最初に、同じ標準のセットは異なったAIの適用を比較します
AIクライアントサービス、文書処理、ナレッジケース、データ分析は、さまざまな製品であり、その結果を複数の質問に問い合わせる:結果、現在のタスクと労働時間、入力されたデータが合法で利用可能であるかどうか、正しい結果が判断されるかどうか、エラーがどのような結果をもたらすか、AIが最終的に入力され、結果がオンラインになった後に動作する誰が、誰が続行するのか、その結果が持っている。
スコアは、ビジネス価値、データ準備、技術的な実現可能性、エラーリスク、システム依存性および継続的なコストの6次元から与えられることを推奨しています。高周波、サンプル豊富、サンプル化できる結果、マニュアルタスクに変えることができる、通常、PoCの第一段階に適している、低頻度、重要な約束で直接結果を変更する規則やタスクを最適化または手動判断が保持されるべきである。
AIはどのような事業を展開していますか?
最初の問題は、質問の分類、知識に対する応答、セッションの要約、および座席の援助を開始し、その後、徐々に注文、メンバーシップ、物流、またはワークシートにアクセスすることができます。 苦情、払い戻し紛争、および機密約束は、労働の転送のための明確な規則を伴うべきです。
PCは、ビジネスの問い合わせ、拒否、転送、応答時間に対する回答、修正、基準を評価するために、本物協議セットを使用しており、また、チャネルアクセス、認証、特権、会議の分、デスクワーク、ナレッジ操作によって生産の実行も行われます。
- 歴史アドバイス、標準回答、ポリシーバージョンの作成
- 業務クエリを接続する際に、最低限の特権と運用監査を利用
- 悪いケースと知識の更新責任を作成する
AI文書処理システムに適したプロセスは?
契約時、見積書、見積書、申請書、報告書、および機器の依頼は、大量に行われています。AIは、分類、OCR、フィールド抽出、クロスドキュメントマッチング、テンプレート生成、異常なヒントをサポートすることができます。このプロジェクトでは、文書の種類、重要なフィールド、ビジネスルール、低品質サンプル、マニュアルレビュー条件に関する明確さが必要です。これは、PDFでのみテストされることができません。これは標準フォーマットです。
正式な結果は、権限のある人員によって確認され、ソース文書を文書化し、結果、ルールバージョン、手動変更およびシステム書き込みを抽出します。オンライン上で行くと、異なるテンプレートとスキャンされた品質が継続的にチェックされ、文書のソースの変更後に文書の有効性の黙示的な低下を回避します。
AIのデータ解析と自然言語抽出に必要な基礎
自然言語抽出は、データチームによって繰り返し処理される一般的なビジネス問題に適しており、企業は既にキーインジケータのソースとキャリブレーションに関する情報を提供することができます。 AIは、ユーザーの問題を理解し、インジケータを選択し、分析を草案作成しますが、ボーダーなしで生産データベースへのアクセスを持っていない。 より安全な構造は、データセット、インジケーターのセマンティックレイヤー、およびクエリゲートウェイを読むための自然な言語アクセスを提供することです。
プロジェクトは、まず、セールス、顧客、注文、在庫、サービスにおいて、高値な質問の数を選択し、標準的な回答、時間枠、フィルタ条件、特権を確立する必要があります。 受信および検査は、既存のレポートやソースシステムとの調整と、曖昧さ、過剰、複雑なクエリ、リソース制限のテストが必要です。 データキャリブが調和されていない場合、最初のタスクはチャットインターフェイスを直接追加するのではなく、データガバナンスです。
業務ナレッジベースはスタンドアローンアプリケーションであり、AIシーンのベースです。
システム、製品、プロジェクト、および旅客サービスに関する情報が分散されると、ソース参照と許可フィルタで企業をビルドすることができます。しかし、ナレッジベースは常にアップロードされ、永久に使用されていない、およびカタログ、バージョン、有効性、責任、アクセス範囲、および更新メカニズムが必要です。
AIのお客様やインテリジェントなは通常、ナレッジベースに戻り、ドキュメント処理も新しい情報をナレッジシステムに構築する可能性があります。エンタープライズは、高値情報と固定質問のセットから始めることができます。また、検索、引用、権限、更新を認証し、その後、管理から一段のデータガバナンスを回避するために、そのスコープを徐々に拡大することができます。
最初のシーンを選択し、AIソフトウェアの実装を完了する方法
会社は、タスクの量、結果が評価されることができる条件で明確であるプロセスを選ぶことができますサンプルは利用できます、リスクはカバーすることができ、ビジネスリーダーは、最初に手動ベースラインを記録し、そして品質、速度、コスト、インターフェイスを検証するために限られた範囲を使用して参加する意思があります。
異なるシナリオは、モデルゲートウェイ、アイデンティティ権限、知識、評価、ログ機能を共有できますが、最初のプロジェクトで大きなプラットフォームを構築しないでください。 まず、シナリオはクローズドビジネスサークルと運用メカニズムを形成することができ、検証済みのコンポーネントは、隣接するプロセスで複製することができます。
- 実際のジョブを行ないます。PoC は、ビジネス検証の代わりにサンプルを表示せずに行います。
- ワンタイム開発とモデル、クラウドリソース、運用コストの分離
- ソースコード、構成、評価、測定、インターフェース、展開、輸送情報の提供
発見を読んでからプロジェクト入力にAIクライアントサービスの展開を変更
方法論の記事を読んだ後最も可能性が高い問題は、次のステップに翻訳されていない原則の受け入れです。 操作の頭は60-90分のミニワークショップを整理し、実際のプロセスを1つだけ選び、完全なプラットフォームを議論するために急いでいることを提案しています。
ステップ1: 現在の状態とサンプルベースラインの確立
最近の通常の、珍しい、境界線タスクを「同じ基準のセットと比較して、Aiアプリケーション」と月間処理量を記録し、待機時間、実際の処理時間、バックツーワークレート、手動接触ポイント、エラー結果、現在のツール。データが不足している場合は、サンプルサイクルと操作の変動を参照して、1〜2週間の期間を記録することができます。最初の保存の良好なレートを設定しないでください、そしてデータ。
ステップ2:初期の閉鎖とインタラクションをクリアする
最初のフェーズは、チェーンが実行できるように設計され、再追跡可能であるように設計されている, むしろ、すべてのAI文書処理をスタックするよりも, AIデータ解析, 企業 AIアプリケーションを同じバージョンに.
