetute, autorità inadeguate, sorpresi di tempo e anomalie di dati storici da servizi esterni, e per identificare i problemi che si presentano solo nell’ambiente di produzione in una fase iniziale.
04 Operazioni di ricezione e di ispezioneAccettazione e accettazione comuni con consegna, prove e indicatori
Il progetto dovrebbe almeno conciliare applicazioni, ruoli, elenchi di classificazione dei dati e dei rischi, modelli di eventi di audit, strategie di campionamento, cattura della catena delle chiamate, funzioni di acquisizione, di allarme e di esportazione delle prove, e riconoscere il codice sorgente o l'attribuzione di configurazione, la gestione del conto, la distribuzione di build, il backup dei dati, la risposta al fallimento e le responsabilità di manutenzione successive.
Si presume che una linea di base di processo sia di 800 elementi al mese, una media di 18 minuti per unità, e un tasso di ritorno del 12 per cento, che è solo un esempio, non una prestazione del cliente. Una linea deve essere seguita da una continua quattro o otto settimane di osservazione continua allo stesso calibro, prima di determinare se o meno raggiungere i compiti AI da input a risultati operativi può essere ripristinata a versioni e collegamenti specifici, problemi di qualità e sicurezza, elevati
Parole chiave e descrizione del contenutoQuesta pagina contiene contenuti organizzativi inerenti a problemi di servizio reali come gli audit AI, gli audit AI, gli audit intelligenti e i sistemi di audit AI. Le parole chiave sono utilizzate per aiutare gli utenti e i sistemi di ricerca a identificare i temi, senza rappresentare gli impegni per gli effetti fissi; campo finale, ciclo, budget e indicatori si basano sulla diagnosi del progetto, contratto e sulla base di accettazione.
