01 Base operacionalPrimeiro, registramos o estado real antes da modificação.
Quando o projeto é lançado, um link de negócios que mais precisa de melhorias é selecionado, entrevistas com o usuário real e amostras recentes são tomadas. O volume de processamento, tempo médio de espera, tempo de espera, número de viagens de retorno, números incomuns e pontos de contato manuais são registrados em torno de “identidade do usuário, audiência de negócios, conversa, tarefa e harmonização da cadeia de chamadas”; se os dados disponíveis são incompletos, a base é para ser usada como uma conta de mesa manual para uma a duas semanas consecutivas. Sem uma linha de base, a interface só pode ser avaliada para conclusão após o projeto é concluída e não é possível avaliar se a auditoria e retrospectivas interempresa AI trazem mudanças sustentáveis de negócios.
A linha de base deve também indicar o âmbito das estatísticas e exclusões. Por exemplo, o tempo de processamento começa com a disponibilidade de informações ou com a primeira apresentação pelo cliente, a exceção não inclui interfaces de terceiros, e as modificações manuais são pequenas revisão ou reprocessamento.
02 Primeiro anel fechadoValidar os pressupostos-chave com o mínimo de âmbito disponível
A primeira questão, que não procura abranger todos os setores, é sobre “modelos, parâmetros, dicas, conhecimento, recuperação, regras e versões de ferramentas” criando um laço fechado que pode operar em tempo real: define claramente a entrada, regras de manuseio, ações do sistema, papéis responsáveis, movimentos anormais e saída final. Funções-chave incluem, pelo menos, proprietários de empresas, usuários reais, interfaces técnicas e gerentes de aceitação, evitando a demanda sendo descrita pela gestão e sendo usada no lado on-line por outro grupo.
A avaliação da necessidade corresponde a cada competência ao cenário de negócios, papel do utilizador e aceitação de amostras.Os assuntos que não forneçam dados, interfaces ou decisores legítimos devem ser incluídos como pré-condição ou fase subsequente, e não devem ser incluídos em silêncio numa oferta de gama fixa.
• Implementação de projectosTornar o processo num resultado reversível e reversível da fase
Um caminho típico é identificar tarefas AI de alto risco, definir problemas de auditoria e limites de evidência, marcadores de projeto e conexão, ferramentas de conhecimento de modelo de acesso e aprovação. Cada etapa deve resultar em resultados visíveis, tais como fluxogramas, protótipos, interfaces, registros de teste, notas de implantação ou demonstrações operacionais. Alterações nos requisitos, deficiências, registros de risco e tomada de decisão são mantidos no processo de desenvolvimento; quando migração de dados, interfaces externas ou saídas AI estão envolvidas, retestes de falhas, obtenção manual e programas de regressão são projetados.
A demonstração de estágio não é “parece apto para trabalhar”. Uma amostra representativa deve ser usada para cobrir processos normais, campos em falta, solicitações repetidas, autoridade inadequada, superação de tempo e anomalias históricas de dados de serviços externos, e para identificar problemas que surgem apenas no ambiente de produção em uma fase inicial.
04 Operações de recepção e inspecçãoAceitação e aceitação comuns com a entrega, os elementos de prova e os indicadores
O projeto deve, pelo menos, conciliar aplicações AI, funções, listas de classificação de dados e de risco, modelos de eventos de auditoria, dicionários de campo e estratégias de retenção, funções de captura de cadeia de chamadas, consulta, alerta e exportação de evidências, e reconhecer código fonte ou atribuição de configuração, gerenciamento de contas, implantação de dados, backup, resposta falha e subsequente responsabilidades de manutenção. Além da aceitação funcional, privilégios de verificação, segurança, desempenho, logs, recuperação e treinamento de usuários chave para garantir que as equipes de clientes sejam capazes de usar e entender os limites do sistema de forma independente.
Presume-se que a linha de base do processo seja 800 itens por mês, uma média de 18 minutos por unidade, e uma taxa de retorno de 12 por cento, que é apenas um exemplo, não o desempenho de um cliente. Uma linha é seguida de uma contínua de quatro a oito semanas de observação contínua no mesmo calibre, antes de determinar se alcançar ou não tarefas AI desde a entrada até resultados operacionais pode ser restaurada para versões e links específicos, problemas de qualidade e segurança, movimentos de alto risco têm limites de liberação, evidência e responsabilidade.
Palavras-chave e descrição do conteúdoEsta página contém conteúdo organizacional em torno de problemas de serviço reais, como auditorias AI, auditorias AI e auditorias inteligentes e sistemas de auditoria AI. Palavras-chave são usadas para ajudar os usuários e sistemas de busca a identificar temas, sem representar compromissos com efeitos fixos; escopo final, ciclo, orçamento e indicadores são baseados no diagnóstico do projeto, contrato e base de aceitação.
