Hoe kiest u voor een enterprise AI? Een gids voor de AI gastservice, documentverwerking en data analyse scene

Ten eerste, dezelfde set van normen vergelijkt verschillende AI toepassingen

AI klantenservice, documentverwerking, kenniscase en data analyse lijken verschillende producten te zijn, die inherent antwoorden vereisen op verschillende vragen: wie gebruikt de resultaten, wat is de huidige taak en arbeidstijd, of de ingevoerde gegevens legaal en beschikbaar zijn, hoe de juiste resultaten worden beoordeeld, welke gevolgen de fout zal hebben, welk bedrijfssysteem de AI uiteindelijk intreedt en wie zal blijven werken nadat het resultaat online is.

Aanbevolen wordt de score te geven vanuit zes dimensies van bedrijfswaarde, gegevensvoorbereiding, technische haalbaarheid, foutrisico, systeemafhankelijkheid en lopende kosten. Hoge frequentie, monsterovervloed, resultaten die kunnen worden bemonsterd en kunnen worden omgezet in handmatige taken, meestal beter geschikt voor de eerste fase van de PoC; lage frequentie, veranderende regels of taken die direct leiden tot significante verbintenissen moeten worden geoptimaliseerd of handmatige beoordeling moet worden gehandhaafd.

Wat voor soort bedrijf ontwikkelt AI?

Het eerste nummer kan beginnen met een classificatie van vragen, een antwoord op kennis, een samenvatting van de sessie en een zithulp, en vervolgens geleidelijk toegang krijgen tot bestellingen, lidmaatschap, logistiek of werkbladen. Klachten, terugbetalingsgeschillen en gevoelige verbintenissen moeten vergezeld gaan van duidelijke regels voor de overdracht van arbeid.

De PC maakt gebruik van een echte raadpleging set om de basis te beoordelen voor het antwoord, de juistheid van zakelijke vragen, weigeringen, transfers en responstijden; en de uitvoering van de productie wordt ook gedaan door middel van kanaaltoegang, authenticatie, privileges, notulen van vergaderingen, bureauwerk en kennisbewerkingen.

• Voorbereiding van historisch advies, standaardantwoorden en beleidsversies
• Minimumrechten en operationele audits gebruiken bij het verbinden van zakelijke vragen
• Een slechte zaak creëren en kennis bijwerken

Welke processen zijn geschikt voor het AI documentverwerkingssysteem?

Wanneer contracten, offertes, offertes, aanvraagformulieren, rapporten en instrumenten in grote hoeveelheden zijn, kan AI classificatie, OCR, veldextractie, kruis-document matching, template generatie en ongewone tips ondersteunen. Het project vereist duidelijkheid over documenttype, sleutelvelden, bedrijfsregels, monsters van lage kwaliteit en handmatige toetsingsvoorwaarden, die niet alleen op PDF, dat is het standaardformaat, kunnen worden getest.

De formele resultaten worden bevestigd door bevoegd personeel en gedocumenteerd het brondocument, uittreksel resultaten, regelversie, handmatige wijziging en systeemschrift. Na het online gaan, worden de verschillende templates en gescande kwaliteit voortdurend gecontroleerd, het vermijden van een stille daling van de effectiviteit van documenten na wijzigingen in de bron van het document.

Welke basis is nodig voor AI data analyse en natuurlijke taal extractie

Natuurlijke taalextractie is geschikt voor gemeenschappelijke zakelijke kwesties die herhaaldelijk door datateams moeten worden behandeld, en de onderneming is al in staat om informatie te verstrekken over de bron en het kaliber van sleutelindicatoren. AI begrijpt gebruikersproblemen, selecteert indicatoren en genereert conceptanalyses, maar mag geen toegang hebben tot productiedatabases zonder grenzen. Een veiligere structuur is om natuurlijke taaltoegang te bieden tot alleen lezen datasets, indicator semantische lagen en zoekgateways.

Projecten moeten eerst een klein aantal waardevolle vragen selecteren in verkoop, klanten, bestellingen, inventarissen of diensten, en standaard antwoorden, tijdskaders, filtervoorwaarden en privileges vaststellen. Ontvangst en inspectie vereist verzoening met bestaande rapporten of bronsystemen en testen op dubbelzinnigheid, excessen, complexe queries en beperkingen van bronnen. Wanneer datakalibres niet worden geharmoniseerd, is de eerste taak vaak data governance, in plaats van direct toe te voegen chat interfaces.

De business knowledge base is een stand-alone applicatie en de basis voor andere AI scènes.

Wanneer informatie over systemen, producten, projecten en passagiersdiensten wordt verspreid, is het mogelijk om een onderneming op te bouwen met een bronreferentie- en toestemmingsfilter. Maar kennisbasis wordt niet altijd permanent geüpload en gebruikt, en vereist een catalogus, versie, geldigheid, aansprakelijkheid, toegangsbereik en updatemechanisme.

AI klanten en intelligenten gaan meestal terug naar de kennisbasis, en de documentverwerking kan ook nieuwe informatie in het kennissysteem structureren. Ondernemingen kunnen beginnen met een reeks hoogwaardige informatie en vaste vragen, authenticeren ophalen, citeren, autoriteit en bijwerken, en vervolgens geleidelijk het toepassingsgebied uitbreiden om een eerste fase data governance uit de hand te houden.

Hoe selecteer je de eerste scène en vul je de AI software-implementatie in?

Het bedrijf kan een proces selecteren dat duidelijk is in termen van de hoeveelheid taken, resultaten kunnen worden geëvalueerd, monsters beschikbaar zijn, risico's kunnen worden gedekt en business leaders zijn bereid om deel te nemen, eerst het opnemen van een handmatige basislijn en vervolgens met behulp van een beperkt bereik van PoC om kwaliteit, snelheid, kosten en interfaces te controleren.

Verschillende scenario's kunnen modelgateways, identiteitsrechten, kennis, beoordeling en logmogelijkheden delen, maar mogen geen grote platforms bouwen bij het eerste project. Eerst kan een scenario een gesloten business circle en operationeel mechanisme vormen, dan kan een gevalideerde component worden nagebootst in een naburig proces.

• Doe het echte werk, PoC, zonder de steekproef te tonen in plaats van de bedrijfsvalidatie.
• Aparte berekening van eenmalige ontwikkeling en model, cloud resources, exploitatiekosten
• Levering van broncode, configuratie, beoordeling en meting, interface, implementatie en transportinformatie