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같은 유형의 프로젝트 프로그램 예

AI 회의 조수

AI 폐쇄 링 데스크 분 및 작업

오디오 녹음, 다중 개인 토론 및 크로스 - 문화 협업의 시나리오는 AI 진행 시스템 완료 음성 transliteration, 대변인 차이, 문제 요약, 결정 추출, 작업 라인 할당, 수동 검증 및 프로젝트 시스템 쓰기 백업 방법을 보여준 개발되었습니다.

음성 인식큰 언어 모형메시지가 열리지 않음AI WorkflowsAPI 통합
같은 유형의 프로젝트 프로그램 예

이 같은 프로젝트의 구현 옵션의 예입니다.

이 페이지는 이러한 프로젝트가 일반적으로 분석, 구현 및 허용되는 방법을 설명하는 데 사용되며 특정 클라이언트와 해당하지 않습니다, 또는 패키지 아이디어, 데모 인터페이스 또는 측정 데이터 프로젝트 성능. 페이지 내용 및 공공 범위 이해

우리는 이것을 볼 수 있습니다.

누가 그것을 사용하고, 무엇 시스템의 일, 무엇 가치?

사용자 이름

일관 작업 인력, 프로세스 소유자, 정보 팀 및 시스템 운송 직원

실제 사용

수동 분, 시간 소모 및 누락 유형에 대한 기본을 설정하기 위해 고주파 회의를 선택하십시오. 용어, 참가자, 회의 템플릿 및 민감한 정보 처리 규칙의 광택을 구성하고 음성 인식, 대변인 차이, 주제 지정 및 구조 정보 추출을 결합합니다. 주요 결과 및 특정 작업은 부분 작동 인력에 의해 확인됩니다.

핵심 기능

회의 및 힘의 소리 기록

사용자의 ID에 따라 제한 데이터 및 작업은 액세스, 변경 및 민감한 동작 기록을 유지합니다.

실시간 변환 또는 오프라인

작업 인력을 지원하여 "실행 시간 또는 오프라인 전환"단계에서 작업을 완료하고 처리 상태를 확인하고 수동으로 비정상적인 결과를 확인합니다.

스피커의 구별

작업 인력을 지원하여 “speaker-segment” 단계에서 작업을 수행하고, 처리의 상태를 확인하고 수동으로 비정상적인 결과를 확인합니다.

문제 및 결론의 그림

작업 인력은 "물론 및 결론 추출"단계에서 작업을 완료하여 처리 상태를 확인하고 수동으로 비정상적인 결과를 확인합니다.

활동 품목 ID

책임감 있는 결과의 번역, 마감일 및 상태 작업은 늦게 문서화, 반환 및 재 할당.

수동 확인

(c) 고위험, 저조정 및 탁월한 업무에 대한 책임을 맡고 전체적인 의사결정 과정을 유지하도록 합니다.

사업 가치

다음은 동일한 프로젝트에 우선적으로 지정할 수있는 값 방향이며 고정 진행을 나타내지 않습니다. 형식 프로젝트는 기업 's 자신의 비즈니스 기반을 먼저 설정해야합니다.

회의 기록의 복제 감소

결정과 도전은 체크 할 수 있습니다

실행 루프에 기록의 작업 라인.

품질 및 누락 회의에 지속 가능한 포장

01 / 운영현황

사업이 일반적으로이 문제를 직면하는 조건은 무엇입니까?

이 페이지는 ZhiHua Tech이 특정 클라이언트의 결과를 나타내는 없이 ZhiHua Tech이 가정할 수 있는 기술 범위와 합격 방법을 설명하는 유사한 프로젝트 계획의 예입니다.

다수 개입, 악센트, 소음 및 직업적인 terminology는 transliteration의 질에 영향을 줍니다

일반 요약은 쉽게 거부, 상태 및 걸출한 사정에 빠지다

책임감 있는 인력, 마감일, 사전위치 조건 및 합격의 캘리브레이션

회의는 고객, 계약 및 사업 민감한 정보를 포함 할 수 있습니다

분은 생성되고 아직도 수동으로 전달되었습니다, 프로젝트 또는 닫힌 루프에 접근하지 않고

02 / 시행 방법론

그런 프로젝트를 어떻게 끊기지?

