人工智能和机器学习更快和准确的项目成本估算

概述

快速和准确的项目成本估算是至关重要的,以确保客户满意和重复业务. 然而, 它仍然是软件工程中最艰巨的任务之一, 特别是当处理的项目很复杂的时候, 广泛的, 在概念阶段. 人工智能和机器学习技术的进步正在将传统的软件成本估算方法转变为一种灵活、智能的方法. 一个引人注目的用例是识别和消除重复的智能解决方案, 分析和定位歧义, 以最少的人为干预处理各种格式的rfp, 为高效和快速的项目成本估算.

当前项目成本估算面临的挑战

今天, 软件开发成本估算是通过比较已知的属性和项目的参考类别来完成的, 利用项目经理过去处理类似项目的经验. 由于下列障碍,目前的方法可能导致估计不准确:

项目评估

无法考虑不明确的需求

由于假设所有资源都在最大生产力下工作而产生的乐观偏见

在识别和过滤重复的估计上浪费了大量的时间和精力

填充估算以留出足够的空间来支付意外费用

由于利益相关者要求尽快公布数据的压力,我们跳过了关键的成本动因

依赖于技术进步和不断变化的市场条件

让我们一起来解决你的生意
挑战

用人工智能和机器学习重新定义软件成本估算

利用AI和ML的智能系统可以克服上述人为错误,并在有限的时间框架内得出有意义的估计. 该解决方案使项目经理能够自动分析需求, 重依赖关系, 并生成详细的报告, 从而加快了软件成本估算.

尖端技术可智能识别:

重复的需求

使用最新的NLP库检测内容和上下文方面的重复需求.

不明确的需求

模糊的要求与行业标准进行比较,并联系用户以获得更多的输入.

主要功能

这些是基于关键字界面检测的, 报告, 交易, 显示, 和数据存储.

父子关系

基于层次结构层次分析变量之间的关系.
智能系统生成的需求分析报告可由用户进一步审核,并作为机器学习的训练数据, 在每个阶段改进算法. 系统识别并衡量需求, 捕获所涉及资源的技术和技能集等依赖项, 并得到准确的估计.

好处

  • 通过自动化平凡的任务来更快地进行项目评估.
  • 与传统方法相比,精度提高了30 - 40%.
  • 由历史数据支持的准确数字.
  • 及时评估包含大量参数和庞大数据库的广泛项目.
  • 自动识别和权衡关键成本驱动因素.
  • 提供管理不明确的需求,包括缺失的值和不完整的数据库.
  • 开发可用于未来评估的训练有素的算法.
  • 能够为不同范围、特征和格式的文档生成估算值.

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