Decision Dataset Foundry
Chúng tôi cấu trúc hóa phán đoán, hành động và thất bại của con người trong vận hành thực tế thành bộ dữ liệu để cải thiện AI. (tài sản nội bộ · sẽ ra mắt sau)
Cách nhận biết nhanh dịch vụ này có hợp với bạn không
Chúng tôi nêu rõ những điểm mấu chốt bạn cần cho quyết định đầu tiên.
Phù hợp nhất với
Đội mà việc gợi ý/phán đoán là cốt lõi, đội đang bị giới hạn bởi dữ liệu công khai, và tổ chức muốn giảm thất bại/rời bỏ
Việc chúng tôi xử lý đầu tiên
4-12 tuần
Hãy kiểm tra điều này trước
Còn ở giai đoạn ý tưởng, hầu như chưa có quyết định nào được thực thi thật
Tổng quan dịch vụ
Decision Dataset Foundry chủ động tạo ra, ghi lại và chuẩn hóa tri thức ngầm, lập luận, các ca thất bại và bối cảnh hiện trường trong lúc vận hành thực tế, rồi biến chúng thành tài sản dữ liệu riêng, sẵn sàng cho mô hình.
Trên các lĩnh vực như đấu thầu, marketing, CS, bất động sản, thương mại, sức khỏe và nhiều mảng khác, chúng tôi ghi lại và chuẩn hóa những quyết định làm-hay-dừng có thật, điểm số, lý do thất bại và kết quả thực thi thành bộ dữ liệu quyết định có thể huấn luyện mô hình.
Lợi ích chính
Quy trình
Xác định lĩnh vực và các điểm phán đoán (gợi ý/chọn/thực thi/dừng/thất bại)
Thiết kế lược đồ, nhãn, giao diện thu thập và chính sách ghi nhật ký
Dựng đường ống thu thập qua API/nhật ký/bảng điều khiển/gắn thẻ/cơ sở dữ liệu
Vận hành việc gán nhãn: lượt đầu theo quy tắc, rồi con người kiểm tra chất lượng
Đóng gói/đánh giá bộ dữ liệu bằng lấy mẫu, kiểm tra thiên lệch và báo cáo chất lượng
Nối vào việc huấn luyện và liên tục cải thiện vận hành
Sản phẩm bàn giao
Thông tin dịch vụ
Bảng tự chẩn đoán
📋 Trường hợp phù hợp
- ✓Đấu thầu: gợi ý → quyết định làm-hay-dừng → thực thi → thành công/thất bại, để cải thiện Fit Score
- ✓Bất động sản: điểm số/phán đoán rủi ro của tin đăng được nối với kết quả thực tế để cải thiện dự đoán
- ✓Vận hành người bán thương mại: quyết định chọn hàng được nối với biên lợi nhuận/rủi ro và kết quả bán
⚠️ Trường hợp không phù hợp
- ✗Còn ở giai đoạn ý tưởng, hầu như chưa có quyết định nào được thực thi thật
- ✗Tổ chức chưa thể thiết lập được nền nếp về đồng ý và bảo mật dữ liệu
Cách tiếp cận thiết kế
Gắn thẻ lượt đầu theo quy tắc, truy hồi các ca tương tự, chấm điểm nền và kiểm tra chất lượng dữ liệu
Phê duyệt định nghĩa nhãn, kiểm tra chất lượng bằng lấy mẫu, đặt mục tiêu KPI và quản trị chính sách với dữ liệu nhạy cảm
Không ghi lại kết quả, tiêu chí nhãn không ổn định, hoặc yêu cầu thu thập thiếu an toàn khi chưa ẩn danh
Trường hợp triển khai thực tế
Con người vẫn ra quyết định, nhưng lý do và kết quả không được ghi lại, nên AI không khá lên
Phán đoán, thất bại và kết quả tích lũy thành bộ dữ liệu, liên tục cải thiện độ chính xác của mô hình và mức độ tự động hóa
Kết quả kiểm chứng
Lộ trình gợi ý
Dữ liệu / phân tích kết quả · A-Z 10
Khi dữ liệu đang tích lũy nhưng chưa rõ nên nhìn vào đâu hay đọc kết quả một cách có cấu trúc thế nào
Dịch vụ liên quan
AI-SYSTEM Operating OS
Chốt quyết định trước khi thực thi và sắp xếp dòng vận hành trong lúc thực thi
Gợi ý cơ hội thầu / hỗ trợ bằng AI
Tìm và sàng lọc nhanh hơn các dự án công, chương trình hỗ trợ và cơ hội đấu thầu
Bảng Business Intelligence bằng AI
Phân tích dữ liệu thu hút, kênh và doanh thu trong một màn hình
Chúng tôi trả lời những câu hỏi rủi ro nhất trước cả khi bộ phận mua sắm hỏi.
