PIPELINE实践中，AI自动化几乎总是从一个流程开始，而非从整体概念开始。一个正常运行的AI项目与一个搁浅项目之间的区别，几乎总是应用场景的明确性——而非技术。只有在第一步在实际运行中确实有效后，才会扩展。
01 — 实践
具体是怎样的
一个正常运行的AI项目与一个搁浅项目之间的区别，几乎总是应用场景的明确性——而非技术。
典型的起步是这样的：企业指定最耗费精力的那个流程。不是“我们要用AI做点什么”，而是具有可衡量结果的具体流程。
正式上线后不会立即扩展，而是观察。初期由人工检验每个决策。根据结果逐步放宽检验阈值。
02 — 适用性
什么时候值得做
- 受影响的流程至少每周发生一次。
- 它遵循可以写下来的规则 — 即使存在例外情况。
- 这是如今没人愿意做的手工活。
- 由一个人决策,而不是三个人需要协调。
- 您们可以明确如何判断它是否成功。
03 — 界定范围
我们不建议的情况
- 流程还在变化中。只要您还在调整流程本身，手工操作更灵活也更经济。
- 例外情况多于常规情况。那就是在自动化例外，成本会很高。
- 没有数据基础。如果没有数字化的原始数据，就缺少基础条件。
- 业务量太小。每月只有五个流程，任何系统都不划算 — 即使是便宜的。
- 真正的瓶颈在别处。如果询价太少，加快处理速度没有意义。
04 — 问题
常见问题
我们的数据会被用于语言模型训练吗？
不会。我们仅使用合同明确排除客户数据训练的访问权限，并在欧盟内处理。对于特别敏感的数据，我们使用在您自己基础设施上运行的模型。
这需要大量数据吗？
不需要。与传统机器学习不同，大多数应用场景只需几十个优质示例，因为语言模型已经具备语言能力。
可靠性如何？
这取决于应用场景，我们会在正式上线前进行测量。对于传入消息的分类，构建良好的系统通常能达到九成以上。关键不仅是准确率本身，而是出错时会发生什么——因此我们始终会内置一个检验阈值。
我们可以小规模开始吗？
这是唯一合理的方式。一个应用场景，八周时间，可衡量的结果。之后做什么，您根据所见结果决定。
这与聊天机器人有何区别？
聊天机器人在对话中回答问题。AI自动化在后台运行，无需对话——它阅读、分类和预判，而其他人专注于实际工作。
如果文档或格式发生变化怎么办？
只要内容意义不变，系统就能很好应对——不同于刚性的基于字段的识别。全新的文档类型需要短暂的重新调整，而非重建。
与普通自动化有何区别？
普通自动化遵循固定规则：如果字段A填写完毕，则执行B。AI自动化则适用于没有固定字段的场景——自由文本、图像、变化的文档格式。通常二者结合才是正确答案，而非只选其一。
下一步
我们会了解您的初始情况。
告诉我们目前什么最耗费时间。由此我们会给出一份包含工作量和收益的评估——之后才会提供报价。