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PROFESSIONAL SERVICE

기업 AI 해결책과 중소 기업

애플리케이션 모델 계정 또는 데모는 모델이 아니라, 지식 베이스, 여객 유니폼, 에이전트, 문서, 분석 또는 워크플로우 장면의 선택이 아니라 AI을 허용하는 경우 실제 임무를 통해 저하 가능한 비즈니스 폐쇄 루프를 입력 할 수 있습니다, PoC, 소프트웨어 구현, 시스템 구현, 생산의 생존과 지속적인 평가.

quantifiable 시나리오로 입력을 우선 순위쿼리 및 수동 처리의 감소고객 서비스, 견적 및 문서 주기 단축기존 사업 시스템으로 AI을 가져옵니다지속가능성에 대한 AI 용량 구축

지원에 대한 완전한 요청을 준비하는 것이 필요하지 않습니다.

엔터프라이즈 AI 솔루션은 지식 클라이언트 문서 데이터를 비즈니스 시스템에 연결하기 위한 솔루션

기업이 일반적으로 직면 한 문제

AI 파일럿은 수많은이지만, 사업이 닫지 않습니다.

일반 모델은 비즈니스 지식과 비즈니스 규칙을 이해하지 않습니다

AI 산출은 기초, 권위, 감사 및 질 평가를 출력했습니다

모델은 CRM, ERP, OA 등과 같은 기존 시스템에서 분리됩니다.

데이터 보안, 배포 비용 및 지속적인 운영 경계에 대한 선명도의 부족

핵심 서비스

01

iPletion 진단, 현장 우선 순위 및 ROI 평가 사용

02

비즈니스 지식베이스, RG 검색 및 스마트 질문 및 답변

03

AI 클라이언트 서비스, 직원 조수 및 다 주기 사업 상담

04

AI 에이전트, 도구 통화 및 멀티 스텝 작업 실행

05

Smart 인용, 계약, 보고서 및 문서 처리

06

AI 데이터 분석, 비즈니스 통찰력 및 자연 언어 추출

07

이미지 인식, 품질 관리, 종이 및 시각 정보 추출

08

음성 인식, 전화 transliteration, 요약 및 품질 검사

09

AI 워크플로우 자동화 및 크로스 시스템 작업

10

기존 소프트웨어에 AI 검색, 생성, 분석 및 지원 의사결정 기능을 추가

11

큰 모델 배포, 모델 게이트웨이, 평가 및 보안 관리의 활성화

PROJECT DECISION PATH

현재 프로젝트의 상황에 대한 판단을 계속

서비스 경계, 예산 기지 및 프로젝트의 다른 단계에 대한 구현의 modalities는 동일하지 않으며 다음과 같이 더 평가 될 수 있습니다.

프로젝트 제공

최종 배송 경계는 서비스의 범위에 따라 정의되며 건설 단계 및 협력의 형태는 일반적인 결과로 설명됩니다.

DELIVERABLEiPrism 진단, 장면 목록 및 전환 도로 지도의 신청
DELIVERABLEPrototype, 버전 평가 dataset 및 PC 용 충격 보고서
DELIVERABLE런닝 가능한 지식 베이스, AI 클라이언트, 에이전트 또는 비즈니스 AI 응용
DELIVERABLE모델, 지식, 특권, 인터페이스 및 비즈니스 워크플로우 구성
DELIVERABLEPrivatization 또는 혼합 배치 환경 및 롤백 프로그램
DELIVERABLE운영 지표, 모니터링 및 감사, 매뉴얼 및 연속 최적화 계획 사용

프로젝트 예산은 어떻게 평가됩니다.

첫 번째 단계에 필요한 서비스 적용 및 비즈니스 마감 : iPrense 진단, 현장 우선 및 ROI 평가, 비즈니스 지식 기반, RG 검색 및 정보 질문 및 답변의 응용

기존 코드, 데이터, 시스템, 장비 및 문서의 무결성 수준, 감사 및 재 배치 또는 재설계 될 수있는 범위

제 3 자 인터페이스, 조정 책임, 데이터 품질, 비정상적인 보상 및 외부 공급 협력의 수

성능, 가용성, 보안, 권위, 감사, 준수 및 액세스 창과 같은 비 기능 요구 사항

납품 깊이 및 장기 책임: privatization 또는 잡종 배치 환경 및 롤백 프로그램, 운영 지표, 모니터링 및 감사, 사용 설명서 및 지속적인 최적화 계획, 및 보증, 평화 유지 및 지속적인 이식 범위의 수송

이 상황은 전 개발의 즉각적인 시작을 권장하지 않습니다.

명확한 조작 작업이 없습니다, 일반적인 모델 만 예상됩니다

사업장의 사용 가능한 데이터, 지식 또는 참여

AI을 요청하여 수동 결정 작성을 완전히 대체하지만 오류 및 관리 비용을 허용하지 않습니다.

당신의 상황은 관련있습니다.

어떤 시나리오 AI을 먼저해야 할지 모르겠습니다.

