คุณจะทําอย่างไรถึงจะเลือกที่จะนําไปใช้ใน enterprise AI? คู่มือการบริการแขก AI, เอกสารประมวลผลและฉากวิเคราะห์ข้อมูล

อย่างแรก มาตรฐานชุดเดิมนี้ เปรียบเทียบโปรแกรม AI ที่แตกต่างกัน

AI บริการลูกค้า, การประมวลผลเอกสาร, กรณีความรู้และการวิเคราะห์ข้อมูลปรากฏเป็นผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน, ความเป็นจริงต้องการคําตอบสําหรับคําถามหลายข้อ: ใครใช้ผลลัพธ์, สิ่งที่คืองานและเวลาการทํางานในปัจจุบัน, วิธีการที่ข้อมูลเข้าใช้เป็นกฎหมายและที่มีอยู่ ผลที่ถูกต้องจะถูกตัดสินว่า ผลที่ถูกต้องคืออะไร, ความผิดพลาดจะมีผลอย่างไรต่อระบบธุรกิจที่ผลที่มีผลในผลคือธุรกิจที่มีผลในสุดท้าย เข้าสู่ และคนที่ยังคงดําเนินการต่อไปหลังจากผลลัพธ์ที่ตามมาคือออนไลน์

ขอแนะนําให้ให้คะแนนจากหกมิติของมูลค่าธุรกิจ การเตรียมข้อมูล ความเสี่ยงทางเทคนิค ความเสี่ยงผิดพลาด ระบบไม่ต่อเนื่อง

AI ทําธุรกิจแบบไหนกัน

ปัญหา แรก อาจ เริ่ม ด้วย การ จัด ระเบียบ คํา ถาม, การ ตอบ รับ ความ รู้, การ สรุป การ ประชุม และ การ ช่วย เหลือ ที่ นั่ง, แล้ว ค่อย ๆ เข้า ไป ใน คณะ กรรมการ, สมาชิก, การ ทํา บันทึก เสียง, หรือ การ ทํา งาน.

PC ใช้ชุดที่ปรึกษาที่แท้จริง เพื่อประเมินพื้นฐานสําหรับคําตอบ, การถูกของธุรกิจ, การปฏิเสธ, การโอนย้าย และเวลาตอบสนอง; และการดําเนินการของการผลิตยังทําโดยการใช้ช่องทางเข้าถึง, การยืนยัน, อภิสิทธิ์, อภิสิทธิ์, นาทีของการชุมนุม, งานโต๊ะ และการดําเนินการความรู้

• การเตรียมการคําแนะนําทางประวัติศาสตร์, คําตอบมาตรฐานและนโยบายเวอร์ชัน
• ใช้สิทธิ์และการดําเนินการการตรวจสอบน้อยที่สุดเมื่อเชื่อมต่อลําดับธุรกิจ
• สร้างกรณีไม่ดีและความรู้ที่อัปเดตความรับผิดชอบ

โพรเซสใดที่เหมาะสมกับระบบประมวลผลเอกสาร AI?

เมื่อมีการสัญญา การร้องขอการอ้างอิง, การส่งเมล, แบบฟอร์มโปรแกรม, รายงานข้อผิดพลาด และอุปกรณ์ต่าง ๆ มีปริมาณมาก AI สามารถรองรับการจัดหมวดหมู่, OCR, การสกัดสนาม, การแยกข้อมูล, การจับคู่จดหมายเวียน, การจับคู่จดหมาย, การส่งเอกสาร, การแจ้งข้อมูล, ชนิดของเอกสาร, ขอบเขตหลัก, โครงสร้างธุรกิจ, เงื่อนไขการทบทวนแบบต่ํา และเงื่อนไขด้วยตนเอง ซึ่งไม่สามารถทดสอบได้เฉพาะกับ PDF เท่านั้น ซึ่งคือรูปแบบมาตรฐาน

ผลการสอบอย่างเป็นทางการ ได้รับการยืนยันโดยบุคลากรที่ได้รับอนุมัติ และบันทึกเอกสารต้นฉบับ, ผลลัพธ์การสกัด, ประมวลผล, โครงสร้าง, การแก้ไขด้วยตนเอง และการเขียนระบบ หลังจากออนไลน์แล้ว จะมีการตรวจสอบแม่แบบต่าง ๆ และคุณภาพการสแกนอย่างต่อเนื่อง หลีกเลี่ยงการลดลงอย่างเงียบ ๆ ในประสิทธิภาพของเอกสาร หลังจากมีการเปลี่ยนแปลงในแหล่งของเอกสาร

