AI และระบบอัตโนมัติ

เริ่มจากคุณค่า

โครงการ AI จำนวนมากล้มเหลวด้วยเหตุผลง่าย ๆ ไม่มีใครตรวจว่างานนั้นคุ้มที่จะทำให้เป็นอัตโนมัติหรือไม่ เราเริ่มด้วยการทบทวนงานของคุณสั้น ๆ ซึ่งจัดลำดับกรณีใช้งานที่เป็นไปได้ตามประโยชน์และความยาก และบอกชัดเจนว่าควรตัดอันไหนทิ้ง สิ่งที่คุณได้คือรายการสั้น ๆ ที่ตัดสินใจต่อได้ ไม่ใช่การนำเสนอเรื่องเทคโนโลยี

ขอบเขตงาน

• ทบทวนและจัดลำดับกรณีใช้งาน พร้อมประโยชน์และแรงงานที่คาดว่าจะใช้
• ระบบอัตโนมัติสำหรับเอกสารและข้อมูล: สกัด จัดประเภท กระทบยอด รายงาน
• การอ่านเอกสารในภาษาของภูมิภาคนี้ รวมถึงหน้าที่สแกนมาและหน้าที่เขียนด้วยมือ
• ระบบอัตโนมัติระหว่างเครื่องมือที่ทีมของคุณใช้อยู่แล้ว รวมถึงแอปส่งข้อความ
• ผู้ช่วยภายในที่สร้างบนเอกสารและระบบของคุณเอง
• พัฒนาโมเดลเฉพาะ ฝึกบนข้อมูลของคุณเอง
• ติดป้ายและกำกับข้อมูล โดยทีมที่อ่านภาษาของเอกสารคุณได้
• ปรับจูนโมเดลเปิดให้เข้ากับสาขาและภาษาของคุณ
• โครงสร้างพื้นฐานสำหรับการฝึกและการประมวลผล บนคลาวด์หรือบนเครื่องของคุณเอง
• การเลือกโมเดลและบริการ รวมถึงส่วนที่ควรเก็บไว้นอกบริการภายนอก
• การประเมิน การเฝ้าระวัง และการฝึกซ้ำเมื่อข้อมูลของคุณเปลี่ยนไป
• ธรรมาภิบาล AI: การคุ้มครองข้อมูล ระยะเวลาเก็บรักษา กติกาการใช้งานสำหรับพนักงาน
• การฝึกอบรมทีม ตั้งแต่ความเข้าใจระดับผู้บริหารจนถึงการใช้งานประจำวัน

สิ่งที่คุณได้รับ

• รายงานทบทวนกรณีใช้งานเป็นลายลักษณ์อักษร: แต่ละงานที่พิจารณา ประโยชน์ที่คาด แรงงานที่ต้องใช้ และข้อเสนอแนะของเรา
• ชุดทดสอบที่ดึงจากเอกสารของคุณเอง และวิธีประเมินที่ตกลงร่วมกับคุณ เพื่อให้คุณภาพถูกวัด ไม่ใช่ถูกเถียง
• ระบบที่ใช้งานได้ พร้อมซอร์สโค้ดและการตั้งค่าในคลังโค้ดที่เป็นของคุณ
• คู่มือปฏิบัติงานสำหรับคนที่ดูแลระบบ ทั้งภาษาอังกฤษและภาษาที่ทีมใช้ทำงาน เพื่อให้เพื่อนร่วมงานคนใหม่รับช่วงต่อได้
• การเฝ้าระวังที่แสดงว่าผลลัพธ์เริ่มเพี้ยนเมื่อไร และตอนนั้นต้องทำอะไร
• บันทึกเป็นลายลักษณ์อักษรว่าตัดสินใจอะไรและเพราะอะไร ในรูปแบบที่ฝ่าย IT ของกลุ่มบริษัทหรือผู้ให้ทุนของคุณอ่านได้

เราทำงานอย่างไร

1. 01

   ทบทวน

   เรานั่งคุยกับคนที่ทำงานจริง ในสำนักงานของคุณเอง อ่านเอกสารที่พวกเขาใช้ และทำรายการงานที่ระบบอัตโนมัติจะเปลี่ยนอะไรได้จริง เราต้องได้ตัวอย่างจริงในรูปแบบที่มันเข้ามาจริง ๆ และต้องมีคนในทีมของคุณหนึ่งคนที่รู้กระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบ

2. 02

   นำร่อง

   เราสร้างรุ่นเล็กที่สุดที่ตัดสินได้ บนข้อมูลจริงของคุณและบนหน้าที่ยากจริง ไม่ใช่ตัวอย่างที่สะอาดแล้ว และวัดด้วยชุดทดสอบที่ตกลงกันไว้ ถ้าไม่ผ่าน เราจะบอกตรง ๆ และหยุดที่นั่น

3. 03

   ขึ้นใช้งานจริง

   เราติดตั้งระบบและเชื่อมกับเครื่องมือที่ทีมของคุณใช้อยู่แล้ว รวมถึงแอปส่งข้อความซึ่งงานส่วนใหญ่เกิดขึ้นจริงที่นั่น ส่วนที่พนักงานใช้มือจับถูกทำมาเพื่อโทรศัพท์ที่พวกเขามีและเพื่อสัญญาณที่หลุดบ่อย แล้วเราจึงเขียนคู่มือปฏิบัติงานและอบรมคนที่จะใช้งาน

4. 04

   ติดตามต่อ

   ข้อมูลเปลี่ยน คุณภาพก็เปลี่ยนตาม เราเฝ้าดูผลลัพธ์ ฝึกซ้ำหรือปรับเมื่อจำเป็น และบันทึกระบบไว้เป็นเอกสารเพื่อให้คนถัดไปในตำแหน่งนั้นดูแลต่อได้ คน IT ย้ายงานกันทั่วภูมิภาค และระบบที่ไม่มีใครรับช่วงต่อได้คือระบบที่จะหยุดเดิน

เอกสาร ข้อมูล และงานที่ทำซ้ำ ๆ

งานที่เป็นประโยชน์ส่วนใหญ่ไม่ได้หวือหวา ใบแจ้งหนี้และใบส่งของถูกอ่านและบันทึกโดยไม่ต้องพิมพ์ สัญญาและรายงานถูกจัดประเภทและส่งถึงคนที่ถูกต้อง รายการเดินบัญชีถูกกระทบยอดกับระบบบัญชี ตัวเลขรายเดือนถูกรวบรวมจากหลายเครื่องมือมาไว้ที่เดียว ที่พนมเปญ กรุงเทพ โฮจิมินห์ เวียงจันทน์ หรือจาการ์ตา งานเหล่านี้ส่วนใหญ่เข้ามาเป็นไฟล์สแกนจากเครื่องในสำนักงานหรือรูปถ่ายจากโทรศัพท์ และเข้ามาเป็นภาษาเขมร ไทย ลาว เวียดนาม หรืออินโดนีเซีย ไม่น้อยกว่าภาษาอังกฤษ

นี่คือจุดที่เราระวัง การอ่านด้วยเครื่องยังอ่อนกว่าอย่างชัดเจนสำหรับภาษาเขมร ลาว ไทย และลายมือ เมื่อเทียบกับภาษาอังกฤษแบบพิมพ์ และไม่มีผู้ให้บริการรายใดเปลี่ยนเรื่องนี้ได้ด้วยคำสัญญา กับกองแบบฟอร์มที่กรอกด้วยมือ คำตอบที่ตรงไปตรงมาบางครั้งคือให้คนอ่านต่อไป ส่วนระบบเพียงคัดแยกและกรอกเฉพาะส่วนที่มั่นใจ เราวัดบนหน้าเอกสารของคุณเองก่อน แสดงให้เห็นว่าความผิดพลาดเกิดที่ไหน และออกแบบขั้นตอนตรวจทานร่วมกับคุณ แทนที่จะปล่อยให้คุณไปเจอปัญหาตอนใช้งานจริง

ผู้ช่วยภายในคือความคิดเดียวกันที่ใช้กับความรู้ มันตอบจากระเบียบปฏิบัติ สัญญา และโครงการเก่าของคุณเอง บอกแหล่งที่มาของทุกคำตอบเพื่อให้พนักงานตรวจทานได้ และตอบด้วยภาษาเดียวกับที่ถามมา มันอยู่ในแอปส่งข้อความที่ทีมของคุณใช้อยู่แล้วได้ และต้องทำงานบนโทรศัพท์ Android ธรรมดาและบนเครือข่ายที่ไม่สม่ำเสมอ มันช่วยเมื่อเอกสารของคุณมีจำนวนมาก กระจัดกระจาย และถูกค้นหาบ่อย มันไม่ช่วยในฐานะของแทนเอกสารที่ยังไม่มีใครเขียน

