Jak wybrać aplikację w enterprise AI? Przewodnik do usługi gości AI, przetwarzania dokumentów i analizy danych

Po pierwsze, ten sam zestaw standardów porównuje różne aplikacje AI

Usługa klienta AI, przetwarzanie dokumentów, analiza przypadku wiedzy i danych wydają się być różnymi produktami, z natury wymagającymi odpowiedzi na kilka pytań: kto wykorzystuje wyniki, jakie są obecne zadanie i czas pracy, czy wprowadzone dane są legalne i dostępne, jak ocenia się prawidłowe wyniki, jakie konsekwencje będzie miał błąd, które ostatecznie wchodzą w życie system biznesowy, a kto będzie nadal działać po zakończeniu wyników jest online.

Zaleca się, aby wynik był podany z sześciu wymiarów wartości biznesowej, przygotowania danych, wykonalności technicznej, ryzyka błędu, zależności systemowej i bieżących kosztów. Wysoka częstotliwość, obfitość próby, wyniki, które mogą być pobrane i mogą być przekształcone do zadań ręcznych, zazwyczaj lepiej dostosowane do pierwszej fazy PoC; niska częstotliwość, zmieniających się zasad lub zadań, które bezpośrednio skutkują znaczącymi zobowiązaniami, powinny być zoptymalizowane lub ręcznie zachować ocenę.

Jaki rodzaj działalności rozwija AI?

Pierwsza kwestia może rozpocząć się od klasyfikacji pytań, odpowiedzi na wiedzę, streszczenie sesji i pomocy na siedzenia, a następnie stopniowo dostęp do zamówień, członkostwo, logistyka lub arkusze robocze. Skargi, spory o zwrot kosztów i wrażliwe zobowiązania powinny być uzupełnione o jasne zasady transferu pracy.

PC wykorzystuje prawdziwy zestaw konsultacji do oceny podstawy odpowiedzi, poprawność zapytań biznesowych, odmowy, transferów i czasu reakcji; a wykonanie produkcji odbywa się również poprzez dostęp do kanałów, uwierzytelnianie, przywileje, protokoły spotkań, praca biurka i działania wiedzy.

• Przygotowanie porad historycznych, standardowych odpowiedzi i wersji politycznych
• Korzystanie z minimalnych uprawnień i audytów operacji podczas łączenia zapytań biznesowych
• Tworzenie złych przypadków i wiedzy uaktualnić odpowiedzialność

Jakie procesy są odpowiednie dla systemu przetwarzania dokumentów AI?

W przypadku dużych ilości zamówień, wniosków o notowania, notowań, formularzy wniosków, sprawozdań i instrumentów, AI może wspierać klasyfikację, OCR, ekstrakcję polową, dopasowanie do krzyżowego dokumentu, generowanie szablonów i nietypowe wskazówki. Projekt wymaga jasności co do rodzaju dokumentu, kluczowych pól, zasad biznesowych, próbek niskiej jakości i warunków ręcznego przeglądu, które nie mogą być badane tylko na formacie PDF, który jest standardowym formacie.

Formalne wyniki są potwierdzone przez autoryzowany personel i udokumentowane dokument źródłowy, wyniki ekstrakcji, wersja zasad, ręczna modyfikacja i pisanie systemu. Po przejściu do Internetu, różne szablony i skanowana jakość są sprawdzane w sposób ciągły, unikając cichego spadku skuteczności dokumentów po zmianach w źródle dokumentu.

Jaka podstawa jest potrzebna do analizy danych AI i ekstrakcji języka naturalnego

Naturalne wydobycie języka jest odpowiednie dla wspólnych problemów biznesowych, które mają być wielokrotnie obsługiwane przez zespoły danych, a przedsiębiorstwo jest już w stanie dostarczyć informacji o źródle i kalibrze kluczowych wskaźników. AI rozumie problemy użytkowników, wybiera wskaźniki i generuje projekty analiz, ale nie powinien mieć dostępu do baz danych produkcji bez granic. Bardziej bezpieczna struktura jest zapewnienie dostępu do języka naturalnego tylko do zbiorów danych, poziomów semantycznych wskaźników i bramek zapytania.

Projekty powinny najpierw wybrać niewielką liczbę pytań o wysoką wartość w sprzedaży, klientów, zamówień, zapasów lub usług, a także ustanowić standardowe odpowiedzi, ramy czasowe, warunki filtrowania i przywileje. Przyjmowanie i inspekcja wymaga uzgodnienia z istniejącymi raportami lub systemami źródłowymi i badania na niejednoznaczność, excesses, złożone zapytania i ograniczenia zasobów. Gdy kalibry danych nie są zharmonizowane, pierwszym zadaniem jest często zarządzanie danymi, a nie bezpośrednio dodawanie interfejsów czatu.

Baza wiedzy biznesowej jest samodzielną aplikacją i podstawą innych scen AI.

W przypadku rozproszenia informacji o systemach, produktach, projektach i usługach pasażerskich możliwe jest zbudowanie przedsiębiorstwa z filtrem źródłowym i zezwoleniami. Baza wiedzy nie zawsze jest jednak przesyłana i wykorzystywana na stałe, a także wymaga katalogu, wersji, ważności, odpowiedzialności, zakresu dostępu i mechanizmu aktualizacji.

Klienci i inteligenci AI zazwyczaj wracają do bazy wiedzy, a przetwarzanie dokumentów może również tworzyć nowe informacje w systemie wiedzy. Przedsiębiorstwa mogą zacząć od zestawu wysokiej wartości informacji i stałych pytań, uwierzytelniania odzyskiwania, cytowania, autoryzacji i aktualizacji, a następnie stopniowo rozszerzyć swój zakres, aby uniknąć pierwszego etapu zarządzania danymi poza kontrolą.

Jak wybrać pierwszą scenę i zakończyć implementację oprogramowania AI

Firma może wybrać proces, który jest jasny pod względem ilości zadań, wyniki mogą być ocenione, próbki są dostępne, ryzyka mogą być pokryte i liderzy biznesu są gotowi do udziału, najpierw rejestrując ręczny punkt odniesienia, a następnie przy użyciu ograniczonej gamy PoC do weryfikacji jakości, prędkości, kosztów i interfejsów.

Różne scenariusze mogą dzielić się modelami bram, przywilejami tożsamości, wiedzą, oceną i logowaniem, ale nie powinny budować dużych platform w pierwszym projekcie. Po pierwsze, scenariusz może tworzyć zamknięty krąg biznesowy i mechanizm operacyjny, a następnie zatwierdzony komponent może być powielany w procesie sąsiadującym.

• Wykonaj prawdziwą pracę, PoC, bez pokazywania próbki zamiast walidacji biznesowej.
• Oddzielne obliczanie rozwoju i modelu w czasie jednorazowym, zasobów chmur, kosztów operacyjnych
• Dostarczanie informacji o kodzie źródłowym, konfiguracji, ocenie i pomiarach, interfejsie, wdrożeniu i transporcie