Copilote IA pour accélérer les décisions et les rapports
Un processus proposé de reporting conversationnel qui s’appuie sur des KPI, des rapports et des historiques de service approuvés pour formuler des questions, préparer des projets de synthèse et produire des résultats vérifiables pour la direction.
Un scénario de la feuille de route fondé sur le cas d'usage CIRMS GL5 d'origine. Il ne s'agit ni d'un déploiement en production ni d'un résultat garanti.
Poser une question. Examiner les éléments probants. Partager le rapport.
Les rapports de gestion récurrents peuvent nécessiter un travail chronophage de compilation et d’explication. Le concept CIRMS propose des questions-réponses en langage naturel et des synthèses automatisées, que les responsables examinent avant de les partager.
Informations dans le périmètre
- Tableaux de bord
- Vues des KPI métier et des performances.
- Tickets
- Informations approuvées sur les problèmes et les demandes de service.
- Rapports
- Rapports opérationnels et financiers dans le périmètre convenu.
- Historique de service
- Interactions antérieures, résolutions et contexte pertinent.
Comment le scénario pourrait fonctionner.
Suivez le parcours proposé, des informations approuvées à un examen assisté par l'IA, puis à une décision dont les personnes restent responsables.
- 01
Intégrer les données métier
Identifier les sources approuvées de KPI, de tickets, de rapports et d’historiques.
- 02
Préparer un brouillon avec la couche GL5 prévue
Explorer les questions en langage naturel, les synthèses et la préparation de rapports.
- 03
Examiner la réponse
Les responsables vérifient les sources, les dates, les hypothèses et toute incertitude non résolue.
- 04
Partager le résultat vérifié
Utiliser les synthèses approuvées lors des réunions et des échanges opérationnels.
Moins de travail de compilation des rapports
Viser à réduire les tâches de préparation répétitives.
Questions en libre-service
Proposer aux responsables un moyen d’explorer les informations approuvées.
Des résultats à partager
Préparer des brouillons concis à examiner, et non des rapports définitifs non vérifiés.
Le concept d'origine du cas d'usage.
Ce qui sous-tend le cas d'usage.
Distinguez le socle de la plateforme de l'intelligence prévue et des exigences de l'environnement cible.
GL3 / GL4 & architecture
Le reporting et la collecte de données de GL3, associés à la préparation des documents, des chunks et des vecteurs dans GL4, constituent le socle informationnel proposé pour une couche de reporting conversationnel.
IA & extensions futures
Les réponses conversationnelles, les synthèses générées et les rapports préparés par l’IA sont des capacités inscrites à la feuille de route GL5. Les affirmations de rapidité et de précision du diagramme d’origine sont des objectifs, et non des garanties de service mesurées.
Personnes, données & autorisations
Convenir des sources prises en charge, des limites d’autorisation, des définitions de reporting et des règles de vérification. Avant utilisation, les réponses doivent être examinées pour repérer les omissions, les conclusions non étayées et les informations obsolètes.
Une évaluation délimitée
Utiliser un ensemble fixe de rapports approuvés et un jeu de questions reproductible. Examiner les projets de réponse à la lumière des documents sources avec les futurs responsables des rapports.
Mesures possibles : temps de préparation, taux de correction par les relecteurs, couverture des références aux sources et part des questions nécessitant une escalade plutôt qu’une réponse.