그냥 무슨 일이 일어나고, 무슨 일이 일어나고, 무슨 일이에, 무슨 일이. 우리가 지식베이스에 빠른 얻을 수 있는지 볼 수 있다면, 에이전트, 또는 약간의 작업 흐름 자동화.

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

수락 가능한 솔루션에 수요에서 이동하는 방법

다음은 구현 방법론, 데이터 캘리브 및 책임의 경계를 설명하는 데 사용됩니다. 기능 목록에서 프로젝트 판단에 대한 프록시로 사용됩니다.

키워드 및 내용 설명

이 페이지는 참여 AI, 응용 프로그램, 응용 프로그램, 오리엔테이션 또는 중간 또는 작은 기업의 사용, 또는 중간 또는 작은 기업의 응용 프로그램과 같은 실제 서비스 문제의 조직 내용이 포함되어 있습니다. 키워드는 사용자 및 검색 시스템을 돕기 위해 사용됩니다. 수정 효과에 따라 최종 범위, 사이클, 예산 및 지표는 프로젝트 진단, 계약 및 합격 기본을 기반으로합니다.

DELIVERY PATH

구현 및 납품 경로

각 단계는 명확한 목적, participatory 역할 및 평가 가능한 결과가 있고, 중요한 결정은 프로젝트의 끝에 남아 있지 않습니다.

01사업 진단 및 현장 sequencing
02데이터 및 위험 평가
03Prototype 및 지표 검증
04생산 시스템 구축
05Existing 시스템 통합
06Go-live 지배 및 지속적인 최적화
FAQ

FAQs

협력의 앞에 가장 일반적인 문제는 명확하게 전진됩니다.

엔터프라이즈 AI 변환의 항목은 어디에서 시작합니까?+

높은 주파수, 높은 비용, 상대적으로 완전한 데이터 및 제어 오류 위험으로 시작하여 명확한 지표 검증 값을 설정하고, 그 후 점차 부서 및 프로세스로 확장합니다.

기존 소프트웨어에 AI을 추가할 수 있습니까?+

예. 기존 시스템 인터페이스, 특권, 데이터 및 사용자 프로세스, 플러그인, 독립적 인 AI 서비스, 모델 게이트웨이 또는 모듈 재 엔지니어링에 액세스 할 수 있습니다.

우리는 pryvate deployment의 큰 모델이 있어야합니까?+

반드시. 선택은 데이터 감도, 공동-dispatch, 모델 효과, 이동성 용량 및 예산에 따라야 하며, 공공 소유 모델 API, 독점 예, 하이브리드 구조 및 pryvate deployment와 같은.

DECISION FAQ

현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제

모든 265 질문을 체크 아웃.
기업 AI 운송 조직 및 구현

AI 파일럿 프로젝트의 높은 숫자와 가치를 달성하려면 어떻게 해야 하나요?

파일럿의 더 성장을 중지하고, 사용자의 재고, 작업, 상태, 데이터, 효과, 비용 및 각 프로젝트에 대한 책임있는 사람. 실제 사용자없이 파일럿, 데이터 또는 장기 지표가 중단되어야합니다; 가치있는 프로젝트는 시스템 통합, 지식 관리, 또는 운영 책임은 중앙 집중화되고 공유되어야한다.

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AI 시스템의 생산 및 연속성

privatization 모델의 배포 후 continuity에 대한 필요는 있습니까?

분산은 배포 및 데이터 경계를 변경하고, 모델의 지속적인 작업을 제거하지 않습니다, 프레임 워크를 소지, GPU 구동, 보안 패치, 용량, 모니터링, 백업 및 응용 프로그램 평가. 기업은 또한 지식, 힌트, 에이전트 도구 및 비즈니스 인터페이스를 유지합니다. 예산없이, 활성화 환경은 매우 느리거나 복구 실패시 발견 될 수 있습니다.

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기업 AI 효과, 안전 및 계속 가동

큰 모델의 설명과 잘못된 답변을 줄이는 방법?

큰 모델의 설명은 단일 힌트로 제거 할 수 없지만, 신뢰할 수있는 증거를 제공하고 축축을 설정하여 작업을 제한함으로써 크게 감소 할 수 있습니다. 비즈니스 지식 질문과 답변은 접근의 부족이있을 때 검증 가능한 소스와 사람들을 전송하는 데 대한 답변을 허용해야합니다.

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기업 AI 효과, 안전 및 계속 가동

프로젝트 "Enterprise AI"로 무엇을해야합니까?

기업 AI 프로젝트의 ROI는 모델의 동기 부여 비용뿐만 아니라 "수량 많은 사람들이 저장 된 방법"에 의해 측정 할 수 없습니다. 현재 프로세스의 시간을 기록하는 것이 중요합니다. 오류, 응답 시간, 기회 손실 및 준수 비용, AI이 온라인에서 실제 변경을 비교하는 것이 중요합니다.

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enterprise AI 프로젝트를 미리 준비?

작업 목적, 기존 소프트웨어 및 이전하려는 장면을 표시, 그것은 직접 통신 또는 작은 유효성을 수행 할 수 있는지 여부.

첫번째 접촉은 암호 또는 과민한 정보를 보낼지 않습니다.