อะไรเป็นพื้นฐานที่จําเป็นสําหรับ การวิเคราะห์ข้อมูล AI และภาษาธรรมชาติ

การสกัดเอาภาษาธรรมชาตินั้น เหมาะสมสําหรับปัญหาธุรกิจทั่วไป ที่จะต้องจัดการซ้ํากันโดยทีมข้อมูล และองค์กรนี้ก็สามารถให้ข้อมูลเกี่ยวกับแหล่งข้อมูลและการตั้งค่าของตัวบ่งชี้กุญแจได้อยู่แล้ว AI จะเข้าใจปัญหาของผู้ใช้ เลือกตัวบ่งชี้ และสร้างตัวชี้วัดและสร้างตัวจําลอง แต่ไม่ควรมีสิทธิ์ในการเข้าถึงฐานข้อมูลโดยไม่มีขอบเขต โครงสร้างความปลอดภัยคือ โครงสร้างที่ช่วยให้เข้าถึงภาษาธรรมชาติได้เพียงชุดข้อมูล การอ่านเท่านั้น

โครงการควรเลือกคําถามที่มีมูลค่าสูงในยอดขาย ลูกค้า คําสั่ง หรือบริการต่างๆ และสร้างคําตอบมาตรฐาน กรอบเวลา สภาพแวดล้อมและสิทธิ์ในการตรวจสอบ การรับและตรวจสอบต้องการความคืนกับรายงานที่มีอยู่ หรือระบบย่อยต่างๆ ที่รองรับความคลุมเครือ ความหลากหลาย ความถี่และข้อจํากัดของทรัพยากร เมื่อการติดตั้งข้อมูลไม่สอดคล้องกัน ภารกิจแรกมักจะเป็นการจัดการข้อมูล แทนที่จะเพิ่มส่วนเชื่อมต่อสื่อสารโดยตรง

ฐานความรู้ทางธุรกิจเป็นการใช้งานแบบสแตนด์-คนเดียว และพื้นฐานสําหรับฉากอื่น ๆ AI

เมื่อข้อมูลระบบ, ผลิตภัณฑ์, โปรเจกต์ และบริการผู้โดยสารถูกกระจายออกไป ก็เป็นไปได้ที่จะสร้างองค์กรด้วยแหล่งอ้างอิงและตัวกรองที่ได้รับอนุญาต แต่ฐานความรู้ไม่ได้ถูกอัปโหลดและใช้อย่างถาวรเสมอไป และต้องใช้ CATIF รุ่น หนี้สิน ระยะเวลาการใช้งาน และการปรับปรุง

AI และอัจฉริยะมักจะกลับมาใช้ฐานความรู้ และกระบวนการประมวลผลเอกสารอาจสร้างโครงสร้างข้อมูลใหม่ในระบบความรู้ enterprise สามารถเริ่มต้นด้วยชุดของข้อมูลที่มีค่าสูงและแก้ไขเพิ่มเติม การตรวจสอบข้อมูล การตรวจสอบ การอ้างอิง การอ้างอิง การอ้างอิง การให้อํานาจและการปรับปรุงข้อมูล จากนั้นค่อยๆขยายขอบเขต เพื่อหลีกเลี่ยงการควบคุมข้อมูลระยะแรก

How to select the first scene and complete the AI software implementation

บริษัทสามารถเลือกกระบวนการที่ชัดเจน ในจํานวนงาน ผลที่ได้สามารถประเมินได้ ตัวอย่างสามารถครอบคลุมความเสี่ยง

สถานการณ์ ที่ ต่าง กัน สามารถ มี ส่วน ร่วม ใน ประตู แบบ เดียว กัน, สิทธิ พิเศษ, ความ รู้, การ ประเมิน และ ความ สามารถ ใน การ บันทึก แต่ ไม่ ควร สร้าง เวที ขนาด ใหญ่ ใน โครงการ แรก.

• ทํางานจริง PoC โดยไม่ต้องแสดงตัวอย่างแทนการตรวจสอบธุรกิจ
• การคํานวณแยกระหว่างการพัฒนาและโมเดล, ทรัพยากรเมฆ, ค่าใช้จ่ายดําเนินการ
• การส่งโค้ด, การปรับแต่ง, การประเมิน และการวัด, ส่วนติดต่อผู้ใช้, และข้อมูลการขนส่ง