Home / Services / Trình xử lý bảng AI, tăng khả năng tự động và phát triển hệ thống báo cáo thông minh

PROFESSIONAL SERVICE

Tiến trình Bảng AI, Tự động hóa và Phát triển Hệ thống Báo cáo Thông minh

Chương trình không chỉ đơn giản cho phép mô hình để sửa đổi các bảng, mà còn kết hợp chắc chắn xác minh, AI hiểu biết, quy tắc kinh doanh và hợp lệ hóa thủ công để cho phép quá trình xử lý dữ liệu được nhân đôi, tìm kiếm và sửa chữa.

Giảm dần thời gian cho bản sao và mục nhậpCác tính toán khóa và nguồn dữ liệu có thể theo dõi nhiều hơnTập tin bất thường được xử lý bằng tay trước đó.Tiến trình bảng dần kết nối với hệ thống kinh doanh chính thức

Dưới sự đánh giá sơ bộ về dự án Dịch vụ xem

AI hình thức và joader tự động hóa các báo cáo hòa giải dữ liệu và xem xét hướng dẫn

Kết luận về quyết định

Cách tự động hóa bảng và báo cáo nên được khởi động

Tự động hóa các bảng AI dựa trên sự khác biệt giữa tính toán dứt khoát và sự hiểu biết ngữ pháp. Sự chuyển đổi định dạng, công thức, khớp và tổng hợp ưu tiên việc sử dụng các quy tắc thủ tục; danh sách mâu thuẫn, mô tả các trường văn học, và giải thích khác thường có thể được hỗ trợ bởi AI; và chi phí, thuế, và chính thức hoạt động phải được duy trì để xác định và hợp lệ.

START WITH EVIDENCE

Từ phán quyết sơ bộ đến chấp nhận và nhận hàng

Mức độ không chắc chắn được giảm đi bởi giai đoạn trước khi quyết định trên quy mô đầu vào và các phương thức hợp tác.

Giai đoạn 1

Tài liệu khiêu dâm và chẩn đoán cân nhắc

Nhận diện nguồn hình thức, quy tắc trường và kết thúc sử dụng

(c) Mẫu tập tin phát minh, phiên bản, âm lượng dữ liệu, công thức, xuất khẩu hệ thống, kiểu dáng và đường cơ sở xử lý tay bất thường.

Giai đoạn 2

Tự động hóa PoC

Kiểm tra xử lý độ chính xác với tập tin lịch sử

Các mẫu nhập cố định và mong đợi kết quả để kiểm tra độ phân giải, làm sạch, phù hợp, tính toán, phân loại AI và xếp hàng bất thường.

Giai đoạn 3

Các xưởng sản xuất

Phát triển của một quá trình mà có thể chuyển nhượng và chủ đề để xem xét

Xây dựng biên lai tải lên hoặc tự động, phiên bản, bản ghi, giấy phép, đánh giá hướng dẫn, xuất khẩu kết quả và ghi ngược hệ thống.

CLIENT INPUTS

Khuyên bạn sẵn sàng trước khi tiến hành

NameMô tả lĩnh vực, công thức, phù hợp và đánh giá thống kêTập tin thường, bị thiếu, bản sao, lỗi chuẩn và bất thườngCác bước thủ công hiện thời, số lượng xử lý, thời gian và kiểu lỗiĐiều kiện giao diện ERP, CRM, F hay DDPNhững cánh đồng nhạy cảm, cạnh tranh và sự chấp thuận để đạt được kết quả

ACCEPTANCE EVIDENCE

Bằng chứng cho thấy sự chấp nhận.

Cùng một đầu vào có thể ổn định thế hệ của kết quả chắc chắn nhất địnhCác trường bị mất, nhân đôi và dạng không ổn định bất thườngTrình phân loại và giải mã AI kết quả với các bằng chứng gốc tế bàoCó thể sửa đổi số lượng, số lượng và chỉ số then chốt để xem xétTài liệu, quy tắc, mô hình và phiên bản xuất có thể theo dõiNhiệm vụ thất bại có thể được tái kết nối, rút lui và nhập vào hàng đợi bằng tay

Kết nối của sự hợp tác và trách nhiệm

Chất lượng của tài liệu gốc, thay đổi trong lĩnh vực và công thức được đồng ý có ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả; kiểm tra nhân sự và thẩm tra nhân sự có thẩm quyền phải được sử dụng khi dữ liệu có rủi ro cao như thanh toán, thuế, tính toán lại, v.v...

