첫째로, 표준의 동일한 세트는 다른 AI 신청을 비교합니다
AI 클라이언트 서비스, 문서 처리, 지식 케이스 및 데이터 분석은 다른 제품으로 나타나며, 여러 질문에 대한 답변을 요구 : 결과를 사용하는 사람은 현재 작업과 노동 시간 인 것입니다. 데이터 입력이 합법적이고 사용할 수 있는지, 정확한 결과가 판단되는지, AI 결과가 결국 입력되는 사업 시스템이 AI 결과가 온라인 후 계속 작동 할 수있는 오류가 발생 할 것입니다.
그것은 점수가 사업 가치의 6개 차원에서 주어질 것을 추천됩니다, 자료 준비, 기술적인 feasibility, 오류 위험, 체계 의존 및 지속적인 비용. 고주파, 표본 풍부, 표본이 표본으로 일 수 있는 결과, 보통 PoC의 첫번째 단계에 적응될 수 있습니다; 저주파, 변화 규칙 또는 작업은 중요한 투입에서 직접 결과 낙관되어야 하는 낮은 빈도, 변화 규칙 또는 작업은 낙관된 낙관되어야 합니다.
AI은 어떤 종류의 사업이 개발합니까?
첫 번째 문제는 질문 분류, 지식에 대한 응답, 세션 요약 및 휴식 보조, 그리고 점차 액세스 주문, 회원, 물류 또는 작업 시트를 시작할 수 있습니다. 불만, 분쟁 및 민감한 약속은 노동의 전송에 대한 명확한 규칙에 동반되어야한다.
PC는 응답, 사업 쿼리, refusals, 이동 및 응답 시간의 정확한에 대한 기초에 대한 정품 상담 세트를 사용합니다. 그리고 생산의 실행은 채널 액세스, 인증, 특전, 회의, 책상 작업 및 지식 작업으로 수행됩니다.
- 역사적 조언, 표준 답변 및 정책 버전 준비
- 비즈니스 쿼리를 연결 할 때 최소 권한 및 운영 감사를 사용하십시오.
- 나쁜 케이스 및 지식 업데이트 책임 만들기
AI 문서 처리 시스템에 어떤 프로세스가 적합합니까?
계약시, 인용, 인용, 응용 프로그램 양식, 보고서 및 악기는 대량으로, AI은 분류, OCR, 필드 추출, 교차 문서 일치, 템플릿 생성 및 특이한 팁을 지원할 수 있습니다. 프로젝트는 문서 유형, 핵심 분야, 비즈니스 규칙, 낮은 품질 샘플 및 수동 검토 조건에 대한 명확성을 필요로하며 표준 형식 인 PDF에서만 테스트 할 수 없습니다.
공식적인 결과는 허가한 인원에 의해 확인되고 근원 문서, 추출물 결과, 규칙 버전, 수동 수정 및 체계 쓰기를 문서화했습니다. 온라인을 갈기 후에, 다른 템플렛 및 스캔한 질은 지속적으로 검사되고, 문서의 근원에서 변화 후에 문서의 효과에 침묵하는 쇠퇴를 피합니다.
AI 데이터 분석 및 자연 언어 추출에 필요한 것
AI은 데이터 팀에 의해 반복적으로 처리되는 일반적인 사업 문제점을 위해 적합하, 기업은 이미 근원과 중요한 지시자의 구경을 제공할 수 있습니다. AI는 사용자 문제를 이해하고, 지시자를 선정하고 초안 분석을 생성하고, 그러나 국경 없이 생산 데이타베이스에 접근이 없습니다. 더 안전한 구조는 자료 세트, 지시자 semantic 층 및 조회 출입구를 읽는 단지 자연적인 언어 접근을 제공하기 위한 것입니다.
프로젝트는 판매, 고객, 주문, 재고 또는 서비스에 있는 고가의 질문을 첫번째 선택해야 하고, 표준 대답, 시간 구조, 여과기 조건 및 특권을 설치하십시오. 재조절하고 검사는 기존의 보고 또는 근원 체계와 그리고 주위를 위한 테스트, 과잉, 복잡한 쿼리 및 자원 제한을 가진 재구성을 요구합니다. 자료 구경이 해칠 때, 첫번째 작업은 수시로 자료 거버넌스, 오히려 직접 채팅 공용영역을 추가하는 보다는 자료 거버넌스입니다.
