Cilvēka apstiprinājums AI procesos
Cilvēka apstiprinājuma mehānisms nodrošina, ka AI sagatavotais rezultāts pirms būtiskas darbības tiek pārbaudīts un vajadzības gadījumā labots.
Kādu problēmu risina šis pakalpojums?
Pilnīga automatizācija var būt riskanta, ja AI apstrādā finanšu, juridisku vai klientam nosūtāmu informāciju. Savukārt pilnīga manuāla pārbaude var atcelt automatizācijas ieguvumu.
Ko iespējams izstrādāt vai ieviest?
- Ticamības sliekšņus automātiskai vai manuālai apstrādei.
- Ērtu rezultāta un avota salīdzināšanas skatu.
- Labojumu un apstiprinājumu vēsturi.
- Uzdevumu novirzīšanu atbilstošam speciālistam.
- Automātisku procesa turpināšanu pēc apstiprinājuma.
- Darbinieku labojumu izmantošanu kvalitātes analīzei.
Kā notiek izstrāde?
- Izvērtējam konkrēto biznesa procesu, datu avotus, lietotājus un sagaidāmo rezultātu.
- Nosakām, vai uzdevumam nepieciešams valodas modelis, klasiskā automatizācija, meklēšanas risinājums vai vairāku pieeju kombinācija.
- Definējam datu drošības prasības, piekļuves tiesības, rezultāta formātu, validāciju un cilvēka kontroles punktus.
- Izstrādājam risinājumu testa vidē un pārbaudām to ar klienta reāliem piemēriem, izņēmumiem un kļūdu scenārijiem.
- Integrējam risinājumu uzņēmuma sistēmā, portālā vai API un ieviešam žurnālus, limitus un uzraudzību.
- Pēc ieviešanas analizējam kvalitāti, izmaksas un kļūdas, pēc vajadzības mainot modeli, uzvedni vai apstrādes loģiku.
Galvenie ieguvumi uzņēmumam
- Mazāks AI kļūdas radīts biznesa risks.
- Darbinieks pārbauda tikai neskaidros gadījumus.
- Pārskatāma atbildība par gala rezultātu.
- Iespēja pakāpeniski palielināt automatizācijas apjomu.
- Dati par biežākajām AI kļūdām.
Kas jāņem vērā pirms ieviešanas?
Jānosaka, kuri gadījumi tiešām prasa cilvēku. Ja pārbaude tiek pieprasīta vienmēr, process var palikt tikpat lēns kā iepriekš.
Devera pieeja
Devera izstrādā elastīgu apstiprināšanas plūsmu, kur AI ticamība, datu tips un biznesa risks nosaka nākamo soli.
