Uso de Blue Prism Decision

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Blue Prism® Decision les brinda a los usuarios de Blue Prism la capacidad de capacitar e implementar modelos inteligentes de toma de decisiones de aprendizaje automático dentro de su Digital Workforce, sin necesidad de tener experiencia en ciencia de datos. La interfaz de usuario simple e intuitiva de Blue Prism Decision les permite a los usuarios lo siguiente:

• Definir un modelo: agregue un título, descripción, tipo de decisión y variables de decisión.
• Capacitar el modelo: utilice el aprendizaje activo basado en variables de entrada definidas y especificadas por el servicio del modelo, sin necesidad de tener conocimientos científicos de datos para producir modelos de aprendizaje automático estadísticamente precisos.
• Calibrar el modelo: revise las entradas del modelo y las predicciones de resultados, y sobrescriba la decisión del modelo si es necesario.

Esta guía describe la funcionalidad y el uso del complemento Decision disponible en Blue Prism® Hub.

Audiencia prevista

Esta guía está destinada a ser utilizada por cualquier persona que desee utilizar Decision para crear un modelo que se pueda utilizar en una automatización y cualquier usuario que cree procesos en Blue Prism que utilice estos modelos.

Dependencias

El complemento Decision requiere acceso al contenedor de Blue Prism Decision: la API de aprendizaje automático del complemento Decision se incluye en el contenedor de Blue Prism Decision. Para obtener información sobre la instalación del contenedor, consulte Instalación de Blue Prism Decision.

Compatibilidad

Blue Prism Decision es compatible con Blue Prism 6.4 o posterior.

Exención de responsabilidad

Es responsabilidad de su organización implementar Decision de acuerdo con las leyes aplicables a su organización. Por ejemplo:

1. Su organización puede estar sujeta a leyes que prohíben o restringen la toma de decisiones únicamente automatizadas que tienen un efecto legal o similarmente significativo en una persona (como una decisión sobre el acceso al crédito o la preselección para un trabajo). Puede desarrollar la participación humana en la revisión de decisiones mediante la creación de un proceso con interacción humana agregando un modelo con interacción humana después de tomar la decisión, exactamente de la misma manera que lo harían ahora en un proceso utilizando herramientas como Blue Prism® Interact, para revisar la decisión si es necesario.
2. Ciertas leyes de privacidad de datos exigen que una organización que utiliza un modelo estadístico para tomar una decisión/predicción sobre las personas garantice que el modelo sea lo suficientemente preciso desde el punto de vista estadístico y evite la discriminación para que el procesamiento de la información personal sea justo. La precisión del modelo se actualiza continuamente a medida que el usuario continúa capacitando el modelo, y es exclusivamente a discreción del usuario continuar capacitando un modelo (al suministrar suficientes muestras) con la precisión suficiente que desea obtener, antes de utilizar las capacidades de decisión en un proceso de producción.
3. Para cumplir con el principio de transparencia, ciertas leyes de privacidad de datos exigen que una organización informe a las personas sobre cómo procesa los datos personales en un sistema de aprendizaje automático, lo que incluye poder explicar la base de cualquier decisión. Decision se basa en los principios de simplicidad y auditabilidad. Una vez que el modelo se utiliza en un proceso, puede ver un registro de auditoría que registra cada entrada, salida, puntaje de confianza y decisión de salida tomada. Esta información está disponible en la lista de predicciones.