비즈니스 지식베이스는 독립 응용 프로그램이며 다른 AI 장면에 기초합니다.
시스템, 제품, 프로젝트 및 여객 서비스에 대한 정보는 분산되어 소스 참조 및 권한 필터와 엔터프라이즈를 구축 할 수 있습니다. 그러나 지식 베이스는 항상 업로드 및 영구적으로 사용되지 않으며 카탈로그, 버전, 유효성, 책임, 액세스 범위 및 업데이트 메커니즘이 필요합니다.
AI 고객 및 지능은 일반적으로 지식베이스로 돌아와서 문서 처리는 지식 시스템에 새로운 정보를 구조 할 수 있습니다. 엔터프라이즈는 높은 가치 정보 및 고정 된 질문, 정통적 검색, 인용, 권위 및 업데이트의 세트로 시작할 수 있으며, 점차적으로 제어에서 첫 번째 단계 데이터 관리를 방지하기 위해 범위를 확장합니다.
첫 번째 장면을 선택하고 AI 소프트웨어 구현을 완료하는 방법
회사는 작업의 양에 명확하게하는 과정을 선택할 수 있습니다, 결과 평가될 수 있습니다, 표본은 유효하, 위험은 참여하기 위하여 기꺼이 하고, 첫번째 기록 수동 지선을 기록하고 그 후에 질, 속도, 비용 및 공용영역을 확인하기 위하여 PoC의 한정된 범위를 사용하여.
다른 시나리오는 모델 게이트웨이, 정체성 특권, 지식, 평가 및 로그 기능을 공유 할 수 있지만 첫 번째 프로젝트에서 큰 플랫폼을 구축하지 않아야합니다. 먼저 시나리오는 닫히는 비즈니스 원형 및 운영 메커니즘을 형성 할 수 있으며 유효 성분은 neighbouring 공정에서 복제 될 수 있습니다.
- 실제 작업을 수행, PoC, 대신 샘플의 비즈니스 검증.
- 한 번의 개발 및 모델, 클라우드 리소스, 운영 비용의 분리 계산
- 소스 코드, 구성, 평가 및 측정, 인터페이스, 배포 및 전송 정보의 배달
AI 클라이언트 서비스의 개발 변경을 통해 읽는 결과에서 프로젝트 입력
방법론 기사를 읽고 후에 가장 가능성이 문제는 다음 단계로 번역되지 않는 원칙의 수용입니다. 그것은 60-90 분 미니 워크샵을 구성하는 작업의 머리가, 하나의 실제 프로세스를 선택하고 전체 플랫폼에 대해 논의하지 않는 것으로 제안된다.
단계 1: 현재 상태와 표본 지각의 설치
최근 정상을 끌어 올리고, 예외적 인 국경은 "표준의 동일한 세트와 비교되는 Ai 응용 프로그램"및 기록 월간 처리량, 대기 시간, 실제 처리 시간, 백업 작업 속도, 수동 접촉점, 오류 결과 및 현재 도구. 데이터가 충분하면, 그것은 하나에서 두 주 동안 기록 할 수 있지만 샘플주기 및 운영 변동에 대한 참조. 먼저 저축의 좋은 속도를 설정하지 않고 데이터를 역방향으로.
단계 2: 초기 폐쇄 및 inaction를 결정
첫 번째 단계는 실행하고 추적 할 수있는 체인을 허용하도록 설계되어, 오히려 모든 AI 문서 처리, AI 데이터 분석, 엔터프라이즈 AI 응용 프로그램을 같은 버전으로 겹쳐 쌓이는 것보다.
3 단계 : 기술 결과를 엔지니어링 증거에 일치
AIS 문서 처리 시스템에 적합하다 "의 주위에 요구 번호, 샘플 번호, 테스트 결과 및 버전 간의 추적 관계를 수립하십시오. AI 프로젝트는 또한 평가, 힌트 또는 프로세스 구성, 모델 및 지식 소스, 수동 교정 기록 및 낮은 신뢰, 과감하고 실패 백업 테스트의 버전을 저장합니다.