การสร้างและฝึกโมเดล และภาษาของภูมิภาคนี้

ไม่ใช่ทุกปัญหาจะแก้ได้ด้วยการเรียกใช้บริการภายนอก เมื่องานมีลักษณะเฉพาะ ทำซ้ำ และอิงข้อมูลของคุณเอง โมเดลที่เล็กกว่าแต่ฝึกมาเพื่องานนั้นควบคุมได้ง่ายกว่า เราดูแลทั้งสาย: เตรียมและติดป้ายข้อมูล เลือกสถาปัตยกรรมหรือโมเดลเปิดที่จะเริ่ม ปรับจูน ประเมินด้วยชุดทดสอบที่คุณเห็นชอบ และนำขึ้นใช้งานจริง การติดป้ายข้อมูลทำโดยทีมที่อ่านภาษาของเอกสารคุณได้จริง สรรหาและบริหารอยู่ในพื้นที่นี้ นั่นคือสิ่งที่สร้างความต่างกับตัวเขียนภาษาเขมร ลาว ไทย และเวียดนาม ซึ่งบริการทั่วไปยังรองรับได้ไม่ดี โมเดลที่ปรับจูนบนเอกสารของคุณเองทำงานกับภาษาเหล่านี้ได้ดีกว่าโมเดลทั่วไปที่ใหญ่กว่า และยังอยู่บนโครงสร้างพื้นฐานที่คุณควบคุม การฝึกและการประมวลผลมีความต้องการต่างกัน เราจึงกำหนดขนาดทั้งสองส่วน บน GPU คลาวด์หรือบนเครื่องในห้องเซิร์ฟเวอร์ของคุณเอง ที่ซึ่งไฟดับและลิงก์ออกนอกที่อ่อนแอเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบ

ข้อมูลของคุณ และมันไปที่ไหน

การส่งเอกสารบริษัทไปยังโมเดลภายนอกมีผลในทางปฏิบัติก่อนจะมีผลทางกฎหมาย คำถามแรกง่ายมาก: พนักงานของคุณมีสิทธิวางข้อความอะไรลงในเครื่องมือสาธารณะจากโทรศัพท์ส่วนตัวของเขา และมีใครรู้ไหมว่าวันนี้พวกเขาวางอะไรลงไปแล้ว หลังจากนั้นจึงเป็นกฎที่คุณต้องรายงาน ไม่ว่าจะกำหนดโดยฝ่าย IT ของกลุ่มบริษัทในต่างประเทศ หรือโดยผู้ให้ทุนที่มีเงื่อนไขเรื่องข้อมูลส่วนบุคคลของตนเอง เราถือว่าทั้งหมดนี้เป็นคำถามเรื่องธรรมาภิบาลเดียวกัน: อะไรออกจากองค์กรได้ อะไรต้องอยู่ข้างใน เก็บไว้นานเท่าไร และใครมองเห็นได้ บางครั้งคำตอบที่ถูกต้องคือเก็บงานบางส่วนไว้นอกบริการภายนอกทั้งหมด บนเครื่องที่อยู่ในสำนักงานของคุณเอง และเราจะพูดตรง ๆ เมื่อเป็นเช่นนั้น

สิ่งที่เราจะแนะนำว่าอย่าทำ

แชตบอตที่ตอบได้แย่กว่าพนักงานของคุณ การทำให้กระบวนการที่ควรยกเลิกกลายเป็นอัตโนมัติ การแทนที่คนที่งานจริงคือการใช้วิจารณญาณ โมเดลที่ฝึกบนข้อมูลที่บางเกินกว่าจะรองรับได้ การนำร่องที่ไม่มีทางแยกความสำเร็จออกจากความล้มเหลว ระบบที่มีคนเดียวเข้าใจ ในตลาดที่คน IT ย้ายงานกันบ่อย การทบทวนมีไว้เพื่อระบุเรื่องเหล่านี้แต่เนิ่น ๆ และเรายอมเสียงานดีกว่าสร้างสิ่งเหล่านั้นขึ้นมา