첫 번째 단계는 프로세스, 데이터, 시스템 의존성 및 특이한 경계를 식별하는 실제 사업 할당에 의해 정의됩니다. 다음은 이 경우 채택되거나 권장되는 구현의 순서입니다.

01

수동 분을 위한 기본을 설치하기 위한 고주파 회의를 선택, 시간을 측정하고 누락된 유형 분류

02

, 참가자, 회의 템플릿 및 민감한 정보 취급 규칙 구성

03

그룹 음성 인식, 스피커 차별화, 주제별 및 구조별 정보 추출

04

체결, 목표, 위험 및 작업 항목에 대응 시간 세그먼트

05

모더레이터에 의해 서명하고 프로젝트, CRM, OA 또는 임무 관리 시스템에 기록

06

연속 평가를 위한 오디오, transliteration, 모형, 템플렛 및 수동 개정을 저장하십시오

먼저 요청을 작성할 필요가 없습니다.

이 프로젝트의 좋은 아이디어는 판단하고 싶습니까?

프로젝트 컨설턴트 's 마이크로 테터를 추가하여 현재 문제를 나타내는, 시스템, 예상된 go-live 및 예산 수준의 타이밍, 우리는 첫 번째 기간과 주요 위험의 범위를 결정하는 데 도움이 될 것입니다.

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03 / 프로젝트 경계

누가 무엇을 책임지고 있습니까? 어떤 조건이 먼저 확인되어야합니까?

당사자의 책임

연구 회의, 참가자 역할, 출력 형식 및 포스트 회의 교류의 유형

, 대변인, 결론, 행동선 및 오류 평가의 교정을 설치

음향 처리, 구조화 분, 수동 검증 및 임무 쓰기 백에 대한 용량 개발

완벽한 접근, 안전, 소음, 오디오, 공용영역 실패 및 뒤 테스트

바인딩 및 경계

AI summaries는 공인 인력에 의해 확인되어야 할 공동 및 공식 결정, 약속 및 책임 할당을 지원하도록 사용됩니다.

사운드 녹음은 필요한 권한 및 명확한 시간 제한, 방문 및 메커니즘의 범위에 의해 미리해야합니다

강한 소음, 여러 문 및 전문 약어는 transliteration 및 attribution의 품질에 영향을 미칩니다.

회의의 다른 유형은 독립적 인 템플릿과 평가 세트를 사용해야하며 일반적으로 요약 수용을 사용하지 않아야합니다.

04 / 시스템 범위

첫 단계에 가능한 포함을 위한 기능 단위

모듈의 이름은 최종 인용 범위가 아닙니다. 공식 항목은 사용자, 입력 출력, 권한, 인터페이스, 이상한 프로세스 및 항목 또는 아닙니다의 항목 별 확인이 필요합니다.

회의 및 힘의 소리 기록실시간 변환 또는 오프라인스피커의 구별문제 및 결론의 그림활동 품목 ID수동 확인작업 시스템 쓰기 back품질 관리
05 / 납품 및 합격

배송이 완료되면 어떻게 남아야 하나요?

Delivery회의의 유형과 정보 경계의 묘사
Delivery광택 및 dissensitization 표본
Delivery회의, 작업 책상 소스의 개요
Delivery요약 템플릿 및 추출 규칙
Delivery프로젝트 또는 작업 시스템 인터페이스
Delivery품질, 지연 및 비용 시험 보고서
Delivery배포, 사용 및 작동 설명서

리뷰의 기술

페이지는 고객의 프로젝트 자료가 있는 주장이 아닙니다. 다음의 검증 가능한 레코드는 계약 범위에 따라 형식적인 구현을 위해 설치되어야 합니다.

