场景筛选
梳理流程,寻找重复的人工作业以及已有的历史数据。
真正跑得通的场景通常都很枯燥:分类归档、从文档中提取数据、给员工提供建议。
梳理流程,寻找重复的人工作业以及已有的历史数据。
素材是否足够、结构化程度如何。这往往是最主要的限制因素。
在有限范围内跑通一个场景,并对比前后数据。
接入业务系统、邮件或工单系统,也就是员工本来就在用的地方。
在准确率达到可接受水平之前,结果由人工复核。
向员工说明工具在哪里有帮助、在哪里不能轻信。
试点需四到六周。是否全面推广,依据试点结果决定,而不是事先拍板。
寻找候选流程,并测算它们目前占用多少工时。
挑一个指标清晰的场景。同时上多个只会分散精力。
以影子模式运行:系统给建议、人来决策,并比对结果。
如果数据证实了收益,再扩展到整个流程。
落地失败通常败在数据,而不是技术。企业想自动给咨询分类,可历史记录都在邮件里、没有类别标签,模型无从学起。一年规范的记录,比最先进的模型更有价值。
从流程入手,而不是从技术入手。找出员工每天要重复很多遍的人工操作,再看这些工作是否留下了历史记录。如果没有记录,第一步就是开始记录。
在能跑通的场景里不会,它只是把人从重复劳动中解放出来。完全替代人的情况很少见,通常只出现在纯机械的任务上。我们不承诺能裁员,因为实际很少发生。
单一场景的试点,成本大致相当于一名工程师一个月的投入。后续投入取决于试点结果:如果收益没有得到验证,及时收手更诚实。
请说明哪些环节存在大量重复人工。我们会核实数据是否具备,并提出试点方案。
申请已受理
我们已经收到。我们会在一个工作日内回复,紧急问题将立即安排值班工程师处理。
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