ステップ3: 技術的な結果とエンジニアリングの証拠を一致させる
要件番号、サンプル番号、テスト結果とバージョンのトラッキング関係を確立します。 "AIS ドキュメント処理システムに適したもの"。 AI プロジェクトは、評価、ヒント、プロセス構成、モデルおよび知識ソース、マニュアル修正レコード、および低信頼性、過歩および故障バックテストのバージョンも保存します。
ステップ4:同じ口径で受け、点検およびディスクリング
元のプロセスが1ヶ月あたりの600のタスクを処理すると仮定すると、平均20分と10分のリターン率は10分の1セントで、ターゲットは「ラインの6週間、同様の複雑さ、平均的な減少と、元のベースラインよりも高いリターン率」と述べることができます。この図セットは、任意のクライアントの結果を表すものではありません。正式な指標は、独自のサンプルに基づいて、企業によって識別されなければなりません。
- 運用材料:フローチャート、ロール、サンプルミッション、現在の問題、ベースラインデータ
- 技術的な材料:システム在庫、インターフェイス、データ アクセス、配置の環境および保証条件
- プロジェクト材料:第一相規模、除外、責任行列、マイルストーンおよび変更メカニズム
- 受信および検査材料:テストセット、実行レコード、不足分のリスト、インジケータのクエリと手渡文書
これらの材料は、運用および技術的な関係者によって共同で識別されると、記事の方法は実際にプロジェクトに入力されます。 キーデータ、インターフェイスの承認または責任のある人は配置されていない場合、論理的な次のステップは通常限られた診断またはPoC、仕事の期間を完了し、合計価格を固定する即時の約束ではなくです。
プロジェクトのアクションにメソッドを実装
- 第一次AIは、一般的なビジネス値、データ条件、リスク、および評価性で決定されます。
- AIクライアントサービス、ドキュメント、データ分析には、異なるインジケータとマニュアルのボトムアップが必要です
- PoC 認定制度のエンジニアリング、ガバナンス、および運用開始の実行
関連するサービス、プログラム、意思決定のガイドライン
プロジェクト意思決定における共通課題の解決を継続的に進める
FDEのアウトソーシングは、一般的なAIソフトウェア開発とは異なるのですか?
FDEアウトソーシングは、ユーザー、データ、モデル、および既存のシステムと連携し、アプリケーションの進歩を促すエンジニアの詳細な作業を強調しています。 通常AI開発は通常、アプリケーションやインターフェイスに焦点を当て、より明確に機能要件から始まります。 FDEは、特定、修正またはセクターを横断して駆動する必要があるプロジェクトに適しています。
完全な回答を見るAI アウトソーシング調達、見積り、受入アプリケーションが最初に開発されるのは、PoC または正式なシステムの直接実装ですか?
モデル効果、データ品質、システム条件が検証されていない場合、PoCの限られた範囲を実行すべきです。同じタイプの機能が実際のサンプルで検証されている場合、範囲、インターフェイス、および受諾基準が安定しており、直接製造プロセスに統合することができます。 PoCは、低フィットの正式なシステムではありませんが、重要な不確実性に対する答えはむしろ。
完全な回答を見る企業 AI の有効性、安全および継続された操作AIプロジェクトが受諾と検査指標を開発すべきか?
AIプロジェクトは、単に「良い」を認め、またはデータの100%の精度にコミットすることはできません。インジケータは、ビジネス結果、モデル効果、システム性能、セキュリティ特権、および手動のボトムアップの両方をカバーする必要があります。テストコレクションは、実際の操作から派生され、難しさとリスクに応じて構造化する必要があります。
完全な回答を見る企業AI輸送組織と実装企業AI転送にビジネスやIT部門が責任を負うべき?
環境AI輸送は、運用およびITの責任が必要ですが、異なる責任で。 ビジネス部門の定義の問題、知識のキャリブ、実際のサンプルと最終結果、ITまたは技術的なチームは、データインターフェイス、アイデンティティ特権、アーキテクチャ、セキュリティ、普及および輸送を担当しています。 管理は、優先順位、予算設定、断続的な意思決定を行う責任があります。
完全な回答を見る企業の現在の状態のコンテキストでさらなる分析が必要ですか?
IT の技術的な助言、企業情報構造、ソフトウェア プロジェクト Outlook、プロダクト設計、R & D 配達およびシステム配達サービスを提供します。