단계 4: 동일한 칼리버로 재조합, 검사 및 디스크
원래 프로세스가 한 달에 600 작업을 처리하는 것을 고려, 평균 20 분과 10 퍼센트의 반환 속도, 목표는 "합형 복잡성, 그리고 시간에 25 퍼센트의 평균 감소와 같은 복잡성, 그리고 원래 기본보다 더 높은 반환 비율"과 같은 "스닉스 주"라고 명시 될 수있다. 이 그림 세트는 측정 방법을 보여, 어떤 클라이언트의 결과를 나타내는; 형식 지표는 자신의 샘플의 기초에 기업에 의해 식별되어야한다.
- 작동 물자: flowchart, 역할, 표본 임무, 현재 문제점 및 지선 자료
- 기술 자료: 시스템 재고, 인터페이스, 데이터 액세스, 배포 환경 및 보안 요구 사항
- 프로젝트 재질 : 첫 번째 단계 범위, 배당, 책임 매트릭스, 이정표 및 변경 메커니즘
- 재조정 및 검사 자료: 시험 세트, 실행 기록, 방위, 지시자 쿼리 및 handover 문서의 명부
이 자료는 조작상과 기술적인 당 둘 다에 의해 합동으로 확인될 때, 기사에 있는 방법은 실제로 프로젝트로 들어가는 것입니다. 중요한 자료, 공용영역 허가 또는 책임있는 사람이 장소에서 아닙니다, 논리 다음 단계는 보통 제한된 진단 또는 PoC, 오히려 일 기간을 완료하고 조정 총 가격을 완료하는 즉시 투입 보다는.
방법론을 프로젝트 작업에 구현
- First AI 응용 프로그램은 일반적인 비즈니스 값, 데이터 조건, 위험 및 evaluability에 의해 결정됩니다
- AI 클라이언트 서비스, 문서 및 데이터 분석은 다른 지표와 수동 하단 업을 요구합니다
- PoC 인증 생산 시스템 엔지니어링, 거버넌스 및 양도 작업의 구현
관련 서비스, 프로그램 및 결정적인 가이드라인
프로젝트 결정에 대한 일반적인 문제 재조정
FDE 아웃소싱은 일반적인 AI 소프트웨어 개발과 어떻게 다릅니다?
FDE 아웃소싱은 엔지니어의 심층적인 작업을 강조하고, 사용자, 데이터, 모델 및 기존 시스템과 함께 응용 프로그램을 발전시킵니다. 일반적으로 AI 개발은 응용 프로그램 및 인터페이스에 초점을 맞춘 더 명확한 기능 요구 사항을 시작합니다. FDE는 부서별로 식별, Fed back 또는 구동되는 프로젝트에 더 적합합니다.
전체 답변보기AI 아웃소싱 조달, 인용 및 합격응용 프로그램의 응용 프로그램은 먼저 PoC 또는 공식 시스템의 직접 구현?
모델 효과, 데이터 품질 또는 시스템 조건이 유효하지 않은 경우, PoC의 제한된 범위는 수행되어야한다; 동일한 유형의 기능이 실제 샘플에 유효하다면, 범위, 인터페이스 및 합격 표준은 안정적이고 생산 공정에 직접 통합 될 수있다. PoC은 낮은 적합 형식 시스템이지만, 오히려 중요한 불확실에 대한 대답입니다.
전체 답변보기기업 AI 효과, 안전 및 계속 가동AI 프로젝트가 합격 및 검사 지표를 개발하는 방법?
AI 프로젝트는 단순히 “좋은 전망”를 받아들이고 자료의 100% 정확도에 투입할 수 없습니다. 지시자는 사업 결과, 모형 효력, 체계 성과, 안전 특권 및 수동 밑바닥 위로 둘 다를 커버해야 합니다. 시험 수집은 실제적인 가동에서 파생되고 어려움과 위험에 따라 구조될 것입니다.
전체 답변보기기업 AI 운송 조직 및 구현사업 또는 IT 부서가 엔터프라이즈 AI 전송에 대해 책임지고 있습니까?
환경 AI 운송은 운영 및 IT 공동 책임이 필요하지만 다른 책임과 함께합니다. 비즈니스 부문 정의 문제, 지식 캘리브, 실제 샘플 및 최종 결과 및 IT 또는 기술 팀은 데이터 인터페이스, 정체적 특권, 아키텍처, 보안, 해체 및 운송에 대한 책임이 있습니다. 관리는 우선 순위, 예산 및 교차 결정 결정 결정에 대한 책임이 있습니다.
전체 답변보기기업의 현재 상태의 상황에 더 분석이 필요합니까?
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