Những vấn đề mà doanh nghiệp thường phải đối mặt

Phiên bản tài liệu bị lẫn lộn, bị sửa đổi để xác nhận nguồn dữ liệu

Đang lặp lại mục nhập và khớp chéo được là thời gian-thời gian dễ dàng lỗi prone

Công thức phức tạp được duy trì bởi một số lượng nhỏ nhân viên, nguy cơ giao hàng cao

Giải thích bằng tay về những chi tiết bất thường và ngược lại vẫn còn cần thiết sau khi các lời tuyên bố được hoàn tất

Dịch vụ cốt lõi của chúng tôi

Con trỏ, CSV, kết nối thư và Truy cập Hệ thống đã xuất

Nhận dạng khuôn mẫu, bản đồ trường, làm sạch, giảm cân và tiêu chuẩn hóa định dạng

Tính toán, tính toán quy tắc, hòa giải và vị trí của dị thường

Dấu chấm câu, tóm tắt văn bản, giải thích bất thường và tóm tắt các lời khai đã tạo ra

Xem xét thủ công, cấu hình quy tắc, phiên bản theo dõi và giải phóng kết quả

Công việc thời gian, kiểm tra lại thất bại, thông báo kết quả và đang chạy giám sát

ERP, CRM, Tài chính, BI và Chương trình GRTTT và Giao diện Kiểm soát Dữ liệu

PROJECT DECISION PATH

Tiếp tục đánh giá trong bối cảnh của dự án hiện tại

Giới hạn dịch vụ, ngân sách và phương thức thực hiện cho các giai đoạn khác nhau của dự án không giống nhau và có thể được đánh giá thêm với những điều sau đây.

Chọn kỹ thuậtAI làm gì với Excel, kịch bản và RPA?Chọn tuyến đường theo quy tắc ổn định, tài liệu thay đổi và điều kiện hệ thống Sẵn sàng dữ liệuCần thông tin gì cho việc tự động hóa các báo cáo của AI?Các mẫu bị lật đổ, trường, công thức, mẫu, dị thường và các đánh giá chấp nhận Mở rộng tiến trìnhTrình tự động hóa và lưu trữ công việc AIĐang kết nối các mẫu tới thư, chấp thuận, thông báo và hệ thống kinh doanh

Dự án có thể chuyển đổi

Giới hạn giao hàng cuối cùng được xác định theo phạm vi dịch vụ, giai đoạn xây dựng và các phương thức của sự hợp tác, và được miêu tả dưới đây là kết quả chung.

DELIVERABLEName

DELIVERABLETự động hóa bảng báo cáo bàn làm việc của AI

DELIVERABLEQuy tắc, bản đồ, văn lệnh và mẫu đánh giá

DELIVERABLEGiao diện hệ thống, điều khiển di chuyển và dịch vụ xử lý bất thường

DELIVERABLEName

DELIVERABLEThử ra, triển khai, thao tác và chuyển tải tài liệu

Ngân sách dự án được đánh giá như thế nào

Bảo vệ dịch vụ và vòng đóng cửa kinh doanh cần phải hoàn thành trong giai đoạn đầu tiên: Jonah, CSV, đính kèm thư và xuất khẩu hệ thống truy cập các mẻ, nhận dạng mẫu, bản đồ trường, làm sạch, giảm cân và tiêu chuẩn hóa định dạng

Mức độ toàn vẹn của các mã, dữ liệu, hệ thống, thiết bị và tài liệu đã có, và phạm vi của việc kiểm tra, chuyển đổi hoặc tái tạo

Số giao diện bên thứ ba, trách nhiệm phối hợp, chất lượng dữ liệu, bồi thường bất thường và hợp tác nhà cung cấp bên ngoài

Các yêu cầu phi chức năng như hiệu suất, tiện dụng, an ninh, quyền hạn, kiểm toán, tuân thủ và truy cập cửa sổ

Giao hàng sâu và trách nhiệm lâu dài: quyền hạn, bản ghi, sự hòa giải và cấu hình bằng tay xem xét, thử nghiệm, triển khai, thao tác và vận chuyển tài liệu, và bảo đảm chất lượng, phạm vi liên tục gìn giữ hòa bình

Những hoàn cảnh này không đề nghị sự bắt đầu ngay lập tức của sự phát triển toàn diện.

