Если компания хочет использовать AI, следует ли начинать с модели или менять процесс?
Предприятие AI должно начинать с бизнес-задач и результатов процесса, а не с первой модели закупок. Когда процессы перепутаны и данные не подлежат ответственности, AI только увеличит несоответствия. Сначала он будет выявлять пользователей, ввод, ожидаемые результаты, ручное оформление и системные действия, затем выбирать модели, RAG, правила или автоматизированные маршруты с использованием реальных образцов.
Это видео используется для обучения бизнес-информатических знаний и внутренних дискуссий.
Посмотрим, что мы можем сделать.
Предприятие AI должно начинать с бизнес-задач и результатов процесса, а не с первой модели закупок. Когда процессы перепутаны и данные не подлежат ответственности, AI только увеличит несоответствия. Сначала он будет выявлять пользователей, ввод, ожидаемые результаты, ручное оформление и системные действия, затем выбирать модели, RAG, правила или автоматизированные маршруты с использованием реальных образцов.
Видеоконтент этого выпуска читается
Ниже приводятся структурированные текстовые интерпретации видео за текущий период, которые позволяют быстро читать, обсуждать и искать; оно не является дословным субтитрами. В отношении "предприятия должны использовать AI в первую очередь, модель или процесс в первую очередь", предлагается провести различие между симптомами, причинами бизнеса и улучшениями системы, прежде чем принимать решение о том, требуются ли корректировки процесса, управление данными, системная интеграция, автоматизация или разработка настройки.
1.Как должен быть определен сценарий AI
Сам процесс запутанный и данные не подотчетны. Сначала он идентифицирует пользователей, вводы, ожидаемые результаты, ручные клиренсы и системные действия, затем выбирает модели, RAG s, правила или автоматизированные маршруты с использованием реальных образцов. Для этого момента суждения следует нарисовать фактические задачи, документы, записи связи или системные журналы для проверки частоты, времени ожидания, затрат на обратную работу, ответственных позиций и исключений.
2 Почему процессы и подготовка данных предшествуют моделям
Сам процесс запутанный и данные не подотчетны. Сначала он идентифицирует пользователей, вводы, ожидаемые результаты, ручные клиренсы и системные действия, затем выбирает модели, RAG s, правила или автоматизированные маршруты с использованием реальных образцов. Для этого момента суждения следует нарисовать фактические задачи, документы, записи связи или системные журналы для проверки частоты, времени ожидания, затрат на обратную работу, ответственных позиций и исключений.
3.Как управлять входами первой стадии с помощью PoC
Сам процесс запутанный и данные не подотчетны. Сначала он идентифицирует пользователей, вводы, ожидаемые результаты, ручные клиренсы и системные действия, затем выбирает модели, RAG s, правила или автоматизированные маршруты с использованием реальных образцов. Для этого момента суждения следует нарисовать фактические задачи, документы, записи связи или системные журналы для проверки частоты, времени ожидания, затрат на обратную работу, ответственных позиций и исключений.
Что нам делать с этой сценой?
Первый шаг в проекте - определить, что информационные проекты должны делать с точки зрения размера, маршрута строительства, выбора продукта и точек входа AI. Первый шаг - определить реальный вход, желаемый выход, привилегии инструмента, ручное оформление, необычные показатели обработки и принятия операций, а затем решить, использовать ли правила, сценарии, API, Кодекс или другие AIAgents, вокруг того, хочет ли предприятие использовать AI.
Проверка условий, ответственности, источников данных и исключений осуществляется с использованием реальных образцов, а представление не используется в качестве замены производственных доказательств.
Проверка условий, ответственности, источников данных и исключений осуществляется с использованием реальных образцов, а представление не используется в качестве замены производственных доказательств.
Проверка условий, ответственности, источников данных и исключений осуществляется с использованием реальных образцов, а представление не используется в качестве замены производственных доказательств.
Предлагаемые пути для улучшения
- 1Процесс восстановления статуса и базовые затраты
Выбор последних и репрезентативных задач и аномалий, определение участников, входных выходов, времени и текущих затрат.
- 2Приоритетность по стоимости, риску и условиям реализации
Различия между действиями, которые выполняются самостоятельно, требуют ручного подтверждения и запрещают автоматическую обработку.
- 3Во-первых, попробуйте количественное замкнутое кольцо.
Начните с черновика, копии или ограниченной сцены, и сохраните ненормальный переносчик и отступите.
- 4Расширение или перенаправление маршрутов с помощью решений о данных
Постоянное наблюдение за точностью, принятием, циклом обработки, ошибкой и реальными результатами бизнеса.
Как автоматизировать прием и проверку действительно эффективно.
Приемка не может основываться исключительно на том, проводится ли одна демонстрация. Следующие результаты должны постоянно наблюдаться с использованием независимых образцов и реальных аномалий, а исходные линии предварительной модификации того же калибра должны поддерживаться:
- Действительно ли основные процессы укорочены?
- Формируют ли ключевые данные единый калибр
- Постоянное использование персонала
- Согласование затрат, эксплуатационных расходов и стоимости бизнеса
Разрешение, одобрение, аудит и ручное поглощение также должны быть проверены, когда речь идет о количестве, обязательстве клиента, конфиденциальности, соблюдении, изменении производства или удалении операций.
Продолжайте узнавать о программах
Enterprise AI Solutions
ZhiHua Tech предоставляет применение прикладных приложений и транспортных услуг малого и среднего бизнеса AI, охватывающих диагностику сцены, базу знаний, AI A Visiting Service, AI Agent, обработку документов, анализ данных, автоматизацию рабочих процессов, существующие обновления AIS и частное обесценивание.
Смотрите подробностиСвязанные с этим ресурсыEnterprise AI Custom Development
ZhiHua Tech предоставляет услуги по разработке программного обеспечения Enterprise AI Custom Development и Custom AI Software Development, охватывающие диагностику потребностей, PoC, Agent и RAG, интеграцию операционных систем, доставку источников, приемку по восходящей линии и непрерывную работу.
Смотрите подробностиСвязанные с этим ресурсыИнформационное строительство для предприятий
Маршрут информатизации, запланированный из бизнес-процессов, данных и системной архитектуры
Смотрите подробностиСвязанные с этим ресурсыCustom Software Development
Понимание потребностей, проектирование, разработка, тестирование, развертывание и доставка границ
Смотрите подробностиСвязанные с этим ресурсыВыбор маршрута для системного строительства
Сравнительные стандартные продукты, адаптация с открытым исходным кодом и разработка настроек
Смотрите подробности