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主题引导·业务工作

澄清主数据异常

Digamma 与 AI 员工一起定期进行主数据澄清。根据商定的规则检查缺失、不正确或矛盾的主数据,并准备更正以供批准。

体力劳动积累的地方

主数据错误,例如重复的项目和材料、缺失的银行数据、不正确的税务数据以及矛盾的客户或供应商记录,会造成后续工作和下游错误。供应商设置和数据更改需要手动批准。在订单接收过程中,仅一个未解决的送货地址就可能导致案件搁置。

从接收到移交

  1. 01

    抓拍记录及审核理由

  2. 02

    比较必填字段和参考文献

  3. 03

    准备修正和开放问题

  4. 04

    保持审批和系统移交可追溯

一个相连的工作区域

这些步骤描述了潜在的工作范围。数据访问、规则、例外和移交将根据您的流程进行评估,并在工作开始前达成一致。

  • 从商定的来源捕获新的或改变的客户、供应商、物品、材料和产品数据。
  • 按既定规则识别缺失的必填字段、可能的重复项和相互矛盾的信息。
  • 汇集参考数据和现有证据以进行修正。
  • 为负责团队准备缺失的信息和后续问题。
  • 提交主数据更正以供 ERP、CRM 或 MDM 批准,并记录商定的处理状态。

当工作评估有意义时

  • 销售、采购、财务或物流中的经常性主数据更正。
  • 具有矛盾记录的多个系统或位置。
  • 定义数据所有者、参考源和审批规则。

托管工作

实施后工作仍在继续。

Digamma将商定的处理步骤与正在进行的技术操作相结合。这包括处理监控、技术错误处理和商定的调整。服务时间、审核任务和升级路径在工作范围中定义。

探索 digamma.io 上的运营模式 ↗

在现有系统中工作

ERP、CRM、MDM、批准的数据库和文档存储库。事实来源和任何回写程序都是针对工作范围定义的。

数字员工和人工智能代理执行工作步骤。来源、检查和未解决的问题对于商定的移交仍然是可追踪的。您的团队根据定义的审批规则做出业务和商业决策。

哪些工作不断回到您的团队?

我们讨论容量、当前处理、系统和您需要的结果。这确定了 Digamma 是否可以承担这项工作以及商定的范围将涵盖的范围。

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