Mục tiêu dự án, những người có trách nhiệm và tiêu chuẩn chấp nhận chưa được thiết lập

Tài khoản khóa, dữ liệu, giao diện hoặc quyền kinh doanh không sẵn sàng

Chỉ cần tìm kiếm mức giá tối đa hoặc chu kỳ rất ngắn, và các thử nghiệm cần thiết và kiểm soát chất lượng không được chấp nhận

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Làm thế nào để tự động hóa các bảng AI và báo cáo từ cầu để đạt được kết quả chấp nhận

Những phương pháp sau được dùng để giải thích phương pháp thực hiện, tính toán dữ liệu và giới hạn trách nhiệm, và không được dùng như một ủy nhiệm để phán xét dự án theo các danh sách chức năng.

Đường cơ sở thao tác 01

Trước tiên, chúng ta ghi lại tình trạng thật trước khi sửa đổi.

Khi dự án được khởi động, hãy chọn một liên kết kinh doanh cần cải tiến nhất, phỏng vấn người dùng thật sự và lấy mẫu thử gần đây. Việc xử lý ghi chép, thời gian chờ, số lần chờ, số lượng công việc, số lượng bất thường và số liên lạc bằng tay xung quanh “Excel, CNV, thư điện tử, các thư từ và hệ thống kết nối hệ thống điện tử hiện có thể được thực hiện.

Đường cơ bản cũng nên chỉ ra phạm vi của các số liệu thống kê và loại bỏ. ví dụ, xử lý thời gian bắt đầu với sự sẵn sàng của thông tin hoặc với sự phục tùng đầu tiên của khách hàng, ngoại lệ không bao gồm giao diện bên thứ ba, và sửa đổi bằng tay là việc đọc lại hoặc xử lý lại một số ít.

02 vòng đóng đầu tiên

Kiểm tra các giả định phím với phạm vi tối thiểu có thể dùng

Vấn đề đầu tiên, không tìm cách bao gồm tất cả các lĩnh vực, là “nhận diện, nhận diện thực tế, bản đồ, làm sạch, làm sạch, phân hủy và định dạng cho thấy một vòng khép kín có thể hoạt động theo cách thật: đầu vào rõ ràng, hành động hệ thống, các vai trò có trách nhiệm, chuyển động bất thường và kết quả cuối cùng.

Đánh giá cần tương ứng với mỗi cảnh kinh doanh, vai trò người dùng và mẫu chấp nhận. Những vấn đề không cung cấp dữ liệu, giao diện hoặc người ra quyết định nên được bao gồm như là một giai đoạn trước hoặc sau đó, và không nên được bao gồm lặng lẽ trong một đề nghị cố định tầm.

• Dự án thực hiện

Làm cho quá trình này một kết quả có thể đảo ngược và có thể đảo ngược

Đường dẫn điển hình là mẫu và bước bằng tay, các thống kê và quy tắc thống kê, tài liệu lịch sử PoC và sự hòa giải kết quả, sự tự động tạo trạm và giao diện phát triển giao diện. Mỗi sân khấu nên kết quả trong một kết quả hiển thị, như biểu đồ lưu, mẫu, kết quả giao diện, kiểm tra kết quả, trình bày hoặc chạy các chỉ dẫn. Quá trình phát triển sẽ bảo tồn sự thay đổi của cầu, khuyết tật, rủi ro và ghi chú về sự lựa chọn; khi di chuyển dữ liệu, giao diện bên ngoài hoặc tham gia, thiết kế lại thiết kế thất bại, theo hướng dẫn hướng dẫn sử dụng lại và theo dõi lại chương trình và kiểm tra lại chương trình.

Chương trình biểu diễn sân khấu không “có vẻ thích hợp để làm việc ở vùng này, nhưng nên dùng một mẫu đại diện để bao gồm các tiến trình thông thường, các trường thất lạc, yêu cầu lặp đi lặp lại, quyền hạn không đủ, thời gian tràn ngập và dữ liệu bất thường từ các dịch vụ bên ngoài, và để xác định những vấn đề chỉ xảy ra trong môi trường sản xuất lúc đầu.

