Home / FAQs / AI Business Analysis and Finance Otomasyon
QUESTION & ANSWER

AI akıllı uzlaşma sistemi nasıl kabul edilmeli ve kabul edilmelidir?

makbuz ve denetim yalnızca otomatik eşleştirmeye dayalı olamaz. Doğru eşleştirme, hata eşleştirme, tekrarlama, tekrar kayıt, ödeme tarihindeki farklar, kısmi ödeme, fazla zaman ve manuel ayarlamalar ayrı olarak kontrol edilir ve her sonucun orijinal belgeye ve kurallara geri dönülebileceğini doğrulanır. Sistem tekrar yazılmalıdır, böylece tekrarlanan iş kayıtlarına sonuç vermez; farklı pozisyonlar sadece görüş ve yetkilendirilmiş verilerle ilgili olarak değişebilir.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

The smart reconciliations contain at least data acquisition, standardization, candidate matching, rule judgement, differential classification, manual review and result writing back. Each layer has to be independently supported. Automatic matching is high, but the error matches are hidden, and the risk is greater, so serious errors should be set at a very low tolerance. Test data should cover one-on-one, one-on-one, one-one, partial amount, over-period, repetition, refund, missing and abnormal currency. Manual correction should go into a subsequent return sample, but the model cannot be subjected to an unrecognized automatic learning error.

DECISION FACTORS

Yargılamadan önce hangi koşullar belirlenmelidir?

Aynı soru farklı iş, veri ve proje aşamaları altında farklı cevaplara sahip olabilir. Aşağıdaki koşulların kontrol edilmesi ve web'deki ortak bulguların kendi projelerine dahil edilmesi önerilir.

uzlaşma için mantık, eşsiz numara ve aday eşleştirmePara miktarı tarihi için tolerans kuralıCiddi hatalar, ortak diskrepanziler ve manuel işleme zamanı çerçevelerSistem geri yaz, sper, denetim ve kurtarma mekanizmaları
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

Kalibrasyon, fark ve ciddi hatayı tanımlar.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

Donmuş normal anomalilerin bağımsız bir koleksiyonu içerir.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

Kontinasyon kuralı izinleri için öğeye kontrol edin geri yazmak ve oturum açmak için.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

Egzersiz arayüzü başarısız oldu, tekrarlandı ve restore edildi.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

Bir banka geri ödemesi üç receivables'a karşılık gelir ve sistem müşteri tarafından aday tahsisleri üretir, miktar ve zaman, ancak indirim farklılıkları nedeniyle manuel olarak doğrulanır.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

Sadece istatistiksel hata eşleştirme olmadan otomasyon oranları yayınlayın

Geliştirme sırasında görülen tüm örnekler kabul edilir ve kabul edilir

Reruns tekrar kuponlar veya yazı-offs üretir

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

Teslimat, veri versiyonlarını makbul etmek ve inceleme, uyum ve diskrepanziler, ciddi hatalar, manuel düzeltmeler, otorite, performans, arayüzler, kurtarma raporlamaları, vs. ve re-operatif ve inceleme sertifikasını işletme personeli tarafından.

tedarikçiler veya iç takımlar ile iletişim kurmaya hazırlanırken, mevcut süreçlerin, temsilci örneklerin, mevcut sistemlerin, zaman ve bütçe seviyelerinin getirilmesini tavsiye edilir. İlk olarak, bilinmeyen öğeler açıkça işaretlenir ve sonra karar tanıları kullanmak için yapılır, PoC, sabit menzilli projeler veya devam eden araştırma ve geliştirme, bu genellikle sınırları olmayan bir fiyat ve süre için doğrudan talepten daha güvenilirdir.

Proje koşulları yukarıdaki örneklerden farklıdır?

Operasyonel hedefler, mevcut sistemler, örnek ve planlı zaman, danışmanlar gerçek sınırlarla ilgili ön yargılar yapabilmeden önce eşleştirilebilir.

Associate project danışmanlar