业务流程中的人工智能

用您自己的数据验证 AI 的价值。

从一项任务开始:查找信息、分析文档或检测异常。我们构建原型,测量结果质量、任务耗时和运行成本,再由您决定是否值得部署。

起点

从应用评估到部署。

01

应用场景评估

我们将 AI 与更简单的自动化方式进行比较,评估可用数据、错误成本和可能节省的时间,为是否构建原型提供依据。

02

助手与搜索

我们设计使用企业文档和系统的助手,同时考虑回答来源、数据访问权限,以及需要人工决策的情况。

03

预测与分类

我们评估用于异常检测、文档分类和预测的模型,具体方法取决于问题及可用数据。

04

部署与控制

我们测试回答质量、访问控制,以及模型抵御指令被绕过或覆盖的能力,监控成本和错误,并明确哪些操作需要人工批准。

首次委托

研讨:是否值得构建原型?

研讨后,您会了解哪些任务值得测试、数据还缺少什么,以及有哪些风险。建议也可能是采用更简单的自动化,或保留现有流程。

范围
审查选定流程、数据样本、用户需求和限制条件。
交付内容
提供可行性评估、风险清单和质量标准。如果值得构建原型,我们会提出原型的范围和报价。
时间安排
准备时间与研讨会时长取决于范围。在获得所需数据和访问权限后,原型开发通常计划为 2–4 周。
报价
费用取决于流程、数据准备和集成。我们分别列出研讨会费用、原型费用及预估模型使用成本。
咨询研讨会
应用场景示例

原型可以验证什么?

以下列出可能的应用及评估方式。这些是说明性场景,并非客户项目案例。

客户服务辅助

问题
客服人员需要从多个来源查找答案。
方案
助手起草答案并附上文档出处,由客服人员审核确认。
衡量指标
处理时间、答案准确率以及需要修改的答案比例。

文档分析

问题
团队需要人工审阅合同或业务文档。
方案
工具标出相关信息及原文段落,供专业人员审阅。
衡量指标
审阅时间、信息遗漏情况以及与原文的一致性。

异常检测

问题
数据中的异常难以及时发现。
方案
模型标记异常事件,由团队进一步核实。
衡量指标
告警准确率、误报情况以及可用于响应的时间。
部署决策

将结果与现有流程进行比较。

  1. 基准

    衡量任务耗时并了解现有操作方式,共同确定数据样本和预期测试结果。

  2. 原型

    为选定任务构建原型,并向商定的用户群开放使用。

  3. 评估

    根据商定的基准,比较质量、耗时、成本和风险。

  4. 决策

    共同决定是部署、调整方法,还是在此阶段结束。

如果原型未达到预期怎么办?

您将获得测试结果和我们的建议,可以选择在此阶段结束,无需委托后续部署。

如何处理数据和安全问题?

开始前,我们会共同确定可使用的数据、访问权限以及方案运行环境。我们在约定范围内进行安全测试,并与贵公司相关负责人讨论法律问题。

您希望改进哪个工作流程?

描述一项任务、由谁执行,以及最耗时的环节。通过一次免费的 30 分钟交流,我们会确定值得验证的内容。

描述您的 AI 应用场景