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为什么人工智能项目从数据开始

如果数据没有被发现、清理、描述和保护,人工智能将在错误的基础上做出漂亮的反应。

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人工智能并不能解决数据混乱问题

大多数企业人工智能试点不是受到模型的限制,而是受到数据的限制:文档位于不同的存储库、目录不同、合同未分类、访问权限与角色不对应、手动收集报告、无法识别数据所有者。

因此,一个正确的人工智能项目从源头图开始:需要什么数据、数据的所有者是谁、质量规则是什么、个人数据在哪里、网络安全限制有哪些以及未来的助手应该给出什么答案。

人工智能的数据基础

Sources

来源

ERP、1C、SAP、DWH、BI、EDMS、文档、应用程序、知识库、会议、API 和外部目录。

Quality

质量

重复项、完整性、版本、日期、分类、参考书、规范化和相关性规则。

Access

权利

将人工智能响应与源系统中的真实用户权限联系起来。

Observability

控制

日志、响应质量指标、来源、错误、请求成本和用户反馈。

让我们讨论一下您的环境

描述任务、当前系统、约束和预期结果。我们将提供实用的第一步:诊断、试点、审计、路线图或项目团队。

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