Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões
As reconciliações inteligentes contêm pelo menos aquisição de dados, padronização, correspondência de candidatos, julgamento de regras, classificação diferencial, revisão manual e gravação de resultados. Cada camada tem de ser suportada independentemente. A correspondência automática é alta, mas as correspondências de erros são ocultas, e o risco é maior, por isso os erros graves devem ser definidos com uma tolerância muito baixa. Os dados de teste devem cobrir uma-a-uma, uma-a-uma, uma-uma, quantidade parcial, sobre-período, repetição, reembolso, falta e moeda anormal. A correcção manual deve ir para uma amostra de retorno posterior, mas o modelo não pode ser submetido a um erro de aprendizagem automática não reconhecido.
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.
Define a calibração, diferença e erro grave.
Dependência da Chave de Validação
O congelamento contém uma coleção de independentes de anomalias normais.
Desenvolvimento de resultados avaliáveis
Verifique item por item para obter permissões correspondentes para gravar e registrar.
Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.
A interface de exercício falhou, repetiu, suspendeu e restaurou.
Como é que entendes isso no negócio?
Um reembolso bancário corresponde a três créditos, e o sistema gera alocações de candidatos por cliente, quantidade e tempo, mas é manualmente confirmado por causa de diferenças de desconto. A confirmação financeira é então devolvida ao ERP e o candidato, regra, alteração e certificado final é mantido.
O poço mais fácil de pisar.
Publicar apenas taxas de automação sem correspondência estatística de erros
Todas as amostras observadas durante o desenvolvimento são aceites e aceites
Reexecuções geram vales duplicados ou write-offs
Como devemos acabar recebendo e confirmando?
A entrega deverá incluir a recepção e inspeção de versões de dados, correspondência e discrepâncias, erros graves, correções manuais, autoridade, desempenho, interfaces, comunicação de recuperação, etc., e certificação da reoperação e revisão pelo pessoal da empresa.
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.