人工智能 (AI) 正在帮助组织改善产品和客户体验、制定数据驱动的决策以及自动化耗时的程序。 如今,几乎每个组织都使用至少一种类型的服务来专注于其核心业务,同时将其他任务外包给第三方专业人士和合作伙伴。
尽管软件即服务的全球支出最高(仅 105 年就达到 2020 亿美元),但 IaaS 预计未来几年的增长速度会更快。 全球人工智能 (AI) 市场正在扩大。
相同的“即服务”方法现在正应用于一个新领域:AIaaS。 AIaaS 是人工智能即服务的缩写。 这个短语和产品变得越来越流行,在这篇文章中,我们将看看 AIaaS 的含义。
什么是AIaaS?
虽然软件和基础设施等“即服务”商品在技术领域无处不在,但人工智能即服务或 AIaaS 的概念仍然相对较新。 人工智能即服务类似于任何其他开箱即用的解决方案。
这是 人工智能软件 由第三方提供商作为服务提供给客户,它包括各种人工智能驱动的功能。 这些第三方功能位于云中,并通过互联网提供给最终用户,因此使人工智能更易于访问。
人工智能即服务是指向企业提供复杂的人工智能功能以换取一次性付款或按月收费的第三方。 毫不夸张地说,它改变了许多中小型企业的游戏规则。
直到最近,许多企业都被定价为在其运营中采用人工智能,因为它需要在内部创建具有类似人类特征的系统,例如推理、思考和学习。 借助 AIaaS,它现在比以往任何时候都更易于访问,允许企业使用 人工智能 用于客户服务、数据分析和生产自动化等方面。
AIaaS 的类型
如果您在这里,您可能正在寻找某种工具,那么让我们来看看市场上最流行的工具。
1.计算API
连接两个应用程序的软件“中介”称为 API(应用程序 代码编程 界面)。 第三方航空公司预订网站,例如 Tripadvisor 或 eBay,从许多航空公司数据库中收集数据,以便在一个方便的地方提供所有选项。 开发人员可以利用 AIaaS 解决方案将某种技术或服务添加到项目中,而无需从一开始就编写代码。 著名的 API 服务包括语言学 (NLP)、机器视觉、智能搜索、翻译和情感检测。
2. 聊天机器人和数字助理
如今,无论您在网络上浏览从政府网站到服装零售商的任何内容,都必然会遇到机器人——特别是它们最流行的形式,聊天机器人。 聊天机器人利用人工智能算法模仿人类对话。 他们利用自然语言处理 (NLP) 和机器学习来解释用户查询并提供适当的回复。 因为他们每周 24 天、每天 XNUMX 小时都在做出反应,所以他们节省了时间和金钱,让员工能够专注于更复杂的职责。
3.机器学习(ML)
企业使用机器学习算法来识别大量数据中的模式, 作出预测,并简化操作。 AIaaS 使 机器学习 组织的技术采用简单。 可以使用预先训练的模型,或者可以定制工具以满足独特的业务目标。 在没有任何机器学习先验知识的情况下,所有这些都是可能的。
AIaaS 的优缺点
如果您正在考虑将人工智能作为您公司的服务,您应该评估其优点和缺点。 这可能会帮助您确定这对您的组织是否是一项良好的投资。
优势
1。 经济有效
开发内部人工智能能力需要大量资金和经验。 在部署之前创建和测试 AI 模型也需要很长时间。 但是,AIaaS 解决方案可以让您避免这种费用和随之而来的危险,同时仍然可以获得您想要的 AI 功能。
2. 收费透明
当您选择 AI 即服务解决方案时,您只需为收到的内容付费。 这意味着您无需为公司不需要的 AI 功能付费,而且只有在您真正使用它时才需要付费。
3. 灵活且可扩展
AIaaS 允许您根据业务或项目的需求扩展或缩减您的人工智能功能。 这种适应性使其非常适合那些刚刚涉足人工智能的人以及未来可能会出现大幅增长的组织。 它还允许您在做出承诺之前查看正在运行的内容。
缺点
1. 安全问题
您必须向第三方供应商披露您的敏感公司数据才能使用您的 AIaaS 服务。 这可能会引起对安全和隐私的担忧。 您的数据存储、访问和传输必须得到适当保护,以保证不会被非法访问、共享或传播。
2. 第三方依赖
由于您正在为服务付费,因此您依赖第三方在需要时为您提供准确的信息。 但是,如果软件故障产生错误或延迟,这将成为一个问题。
3. 选择供应商
切换到不同的 AIaaS 供应商可能看起来很简单。 但是,每个都使用不同的响应格式,这需要一些工作来改变。 端到端 ML 服务或组件更难切换,因为它们需要您的员工熟悉它们才能提高工作效率。
顶级 AIaaS 公司
在选择 AI 解决方案时,评估您的目标、业务规模和可用预算至关重要。 您还需要考虑团队的技术能力以及需要处理的数据量。 以下是帮助您做出决定的最佳 AIaaS 公司的简要总结:
- IBM Watson
- AWS
- 微软Azure
1. IBM Watson
IBM Watson 包含一组 AI 技术,旨在帮助主要企业充分利用其数据。 Watson Assistant(用于构建虚拟助手)和 Watson Natural Language Understanding 是预构建应用程序的两个示例(用于执行高级文本分析任务)。 IBM Watson Studio 允许开发人员创建、训练和 部署机器学习模型 跨越任何云。 无需具备任何机器学习或数据科学的先验知识。
2. AWS
AWS 预先训练的 AI 服务为您的应用程序和工作流程提供现成的智能。 AI 服务与您的应用程序无缝连接,以处理典型用例,例如定制推荐、更新您的应用程序 联络中心、增强安全性并提高消费者参与度。 您可以通过不断学习的 API 获得高质量和准确性,因为我们采用与驱动 Amazon.com 和其他 ML 服务相同的深度学习技术。 最重要的是,AWS AI 服务不需要事先具备机器学习知识。
3. 微软Azure
Azure 是 Microsoft 开发的基于公共云的平台。 作为主要的 AIaaS 提供商之一,它为开发人员提供了广泛的 AI 和机器学习解决方案。 借助 Azure 认知服务 API,你可以添加各种 AI 功能(例如 机器学习 或文本提取)到您的应用程序。 您还可以利用 Azure 机器人服务在几分钟内创建任何类型的机器人,从问答机器人到您自己的品牌虚拟助手。
结论
AIaaS 提供了许多吸引早期采用者的优势,因为它是一个快速扩展的领域。 它使公司能够使用他们的数据来解决难题,并更快、更准确地了解他们的消费者和市场,从而使他们能够做出更好的业务和营销决策。
它还通过自动化和自定义消息以及增强客户服务来帮助他们改善客户体验。 此外,AIaaS 解决方案可以帮助组织增加收入并获得竞争优势。 然而,它的缺陷表明仍有发展的机会。
重要的是要记住,在生产系统中使用 AIaaS 会带来巨大的成本和危险。 因此,请确保在选择 AIaaS 之前评估所有优缺点。
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