仅工具增加
我使用了几种人工智能服务，但它们没有连接到实际的工单，所以我必须回到手动工作。
如果此问题重复出现
在工具之前，
我们需要首先查看阻塞的流。
准确性焦虑
很难用于重要的工作，因为没有依据或审查标准来确认结果是否正确。
数据分散
我们有很多文档和咨询记录，但是找到并重用我们需要的东西需要时间。
缺乏安全标准
对于可以输入哪些信息或谁将看到并执行结果没有标准。
RIS 所做的更改
比结果
使下一个决策更容易的结构
要自动化的任务变得更加清晰
将AI擅长的和人类需要继续判断的划分为实际的工作单元。
以数字方式比较效果
通过与现有方法比较处理时间、精度和校正量来验证采用的价值。
操作变得可控
创建权限、理由、审查和异常处理标准，以便员工可以检查和改进结果。
进度
从咨询到实际操作，
继续执行可验证的步骤
- STEP 01
工作/时间诊断
检查重复任务的输入、吞吐量、花费的时间和错误成本。
- 步骤结果
- 任务列表·优先级
- STEP 02
数据/风险检查
确定使用数据、权限和敏感信息以及人工验证点。
- 步骤结果
- 数据状态和安全标准
- STEP 03
AI流程设计
连接模型、搜索、规则和现有工具的设计方法。
- 步骤结果
- AI工作流程·验证标准
- STEP 04
原型及效果验证
与一些真实数据比较准确性、节省时间和校正量。
- 步骤结果
- 运行原型·效果分析
- STEP 05
操作连接/扩展
应用权限、记录和监控，并从验证范围扩展。
- 步骤结果
- 操作自动化·扩展计划
规定范围
包含的例程
先把要分开讨论的事情分开。
经过协商，根据现状和目标确定实际范围、进度和估算。
包含在默认范围内
- 重复工作/时间成本分析
- 数据·安全·权限检查
- AI搜索、分类、总结、草稿
- 用于验证的原型
- 与现有系统和信使集成
- 审查、记录和监控标准
排除或单独讨论
- 保证 100% 的准确性和性能
- 收集未经授权的外部数据
- 无需人工审核的高风险自动化决策
- AI模型/外部服务使用费
适合继续进行
这个项目适合RIS吗？
咨询前检查
适合这些情况
- 花费大量时间起草重复询问和答复的组织
- 对合同、报告、咨询记录进行分类汇总的团队
- 希望在内部文件和法规中快速查找证据的公司
- 希望在采用人工智能之前小规模确定现实世界影响和风险的组织
这种情况下，很难进行下去
- 不允许有任何错误可能性且无法被人确认的任务。
- 无法确认来源和使用权的数据
- 当人工智能引入本身就是目标并且没有定义要改进的任务时
常见问题解答
咨询前需要检查的事项
人工智能应该首先应用于哪些任务？
最好从具有大量迭代和大量时间的任务开始，输入和预期结果可以被描述，并且结果可以由人类验证。
与使用ChatGPT有什么区别？
除了个人使用之外，它还连接公司文档、数据库以及业务工具和权限，并将输入/输出格式和审查/记录标准设计成可重复的工作流程。
我们公司的数据是外部学习的吗？
首先检查使用的模型、合同条款以及数据存储/传输范围。根据敏感性、设计去识别化、权利分离和人工验证范围。
即使准确率不是100%我也可以使用吗？
有可能。它首先应用于人类可以检查的任务，例如分类、起草和搜索，并且根据测试结果和风险级别逐渐扩大自动执行的范围。
我可以连接到现有程序吗？
检查是否可以连接以及API、DB、文件等的权限。首先通过小型原型验证数据质量和有效性，然后连接到操作系统。
如果你没有完整的计划也没关系。