공학 증거회의, 역할, 템플릿, 용어 및 민감한 정보의 유형 목록
공학 증거De-sensitive audio, 수동 표준 로그 및 오류 평가 수집
공학 증거퀄리티 평가 보고서 transposing, 대변인, 결론 및 행동
공학 증거원본 클립의 감사 기록, AI 결과, 수동 수정 및 확인
공학 증거작업 쓰기, 반복 트리거, 인터페이스 타임 아웃 및 인출 reimbursement 테스트
공학 증거공정 시간, 수동 수정 비율, 누락된 비율 및 1 시간 비용 재시동

추천된 합격 및 검사 baseline

고정 테스트 회의에서 우선 순위 정보의 랭크 및 추출 확인 된 기본

초점 결론, 목표 및 활동 품목은 본래 오디오 또는 transcribed에 있을 수 있습니다

행동선은 합의한 사람(s), 시간, 사명 내용 및 확인 상태를 포함합니다

무단인은 녹음, 변리, 기록 및 관련 임무에 접근할 수 없습니다.

인터페이스가 사용할 수 없을 때 수동으로 처리 할 수 있습니다, 낮은 신뢰 또는 여러 특성 실패

Enterprise 인력은 용어, 템플릿, 특전 및 버전 회귀 평가를 관리 할 수 있습니다.

DECISION FAQ

현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제

모든 265 질문을 체크 아웃.
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엔터프라이즈 AI 변환의 항목은 어디에서 시작합니까?

엔터프라이즈 AI 운송은 실제, 고주파 및 결과 검사 작업 작업으로 시작해야하며, 먼저 구매 모델 또는 대형 플랫폼을 구축해야합니다. 현재 처리, 시간 소모, 백 작업, 오류 결과 및 수동 책임 및 샘플이 가능한 장면을 선택하고 하단을 커버하는 데 수동으로 사용될 수 있습니다.

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기업 AI 운송 조직 및 구현

비즈니스는 분류하는 데이터가 없습니다. AI 전환을 시작할 수 있습니까?

현장 진단 및 데이터 재고는 시작될 수 있지만 데이터 조건이 알려지지 않을 때 전체 AI 효과에 직접 투입할 수 없습니다. 엔터프라이즈는 상대적으로 중앙화된 지식, 쉽게 사용할 수 있는 샘플 및 결과가 수동으로 검사 될 수 있으며, 작은 PoCs를 실행하고, 관리는 현장 데이터에 영향을 줄 것입니다.

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기업 AI 운송 조직 및 구현

회사는 AI 변환을 완료한대로 일반 AI 계정 카운트를 구입합니까?

일반 AI 계정의 구매는 도구 또는 직원의 용량을 구축하는 데 사용할 수 있으며 엔터프라이즈 AI 운송을 완료하는 것과 동일하지 않습니다. 진정한 변화는 AI을 명확한 비즈니스 위임, 비즈니스 지식, 정체성 기관 및 기존 시스템을 연결하고 품질 평가, 위험 관리 및 지속적인 작업을 수립하는 데 도움이 될 것입니다. 일반적인 도구는 사용 및 장면을 감지하는 데 도움이 될 수 있지만 비즈니스 프로세스가 수행되지 않는 경우 비즈니스 비용을 측정 할 수 없습니다.

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FDE, OPC 및 AI 프로젝트 납품

SME는 AI 변환에 큰 모델을 만들 필요가 있습니까?

데이터 감도, 공동 생산, 효과, 예산 및 용량에 의해 배포 접근이 결정된다는 것을 요구하지 않습니다. 많은 SME는 제어 된 데이터와 성숙한 클라우드 모델로 처음 장면의 가치를 검증하기 위해 잘 배치되어 독점적 인 예, 하이브리드 구조 또는 로컬 배포가 필요합니다. Privatization은 제어를 강화할 수 있지만 계산, 업그레이드, 안전 및 운송에 대한 책임에 대해 가져다 줄 수 있습니다.

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당신의 판단은 실제적인 상황에 근거합니다.

이 경우 프로젝트가 사업에 다시 돌아갈 수 있는 방법입니다.

적합한 것을 말해, 첫 번째 단계에서 수행되고 위험이 현재 프로세스, 시스템 및 문제를 식별하는 데 관여되는 것은 주소입니다.

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