먼저 의사 결정에 사용될 수있는 결론을 제공합니다.
AI 워크플로우는 모델이 자유롭게 결정할 수 없지만, 불확실한 판단의 규칙을 결합합니다. 영수증, 필드 검증, 시스템 작성, 승인 및 문서의 알림은 규칙에 의해 제어 될 수 있습니다. 분류, 요약, 추출 및 초안은 AI에 의해 처리 될 수 있습니다. 각 노드는 입력, 출력, 시간 아웃, 재시험, 권한 및 수동 운동을 정의해야합니다.
어떤 조건은 판단하기 전에 확인되어야합니까?
동일한 질문은 다른 사업, 자료 및 프로젝트 단계의 밑에 다른 대답이 있을지도 모릅니다. 그것은 뒤에 오는 조건이 검사되고 웹에 일반적인 발견은 그들의 자신의 프로젝트에 통합될 것이라는 점을 건의됩니다.
사전 예약
첫째, 우리는 표적과 국경에 대해 명확하게 될 것입니다.
현재 프로세스를 끌어 대기를 기록하고, 각 노드에 대해 작업과 anomalies로 돌아갑니다.
유효성 열쇠 의존
결정의 규칙과 달리, 수동으로 책임야 하는 AI 판단과 행동.
평가 가능한 결과의 개발
AI 노드를 과거 샘플로 검증하고 신뢰를 설정하고 지점을 실패합니다.
실제 결과와 다음 단계를 결정하십시오.
시스템의 액세스 후 소규모 운영은 성공률, 비용 및 수동 개입을 모니터링합니다.
실제 사업에서 어떻게 이해합니까?
견적 프로세스는 자동 고객 정보, 추출 제품 및 수량, 일치 지식 및 판매 승인에 대한 가격 및 형식적인 파견을 제외하고 최초의 초안을 생성 할 수 있습니다. 시스템은 원본 텍스트를 유지하고, 필드를 추출, 참조 및 변경을 기록하고, 필드가 가장 자주 오류 프로언을 분석하고 지속적으로 개선합니다.
가장 쉬운 피트에서 단계.
원활한 경로의 자동화, 아니 anomalies, 시간 overruns 및 중복
AI 산출은 승인과 감사 없이 핵심 체계로, 직접 썼습니다
한 가지 체크가 실패한 큐와 모델 비용은 프로세스가 온라인에 간다
우리는 수신 및 확인을 종료해야 하는 방법?
합격 및 검사는 최종 임무 완료율, 평균 시간 소모, 수동 개입, 오류 결과, 실행 비용 및 회복 가능성에 근거해야합니다.
공급자 또는 내부 팀과 통신 할 때, 현재 프로세스, 대표 샘플, 기존 시스템, 계획 시간 및 예산 수준이 가져 오는 것이 좋습니다. 우선, 알 수없는 항목은 명확하게 표시되고 그 결정은 진단, PoC, 고정 범위 프로젝트 또는 지속적인 연구 및 개발, 이는 일반적으로 국경없이 가격과 기간 동안 직접 수요보다 신뢰할 수있는 것보다 더 신뢰할 수 있습니다.