Home / FAQs / FDE, OPC và AI dự án giao hàng
QUESTION & ANSWER

Dịch chuyển công việc liên tục AI là gì và quá trình nào?

Bộ lọc công việc AI đã nhúng khả năng mô hình mô hình conbed vào các bước kinh doanh xác định và thông qua các quy tắc hoàn thành, API và giấy phép thủ công. Nó thích hợp để xử lý tài liệu, phân loại thông tin, soạn thảo, chuẩn bị bán hàng, lưu trữ dữ liệu và liên kết chéo hệ thống. AI có thể xử lý dữ liệu nhập không có cấu trúc, nhưng kết quả không chắc chắn hơn tự động thông thường. Nó thích hợp để bắt đầu với tần số cao, có khả năng phát hiện, xử lý lỗi.

Trả lời câu hỏi đi.

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

Dòng lưu trữ làm việc AI không cho phép mô hình quyết định mọi thứ một cách tự do, nhưng kết hợp các quy tắc xác định với sự không chắc chắn. Các biên nhận, xác định trường, ghi thông báo hệ thống, phê chuẩn và thông báo tài liệu có thể được điều khiển bởi các quy tắc; phân loại, trừu tượng, trích xuất và dự thảo có thể được xử lý bởi AI. Mỗi nút nên xác định đầu vào, đầu ra, thời gian, kiểm tra lại, cho phép và di chuyển bằng tay.

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.

Cho dù âm lượng quá trình là đủ cao, chi phí lao động và thời gian chờ đợi được ghi lạiBao nhiêu đầu vào là nội dung không cấu trúc như tài liệu, thư, hình ảnh, vv.Có thể kết quả được kiểm tra nhanh chóng theo quy tắc, mẫu hoặc hướng dẫnCho dù hệ thống đã có cung cấp một ổn định API và cổng sự kiện
ACTION STEPS

Thứ tự ứng trước đã đề nghị

01

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

Vẽ quá trình hiện tại để ghi lại việc chờ đợi, trở lại làm việc và dị thường cho mỗi nút.

02

Kiểm tra & phụ thuộc chính

Để phân biệt giữa các quy tắc quyết định, sự phán xét và hành động phải chịu trách nhiệm bằng tay.

03

Phát triển những kết quả đáng đánh giá

Kiểm tra các hạch AI với các mẫu lịch sử, đặt sự tự tin và thất bại các nhánh.

04

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

Hoạt động quy mô nhỏ sau khi truy cập vào hệ thống để theo dõi tỷ lệ thành công, chi phí và can thiệp bằng tay.

PRACTICAL EXAMPLE

Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?

Ví dụ được dùng để minh họa phương pháp phán xét

Quá trình trích dẫn tự động cho phép đọc thông tin khách hàng, chiết xuất sản phẩm và số lượng, tương ứng với kiến thức và tạo bản thảo đầu tiên, ngoại trừ giá cả và công văn bản chính thức để được chấp thuận bán. Hệ thống giữ văn bản gốc, chiết xuất, tham khảo và thay đổi để ghi chép, và sau đó phân tích thường xuyên nhất trường hợp lỗi prone và cải tiến liên tục.

COMMON RISKS

Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.

Tự động hoá đường đi mịn, không có dị thường, thời gian tràn ngập và sao chép

Kết quả AI được viết trực tiếp vào hệ thống lõi, không có sự chấp thuận và kiểm toán

Không ai kiểm tra thất bại trong việc xếp hàng và chi phí mô hình sau quá trình đi lên mạng

ACCEPTANCE

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

Chấp nhận và kiểm tra nên dựa trên tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ cuối cùng, mất thời gian trung bình, can thiệp bằng tay, hậu quả lỗi, chi phí chạy và phục hồi.

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