4 giờ, có người nhận và kiểm tra.

Chấp nhận và chấp nhận thông thường bằng cách giao hàng, bằng chứng và chỉ thị

Dự án nên kiểm tra dòng chảy và định luật dữ liệu bảng, bàn tự động cho các mẫu và lời tuyên bố, quy tắc, bản đồ, kịch bản và đánh giá mẫu, và xác nhận nguồn gốc hoặc cấu hình quản lý tài khoản, xây dựng chương trình, sao lưu dữ liệu, phản hồi dữ liệu và các trách nhiệm bảo trì sau đó. Ngoài việc chấp nhận chức năng, kiểm tra quyền lợi, an ninh, hiệu suất, bản ghi, khả năng phục hồi và huấn luyện người dùng quan trọng để đảm bảo rằng các nhóm khách hàng có khả năng sử dụng và hiểu các ranh giới hệ thống độc lập.

Một chuỗi dài 800 mục mỗi tháng, trung bình 18 phút mỗi đơn vị, và tốc độ trả về 12 phần trăm chỉ là một ví dụ, không phải hiệu suất của khách hàng. một dòng nên được theo dõi bởi bốn đến tám tuần liên tiếp quan sát tại cùng một khối, trước khi đánh giá liệu có nên giảm tính toán và thời gian vào, có thể theo dõi được các dữ liệu và dữ liệu máy tính và dữ liệu, và mục nhập trước đó của tài liệu bất thường vào xử lý bằng tay.

Từ khoá và mô tả nội dung

Trang này chứa các yếu tố tổ chức xung quanh các vấn đề dịch vụ thực sự của xử lý bảng AI, AI xử lý, Pushing AI tự động phát triển, eaction rửa tự động. Các từ khóa được dùng để giúp đỡ người dùng và tìm kiếm hệ thống nhận diện chủ đề, không phải để cam kết đến các hiệu ứng cố định; phạm vi, chu kỳ, ngân sách và chỉ thị cuối cùng dựa trên dự án, hợp đồng và cơ bản chấp nhận.

DELIVERY PATH

Đính kèm và giao hàng

Mỗi giai đoạn có những mục tiêu rõ ràng, vai trò tham gia và kết quả có thể đánh giá được, và những quyết định quan trọng không bị bỏ lại cho đến cuối dự án.

01Kiểm tra mẫu tập tin và bước thủ công

02Name

03Tài liệu lịch sử PoC và kết quả là sự hòa giải

04Tự động hóa trạm làm việc và phát triển giao diện

05Name

06Sự tối ưu hóa liên tục theo âm lượng và lỗi

LEARN BEFORE YOU BUILD

Hiểu biết phim ảnh về các vấn đề hoạt động liên quan

Truy cập vào các trung tâm học tập

Tự động hóa các lời giải thích từ các nguồn dữ liệu, chỉ ra các tính năng và sự khác biệt để tránh thế hệ văn bản tự động. Sau đây là nội dung dạy dỗ ban đầu của dự án Sichuan và không phải là bằng chứng cho kết quả của dự án khách hàng.

Khóa học phim gốc

Có phải báo cáo hàng tuần tự động được tạo ra từ các nguồn dữ liệu?

Khó khăn tự động hóa báo cáo không phải để viết tóm tắt, mà để đảm bảo sự nhất quán trong sự cân bằng dữ liệu, khung thời gian, so sánh các đường cơ bản và dị thường. Cổ bản có thể lấy chỉ số từ các nguồn dữ liệu hoạt động có thẩm quyền, thêm vào sự mô tả về sự thay đổi và tạo ra bản thảo.

Để biết thêm thông tin.Khóa học phim gốc

Bao nhiêu bàn được lặp lại và hòa giải để tự động phát hiện ra sự khác biệt

Chìa khóa để hòa hợp nhiều sự hòa giải là để phù hợp với chìa khóa chính, độ chính xác số lượng, khung thời gian, trạng thái và sự khác biệt độ chịu đựng, nếu không thì sự tương thích tự động chỉ dẫn đến một số lượng lớn khác nhau không hợp lệ. Cổ bản Kinh Thánh có thể giúp đọc bảng, trường sạch, phù hợp với các hồ sơ, và chia các sự khác biệt thành trạng thái thiếu, trùng hợp, không nhất quán. Số lượng và các mục không cân bằng cần được tự động xem xét và không nên được tự động hòa giải.