Với khách hàng B2B, sự tin cậy không phải là chi tiết phụ. Năm quy tắc này là mức tối thiểu trên mọi dịch vụ của chúng tôi.
Phạm vi dữ liệu
Chúng tôi chỉ dùng thông tin tối thiểu cần cho quy trình và nói rõ những gì đi vào hệ thống, những gì được lưu.
Ranh giới sử dụng AI
Chúng tôi tách các bước có AI hỗ trợ như tóm tắt, gợi ý, soạn nháp khỏi phán đoán cuối cùng của con người.
Điểm con người phê duyệt
Gửi ra bên ngoài, phản hồi khách hàng, nộp hồ sơ và các bước liên quan đến chi tiêu mặc định cần người xem lại.
Nhật ký và khả năng kiểm toán
Khi có sự cố, người vận hành phải lần được: cái gì đã vào, hệ thống gợi ý gì và quy trình dừng ở đâu.
Kiểm soát truy cập
Chúng tôi tách trách nhiệm của người vận hành, người duyệt và quản trị viên, tránh mở quyền truy cập rộng vào dữ liệu nội bộ.
Những gì chúng tôi chốt trước khi triển khai
- •Dữ liệu nào được phép đi vào quy trình
- •Kết quả nào tuyệt đối không được gửi ra khi chưa duyệt
- •Quy trình dừng ở đâu và ai xác nhận khi có vấn đề
- •Người vận hành cần nhật ký gì để xử lý sự cố nhanh
Những gì bạn có thể kiểm chứng trước khi nói chuyện với chúng tôi
Phạm vi dữ liệu
Điểm con người phê duyệt
Nhật ký và khả năng kiểm toán
Thông tin dịch vụ
Thời gian dự án
Dựng ban đầu 4-6 tuần, ổn định 8-12 tuần
Chi phí
Tính theo phạm vi, dựa trên số lĩnh vực và độ phức tạp của việc gán nhãn (khuyến nghị PoC → hợp đồng mở rộng)
Thời gian triển khai
4-12 tuần
Nhân lực
3-6 giờ/tuần
Tổ chức phù hợp
Đội mà việc gợi ý/phán đoán là cốt lõi, đội đang bị giới hạn bởi dữ liệu công khai, và tổ chức muốn giảm thất bại/rời bỏ
Kết quả kiểm chứng
Dịch vụ chính
- Thiết kế lược đồ sự kiện quyết định: chuẩn hóa trạng thái làm-hay-dừng, điểm số (0-100), thẻ rủi ro, phần diễn giải lý do và kết quả
- Tạo dữ liệu thất bại/rời bỏ/tạm hoãn: thu thập lý do thất bại hay tạm dừng qua đầu vào có cấu trúc + tường thuật
- Chuẩn hóa xuyên lĩnh vực: ánh xạ phán đoán riêng của từng lĩnh vực về các đặc trưng chung
- Gán nhãn có con người trong vòng lặp: phân loại tự động + con người rà soát để có nhãn chất lượng cao
- Đóng gói bộ dữ liệu huấn luyện: chia train/valid/test kèm các chỉ số chất lượng
- Vòng lặp cải thiện mô hình: dự đoán → thực thi → kết quả → huấn luyện lại