Home / FAQs / AI kinh doanh phân tích và tự động hóa tài chính
QUESTION & ANSWER

Làm thế nào dự án phân tích và số thông minh và số liệu AI có thể đánh giá đầu ra?

Số câu hỏi tần số cao, số đếm bằng tay, số lần nhập dữ liệu, số lần lặp lại, số lần trả lại lỗi và sự chậm trễ quyết định nên được ghi lại trước khi lên mạng. Vấn đề được so sánh với tỷ lệ tự giúp hoàn thành, tỷ lệ trả lời, thời gian phản ứng, sự can thiệp bằng tay, tỷ lệ nhận nuôi và chi phí đơn lẻ.

Trả lời câu hỏi đi.

Đầu tiên, đưa ra kết luận có thể sử dụng cho việc đưa ra quyết định

Đánh giá ROI nên được chia thành bốn cấp hiệu quả, chất lượng, nhận con nuôi và thao tác. Lớp hiệu quả quan sát số giờ và giờ của các dữ liệu; lớp chất lượng quan sát số lượng đúng, cùng một khối lượng, sự thừa và số lượng sau cùng; lớp nhìn thấy bao nhiêu người dùng mục tiêu liên tục hỏi hợp lệ; và lớp kinh doanh quan sát mức độ bất thường và hành động thường xuyên hơn. Nó có thể tính toán trong giờ làm việc và chi phí hoạt động của hệ thống, nhưng không phải là quy định toàn bộ sự tăng trưởng doanh thu cho.

DECISION FACTORS

Cần phải nhận ra tình trạng nào trước khi phán xét?

Câu hỏi này có thể có những câu trả lời khác nhau dưới những công việc khác nhau, dữ liệu và các giai đoạn dự án, đề nghị kiểm tra những điều kiện sau đây và những phát hiện phổ biến trên web được kết hợp vào các dự án riêng của họ.

Thiết lậpCommentLiệu nhân viên chiến dịch có sẵn sàng thay đổi cách họ tìm kiếm và phân tíchQuản lý mô hình dữ liệu và chi phí hoạt động lâu dài
ACTION STEPS

Thứ tự ứng trước đã đề nghị

01

Trước hết, chúng ta sẽ rõ mục tiêu và biên giới.

Ghi lại số vấn đề, chờ đợi và làm việc thủ công.

02

Kiểm tra & phụ thuộc chính

Xác định độ chính xác, tỉ lệ nhận nuôi và chỉ số chi phí.

03

Phát triển những kết quả đáng đánh giá

Chạy và duy trì sự tương phản trong phạm vi màu xám của đội.

04

Hãy chắc chắn rằng bạn sẽ quyết định bước tiếp theo với kết quả thực sự.

Chất lượng của các vấn đề và các hoạt động được xác định bởi sự mở rộng.

PRACTICAL EXAMPLE

Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?

Ví dụ được dùng để minh họa phương pháp phán xét

Phi công chỉ giải quyết được các vấn đề, so sánh mức trung bình chờ đợi, kiểm tra bằng tay và sử dụng trong bốn tuần, thay vì cho rằng hệ thống này trực tiếp tăng thu nhập.

COMMON RISKS

Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.

Số cuộc gọi hoặc trả lời cho mô hình thống kê chỉ

Không có đường thẳng chính, anh tuyên bố đã tiết kiệm được rất nhiều thời gian.

Độ chính xác thu nhập từ AI

ACCEPTANCE

Chúng ta nên kết thúc thế nào khi nhận được và xác nhận điều này?

Dự án nên đưa ra định nghĩa của các chỉ số, các cơ sở trước, dữ liệu thí điểm, can thiệp bằng tay, phân loại không chính xác, chi phí chạy và đề xuất mở rộng để cho phép các doanh nghiệp đánh giá liệu có hợp lý để tiếp tục đầu tư hay không.

Khi chuẩn bị để giao tiếp với nhà cung cấp hoặc các đội nội bộ, đề nghị các tiến trình đại diện, hệ thống hiện tại, lên kế hoạch thời gian và ngân sách. thứ nhất, những vật dụng chưa được biết đến rõ ràng được đánh dấu, và sau đó quyết định sử dụng các chẩn đoán, PoC, dự án cố định tầm nhìn hoặc nghiên cứu và phát triển, thường đáng tin cậy hơn là nhu cầu trực tiếp cho một mức giá và thời gian không biên giới.

Điều kiện dự án của anh khác với những ví dụ trên?

Mục tiêu hoạt động, hệ thống hiện tại, mẫu và thời gian đã được sắp xếp có thể được đối chiếu trước khi các cố vấn có thể đưa ra những phán quyết sơ bộ liên quan đến ranh giới thực tế.

Kết hợp những cố vấn dự án