这是观察自动化系统工作原理的另一种方式：
现在我们了解了解决方案的基本原理，是时候深入挖掘了。提出以下问题可以帮助我们找到实现所需自动化水平的方法。
我们如何在一个地方数据库中获取所有消息？
我们如何确定哪个部门收到投诉？
我们如何相信这种自动化的结果？
思考一下未来，如果我们扩大业务规模来服务数百万客户，会出现哪些复杂情况？
我们是否有足够的数据和资源来应用机器学习？
如何开始实验
在几乎所有情况下，最好从小处着手。尽可 阿富汗电话号码数据 能将复杂的决策过程分成小块。这样，就可以有效地分析和解决这个复杂难题的每一部分。例如，在上述用例中，可以将整个问题分为以下阶段：
数据收集策略
数据存储及相关技术
我们如何才能自动化上述步骤？
自动化的范围是什么？是否需要机器学习？
如何帮助我们以及它是什么样的 问题？
我们如何对数据进行建模并向企业展示其价值？
从 技术入手，了解 是否有助于解决问题
与工程团队合作构建端到端基础设施
处理并自动化较小的块
将复杂的挑战划分为较小的部分后，您需要自动执行重复性任务。例如，在上述用例中，将 分类应用于传入的反馈有助于将特定评论标记为投诉。一旦确定了投诉，我们就可以应用另一个 分类来标记任何给定文本所属的位置。