まず、意思決定に使用できる結論をあげます
AIワークフローは、モデルが自由に決定することを可能にしますが、不確実性に対する決定のルールを組み合わせます。 領収書、フィールド検証、システムライティング、文書の承認、通知はルールによって制御することができます。 分類、抽象化、抽出およびドラフトは、AIによって処理することができます。 各ノードは、入力、出力、タイムアウト、再テスト、許可、マニュアルの動きを定義する必要があります。
判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?
同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。
事前に提案した注文
まず、目標と境界について明確にします。
待ち時間を記録する現在のプロセスを引いて、各ノードの作業と異常を戻します。
検証キー依存
決定のルール、AIの判断と手動で責任を負うべき行動を区別する。
評価可能な結果の開発
AIノードを従来サンプルで検証し、自信をつけてブランチを失敗させます。
次のステップを実際の結果で決定してください。
システムへのアクセス後小規模な運用で、成功率、コスト、マニュアルの介入を監視できます。
実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?
見積プロセスは、顧客情報の読み込み、製品や数量の抽出、知識のマッチング、販売承認のための価格と正式なディスパッチを除き、自動的に作成することができます。システムは、元のテキストを保持し、フィールドを抽出し、レコードへの参照と変更を抽出し、フィールドが最も頻繁にエラーが発生し、継続的に改善される分析を行います。
一番簡単なピットでステップアップ。
スムーズなパスの自動化、異常なし、時間オーバーランと重複なし
AIの出力は承認および監査なしで中心システムに、直接書かれます
プロセスがオンラインに進むと、失敗したキューとモデルコストが1つチェックされない
受診と確認を終わらせる方法は?
受諾および点検はエンドツーエンドのミッション完了率、平均的な時間消費、手動介入、誤った結果に基づいている、ランニングコストおよび回復性であるべきです。
サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。