自动化与人工智能

管理分析与报告

按照与您商定的定义,从公司系统中计算出的管理层报告,出现偏差时发出告警,每个数字都有明确的负责人。

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客户找到我们时的情况

  1. 同一份报告有两个版本

    财务总监在管理层会议上带来一份产品毛利报告。销售总监带来自己的版本,同样的毛利却用了另一种算法。数字不一致,因为一个扣除了物流成本,另一个没有扣除。会议变成了争论哪个版本才是对的,决策被推迟到下个月。

  2. 报告出来时已经太晚了

    客户欠款由财务部门在月末结账后计算。报告送到管理层之前,销售人员已经接下了同一客户的新订单,因为在销售系统中看不到未付发票。月初出现的偏差,管理层几周后才看到。

  3. 对交易对手的评估取决于谁了解它

    关于信用额度或是否接受大额交易的决策,依赖的是销售人员的记忆,以及财务部门来得及核查的内容。付款历史、以往订单规模和争议都在系统中,但决策前没有人把它们整合成一个评估。了解该交易对手的人一旦离职,这些知识也随之离开。

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我们的工作

  1. 指标是描述公司中某一事项状态的单个数字:订单毛利、客户逾期天数、按时交货占比。我们与管理层确定每个指标的定义:毛利包含哪些内容、付款从哪一天起算作逾期、交易对手风险由哪些数据构成。我们为每个定义注明数字所来自的系统,以及公司内对其负责的人。由此形成一份指标字典,在构建第一份报告之前由管理层批准。

  2. 仪表盘是一个直接用系统实时数据显示指标的界面,无需人工汇编报告。我们基于会计、销售和行业系统的数据,为管理层和部门负责人构建仪表盘。仪表盘上的每个数字都可以追溯到生成它的记录:从欠款总额到发票清单,从毛利到订单。把多个系统的数据汇集到一处并检查数据质量属于单独的服务范围;在这里,我们确定如何根据指标字典用现有数据计算每个指标。

  3. 告警是在指标超过与管理层商定的阈值时,向指定人员发送的通知:订单毛利低于设定水平,或客户欠款超过限额。通知中包含触发告警的数据。

  4. 我们用公司已有的数据计算交易对手或交易的风险评估:付款历史、订单规模和频率、争议和投诉。评估规则与管理层商定,并形成书面文件。如果数据条件允许,我们还会加入统计模型:一种根据过往类似交易的结果计算评分的程序。评分显示在作出决策的系统中,例如在接受订单时,并附有影响评分的因素说明。决策由人作出。接手事项整个环节的AI智能体属于单独的服务范围。

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您将获得什么

    • 指标字典:每个数字的名称、计算方法、来源系统、负责人和刷新频率,经管理层批准。
    • 面向管理层和部门负责人的仪表盘,由系统自动提供数据,每个数字都可追溯到源记录。
    • 告警:阈值清单及被通知人员,以及记录告警触发时间和处理人的日志。
    • 交易对手或交易的风险评估,附规则和所用数据的说明,显示在作出决策的地方。
    • 修改指标定义和新增报告的操作手册,让下一份报告不再需要承包商参与。

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工作如何进行

    1. 我们梳理现有报告。取最近一份管理层报告及其所依据的表格,逐项记录每个数字的来源和计算人。结果:指标清单,包括现有来源、部门之间的差异和手工步骤。
    2. 我们与管理层商定定义。在研讨会上,为每个指标确定一个定义、一个来源和一位负责人。结果:在构建之前经管理层批准的指标字典。
    3. 我们构建仪表盘、告警和风险评估。接入系统,按指标字典计算指标,并将结果与最近一份手工报告比较,逐一解释差异。结果:显示商定数字的仪表盘,以及按管理层设定的阈值启用的告警。
    4. 我们移交责任。在商定的时间内,手工报告与仪表盘并行运行;我们培训指标字典负责人进行修改,并移交操作手册。结果:手工报告停用,定义和仪表盘由您的人员维护。

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团队经验

  1. 团队成员曾为一家制造与贸易行业客户构建企业管理系统(ERP),其中包含集装箱贸易的风险分析。他们还为一家金融行业客户构建了内置AI助手的市场分析平台。

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管理层应向报告承包商提出的问题

    1. 每个指标的定义记录在哪里,我方由谁批准?
    2. 仪表盘上的每个数字从哪里获取,能否从每个数字追溯到生成它的记录?
    3. 如果我们更换销售系统或会计系统,报告会怎样?
    4. 谁会收到偏差告警,我们如何判断没有告警是因为没有偏差,还是因为数据供给中断?
    5. 交易对手风险评估基于哪些数据计算,决策者能否看到影响评估的因素?
    6. 上线后谁可以修改指标定义,每次修改是否都会连同日期和签名一起记录?
    7. 新增报告是否需要承包商,还是可以由我方人员按照操作手册完成?
  1. 哪些指标现在就能从您的系统中计算出来,哪些需要先调整数据,由我们首先开展的分析来说明。

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重复性工作由AI智能体、文档识别和自动生成的报告接手;上线后我们持续衡量质量并维护模型。

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人工智能部署

AI智能体在您的系统中接手人工工作量最大的环节,准备附有文件依据的决策建议,再由您的员工审批。

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程序读取您公司的扫描件、电子邮件和规章制度,将其转化为数据和注明出处的答复,没有把握的事项则交给人工处理。

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数据治理与数据流

一套统一商定的客户、产品和销售数据集,通过数据流从您的各个系统获取数据,可随时查看数据是否到达,可直接用于报告和AI模型。

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为上线后的智能体或模型提供运维:用日常工作中的样本检查答复质量,控制使用费用,决策日志随时可用于审计和投诉处理。

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合作如何开始

  1. 问题沟通

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  2. 签署保密协议后的分析

    我们调研流程和系统,提交附带工作范围的建议。分析开始前,您已知道其范围、期限和价格。

  3. 方案与报价

    您将收到实施的范围、团队、时间表和价格,由您决定是否启动。

如果您委托我们实施,分析费用将计入实施费用。

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