Để biết thêm thông tin.

FAQ

FAQs

Những vấn đề thông thường nhất trước khi hợp tác được trình bày rõ ràng.

AI khác với chữ truyền thống là gì?+

Định dạng, công thức và các quy tắc thích hợp thích hợp hơn cho văn lệnh; AI là thích hợp hơn để xử lý việc liệt kê các thay đổi, ghi chú, trường tài liệu và các điều bất thường.

Định dạng bảng có thể thay đổi thường xuyên và tự động không?+

Nhận diện khuôn mẫu, bản đồ trường và hàng đợi bất thường có thể được tạo ra, nhưng các phiên bản đại diện sẽ được yêu cầu và các trách nhiệm bảo trì thay đổi sau khi được chấp nhận, và không thể giả định rằng bất kỳ tài liệu nào có thể được xử lý một cách vô điều kiện và chính xác.

Làm thế nào để các IC đảm bảo độ chính xác của dữ liệu?+

Các con số chủ yếu được tính toán bởi các quy tắc chắc chắn và hòa giải với các nguồn, và AI chỉ chịu trách nhiệm phân loại con cái, tóm tắt và giải thích; kết quả chính thức là phục hồi chi tiết, phiên bản và xác nhận thủ công.

DECISION FAQ

Những vấn đề thông thường liên quan đến dự án hiện tại

Kiểm tra tất cả 265 câu hỏi.

AI, kiểm tra khách hàng, mẫu đơn, trình duyệt và trợ lý thầu

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.

Xem câu trả lời đầy đủAI, kiểm tra khách hàng, mẫu đơn, trình duyệt và trợ lý thầu

Thông tin gì cần thiết trước khi có lời khai của AI và sự tự động hóa của Captain-Por?

Ít nhất thì chuẩn bị tập tin gốc đại diện, mô tả trường học, công thức cân chỉnh, mong đợi xuất, mẫu đặc biệt và các bước thủ công. Nếu kết quả là cần phải trở lại ERP, CRM hay hệ thống tài chính, bạn cũng phải cung cấp giao diện, phím chính, trạng thái và quy tắc cho phép. Không chỉ cung cấp mẫu sạch, mà cần phải tạo ra các cột còn thiếu, lặp lại, giá trị rỗng, thông tin định dạng sai, và phiên bản lịch sử.

Xem câu trả lời đầy đủCông nghệ ngữ cảnh của Enterprise, sự di cư mô hình và quá trình thông minh

Có gì khác biệt giữa việc khai quật và tự động hóa AI?

Việc khai thác xử lý được sử dụng để phát hiện hoạt động như thế nào, nơi công việc đang chờ đợi và những biến thể gây ra mất mát. Việc này được dùng để thay đổi các bước vừa vặn với máy tính. Khi nguyên nhân của vấn đề này không được rõ ràng với công ty, nó nên chẩn đoán và thiết lập một đường cơ bản. Khi quá trình rõ ràng, nhiệm vụ được ổn định và mẫu sẵn sàng, một quy mô nhỏ được thực hiện. Không phải mọi vấn đề tiến trình đòi hỏi, và quy tắc giao diện có thể hiệu quả hơn.

Xem câu trả lời đầy đủCông ty chọn thông tin, tích hợp và quản lý dữ liệu

Chúng ta nên giải quyết những mâu thuẫn giữa dữ liệu và sự mâu thuẫn trong nhiều hệ thống như thế nào?

Khách hàng, hàng hóa, tổ chức, kho lưu trữ và trật tự có thể là trách nhiệm chính của các hệ thống khác nhau, với mã hóa, cân chỉnh, đồng bộ hoá và thời gian. Sự khác biệt lịch sử đòi hỏi sự kiểm kê, làm sạch và hợp lệ thủ công, và không có tập lệnh mẻ nào có thể được dùng để che giấu nguyên nhân gốc.

Xem câu trả lời đầy đủ

Dịch vụ, hướng dẫn và các vụ án

Hãy nghe lời khuyên của anh.

Phân tích dữ liệu