Home / FAQs / AI hoạt động, PoC và Enterprise AI
QUESTION & ANSWER

Hệ thống kinh doanh AI khác nhau ở chỗ nào giữa việc phát triển và việc truy cập AI cho các hệ thống hiện có?

Truy cập đến các hệ thống hiện có thường được duy trì cho các sản phẩm và cổng đã có, chỉ cần tìm kiếm, thế hệ, phân tích hoặc đặc vụ; phát triển hệ thống kinh doanh AI có thể tái tạo lại một tiến trình hoàn chỉnh, một bàn làm việc tận tụy và một văn phòng hậu cần. Cả hai nên tôn trọng trách nhiệm dữ liệu cho hệ thống chính, như ERP, CRM. Sự lựa chọn dựa trên hệ thống hiện có thể thực hiện được, hơn là trên tên đã được nâng cao hơn.

Trả lời câu hỏi đi.

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

Nếu hệ thống gốc đã có sẵn người dùng ổn định, quyền ưu tiên, dữ liệu và tiến trình, chỉ thiếu hiểu biết về tài liệu, thế hệ nội dung, hỗ trợ phân tích hay hoạt động qua hệ thống, và ưu tiên được đặt để thêm chức năng AI thông qua API, tin nhắn hay các mô- đun nhúng. Nếu nhiệm vụ đích đòi hỏi một hành trình người dùng mới, tính năng phức tạp bằng tay, trạng thái xuyên hệ thống và cấu hình hoạt động độc lập, có thể cần thiết để xây dựng một bàn làm việc kinh doanh AI.

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.

Truy cập và giao diện người dùng được cho hệ thống gốcQuá trình mục tiêu được tăng cường trong tiến trình ban đầu hoặc mới đóng vòng lặp hình thànhAi chịu trách nhiệm về dữ liệu chủ, đặc quyền và địa vị kinh doanh chính thứcTổng chi phí bảo trì tương lai, nâng cấp và thay đổi nhà cung cấp
ACTION STEPS

Thứ tự ứng trước đã đề nghị

01

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

Bức tranh cho thấy một quá trình tác vụ với người dùng đích.

02

Kiểm tra & phụ thuộc chính

Chỉ ra số tài khoản, dữ liệu, hàm số và giao diện mà hệ thống gốc có thể sử dụng lại.

03

Phát triển những kết quả đáng đánh giá

So sánh các mô-đun nhúng, độc lập dịch vụ AI và các tuyến đường làm việc mới.

04

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

Dùng một vòng lặp thật kín để kiểm tra và mở rộng phạm vi.

PRACTICAL EXAMPLE

Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?

Ví dụ được dùng để minh họa phương pháp phán xét

Khi CRM quản lý khách hàng và cơ hội kinh doanh, nó có thể tăng doanh số cho người đồng hành để đọc hồ sơ xác nhận, tạo ra những đề nghị theo dõi và xác nhận bán hàng. Nếu một doanh nghiệp cần liên kết thư từ, thông tin giá thầu, trích dẫn, hợp đồng và kế hoạch chuyển nhượng vào các quá trình xuyên kinh doanh, nó có thể xây dựng một bàn làm ăn AI độc lập và kết nối với,.

COMMON RISKS

Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.

Bởi vì khái niệm AI đang tái thiết lại một hệ thống quản lý cơ bản đã tồn tại.

Viết hai chiều mà không có sự xác nhận dữ liệu rõ ràng và các quy tắc xung đột

Chỉ có chi phí phát triển đầu tiên được đánh giá, trong khi trách nhiệm cho giao diện lâu dài và nâng cấp được bỏ qua

ACCEPTANCE

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

Đánh giá lộ trình phải được chuyển tới quá trình mục tiêu, ranh giới hệ thống, sở hữu dữ liệu, danh sách giao diện, đặc quyền, ngân sách và bất thường.

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