작업 흐름은 어떻게 합니까? 프로세서 연결에서, 시스템 연결 라인에 생산

AI 워크플로우, 기존 자동화 및 AI 에이전트와 구별

AI 워크플로우는 데이터의 정기적인 동기화 또는 상태에 대한 알림을 파견하는 등 필드별, 잘 정의된 작업에 적합합니다. AI 워크플로우는 문서 이해, 자연 언어 분류, 요약, 생성 및 지식과 같은 유능한 노드를 정의 프로세스에 사용되어 과거에 표준화하기 어려운 입력을 처리하는 데 사용됩니다.

AI Agent는 목표의 역동적 인 성격에 따라 계획 및 액세스 도구에 중점을 둡니다. 계약, 지불, 고객 약속 및 공개 발행과 같은 감사를 요구하는 비즈니스 프로세스를 위해 에이전트는 일반적으로 통제 된 워크플로우 내에서 작동해야하며 최소한의 권한 및 수동 승인, 제한되지 않는 집행을 얻기보다.

• 고정 규칙은 특정 절차에 적용됩니다.
• EVA Node에 대한 이해와 콘텐츠 처리
• 높은-risk 판단 및 비역할 수없는 작업을 위한 수동 확인 유지

첫 번째 프로세스를 선택할 때 첫 번째 값과 제어

우선 구현에 적합 한 프로세스는 일반적으로 더 자주, 상대적으로 명확한 입력 및 출력, 충분한 실제 샘플과, 그리고 현재 시간 선택, 잘못 또는 backlog-capable.

여러 분야를 걸쳐 절단하는 핵심 프로세스를 선택하지 마십시오. 규칙과 심각한 결과의 장기적인 변화. 첫 번째 프로젝트는 한 번 패션에서 자동화 업체보다 복제 방법론 및 운영 기본 구성을 만드는 것을 목표로합니다.

• 기록 매달 처리량, 평균 시간 소모 및 뒤 일 비율
• 프로세스 소유자 및 최종 사용자의 식별
• 초기 기간 동안 자동으로 처리되지 않은 비정상적인 고위험적 인 문제들을 썼습니다.

노드와 주를 가진 구현 가능한 대상 프로세스 설계

전체 워크플로우는 트리거, 유효성 검사, AI 처리, 규칙 심사, 시스템 쿼리 또는 쓰기, 수동 승인, 알림, 종료 및 비정상적인 처리로 구성됩니다.

AI 노드는 힌트, 지식, 구조 출력, 샘플의 경계 및 평가에 대한 신뢰의 개별 정의를 요구합니다. 모델은 "주화 또는 패스"에 요구할 수 있지만, 판단, 허용 결과, 낮은 신뢰 처리 및 수동 검토 조건을 지정할 수 없습니다.

시스템은 워크플로우가 비즈니스 닫힌 원형을 형성할 수 있는지 결정합니다.

워크플로우만 내용을 읽고 생성하지만, CRM, ERP, OA, 워크시트, 문서 또는 메시지 시스템을 반환할 수 없으며 수동 핸들링이 필요합니다.

문서 교환, 뉴스, 읽기 전용 데이터베이스보기 또는 제어 인터페이스를 자동화 할 수있는 오래된 표준 API 시스템이 없지만, 경계의 안정성, 보안 및 유지 보수의 별도의 설명을 제공해야합니다.

• 고객 관리 서비스 계정 번호 및 최소 권한 사용
• 외부 인터페이스를 위한 타임아웃, 재시험, 보상 및 수동 처리 포털을 설정
• 사업 번호, 건의 상태 및 외부 요청을 추적하십시오

생산은 수동 takeover, 감사 및 감시로 채워야 합니다

PoC은 정상적인 샘플을 통해 실행할 수 있다는 사실은 직접 생산에 넣을 수 있다는 것을 의미하지 않습니다.

시스템은 워크플로우 버전, 정각 입력 출력, 도구 통화, 수동 수정 및 최종 결과를 기록해야 하며, 백로그, 실패율, 처리 시간, 수동 개입률 및 운영 비용과 같은 모니터링 지표를 수립합니다.

결과의 데모보다는 조작 지표와 합격의 완료

AIS 작업 스트림은 AAI 출력, 규칙 지점, 시스템 쓰기, 승인, 알림, 실패 재떨림 및 정상, 이상 및 경계 샘플을 사용하여 권한 검사됩니다. 확률 노드의 경우, 버전 테스트 세트는 저장되고 정확도 및 수동 보정이 비교됩니다.

평균 처리 시간, backlog, 수동 접촉, 과실 비율 및 단일 비용은 온라인 때 본래 과정과 비교됩니다. 가동의 질이 감소되지 않는 경우에만 효율성 개선은 지속 가능할 수 있습니다 더 많은 과정에 확장될 수 있습니다.

• 기술 지표: Nodal 성공률, 지연, 실패 회복 및 비용
• 품질 지표: 정확도, 수동 개정 비율 및 비정상적인
• 조작상 지시자: 가공 주기, backlog, 응답 속도 및 인간적인 입력