Home / FAQs / AI, thanh tra hành khách, mẫu đơn, duyệt và trợ lý thầu
QUESTION & ANSWER

Tùy chọn cho AI để xử lý Jinp, scripts và RPA tự động hóa là gì?

Định dạng là ổn định, công thức và sắp xếp dữ liệu rõ ràng và có thể thêm các văn lệnh hay ống dẫn dữ liệu; RPAs được đánh giá khi môi trường làm việc hay giao diện web được yêu cầu; nhiều thay đổi trong danh sách, chú thích và bố trí tập tin có thể thêm dữ liệu nhận diện AI. Hầu hết các trường hợp kinh doanh không được phân loại, nhưng chương trình để đảm bảo tính toán, xử lý nội dung lỗi chính tả, và tiến trình tự quy trình tự động. Sự lựa chọn nên dựa trên tỷ lệ đúng, bảo trì và hậu quả, không phải trên sự phổ biến của công nghệ.

Trả lời câu hỏi đi.

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

Công việc đầu tiên là xác định quy tắc chắc chắn hay hiểu ngữ pháp. Tính toán công thức, bản đồ trường, khớp chính và tổng hợp có các câu trả lời rõ ràng và nên được thực hiện bởi chương trình; phân loại văn bản, không ghi chú, không ghi chú và trường tài liệu có thể được sử dụng như là AI; nếu hệ thống thượng nguồn/ xuôi dòng không có giao diện và phải nhấn vào giao diện, giao diện hay trình duyệt tự động là cần thiết.

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.

Sự ổn định lâu dài của mẫu và trườngCông việc có chứa hiểu văn bản và bố trí hay khôngCho dù dòng ngược/ xuôi cung cấp giao diện cơ sở dữ liệu API hay cơ sở dữ liệuCó thể phát hiện và đảo ngược kết quả lỗi hay không
ACTION STEPS

Thứ tự ứng trước đã đề nghị

01

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

Thu thập các phiên bản khác nhau của tài liệu và mẫu của dị thường.

02

Kiểm tra & phụ thuộc chính

Giải mã bước bằng tay thành luật lệ, ngữ nghĩa và thao tác giao diện.

03

Phát triển những kết quả đáng đánh giá

Kiểm tra giá chính xác và bảo trì của kịch bản, AI và RPA, đồng bào.

04

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

Thiết lập sự hòa giải và xem xét bằng tay những con số then chốt.

PRACTICAL EXAMPLE

Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?

Ví dụ được dùng để minh họa phương pháp phán xét

Sự thống nhất của cùng một mẫu dạng trên một cơ sở hàng tháng có thể được hoàn tất với các văn lệnh; liệt kê và bình luận về các dự án bán hàng khác nhau có thể được lập bản đồ bởi AI; trong kết quả cuối cùng vào cổng API mà không cần thiết phải API. Các tổ hợp ba phần có thể ổn định hơn là cung cấp chúng cho các mô hình lớn hơn. Các ví dụ không đại diện hiệu suất của một khách hàng cụ thể, và kết luận thực sự cần được kiểm chứng trong hệ thống tập hợp của riêng kinh doanh, và các giới hạn hệ thống mẫu và các giới hạn.

COMMON RISKS

Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.

Số lượng đó cho phép AI để tính lại số lượng mà có thể đã được thực hiện chính xác bởi công thức

Chỉ một mẫu chuẩn được thử

Kết quả tự động hoá không được theo dõi với tập tin và phiên bản gốc

ACCEPTANCE

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

Tài liệu và dự đoán đầu ra cần phải được cố định, và trường, công thức, khác biệt, hàng đợi bất thường, bản ghi, đánh giá hướng dẫn và tính nhất quán sao chép nên được kiểm tra.

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