Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões
A tarefa é primeiramente determinar se a regra da certeza ou compreensão semântica. Cálculos de fórmula, mapeamento de campo, correspondência de chaves primárias e agregação têm respostas claras e devem ser feitas pelo programa; classificação de nota de texto, reconhecimento de listagem não-fixa e extração de campo de documento pode ser usado como AI; se o sistema upstream/downstream não tem interfaces e deve clicar em interfaces, o RPA ou automação de navegador é necessário.
Que condições precisam ser identificadas antes de se fazer o julgamento?
A mesma questão pode ter respostas diferentes em diferentes fases de negócio, dados e projetos. Sugere-se que as seguintes condições sejam verificadas e que as descobertas comuns na web sejam incorporadas em seus próprios projetos.
Ordem de adiantamento sugerida
Primeiro, vamos ser claros sobre o alvo e a fronteira.
Recolha de diferentes versões do documento e amostras de anomalias.
Dependência da Chave de Validação
Desmantelar passos manuais em regras, semânticas e operações de interface.
Desenvolvimento de resultados avaliáveis
Verifique os custos de correção e manutenção dos scripts, AI e RPA, respectivamente.
Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.
Estabelecer reconciliações e revisões manuais de figuras-chave.
Como é que entendes isso no negócio?
A consolidação dos mesmos formulários de vendas de modelo numa base mensal pode ser completada com scripts; listagem e comentários sobre várias propostas de fornecedores podem ser mapeados pelo AI; digitando os resultados finais no portal API sem o portal API pode exigir RPA. As combinações de três partes são mais estáveis do que dá- los ao modelo maior na íntegra. Os exemplos não representam o desempenho de um determinado cliente, e as conclusões reais precisam ser verificadas em conjunto com o volume de negócios próprio da empresa, amostra, sistema e limites de responsabilidade.
O poço mais fácil de pisar.
A quantidade que permite que AI recalcule a quantidade que poderia ter sido feita precisamente pela fórmula
Apenas um modelo padrão é testado
Os resultados de automação não são rastreados com arquivos originais e versões
Como devemos acabar recebendo e confirmando?
O documento e a saída esperada devem ser corrigidos, e deve-se verificar o campo, as fórmulas, as diferenças, as filas anormais, os logs, a revisão manual e a consistência duplicada.
Ao se preparar para comunicar com fornecedores ou equipes internas, recomenda-se que processos atuais, amostras representativas, sistemas existentes, tempo de planejamento e níveis de orçamento sejam trazidos. Primeiro, os itens desconhecidos são claramente marcados, e então a decisão é tomada de usar diagnósticos, PoC, projetos de alcance fixo ou pesquisa e desenvolvimento em curso, que é geralmente mais confiável do que uma demanda direta por um preço e duração sem fronteiras.