人工智能 (AI) 正在幫助組織改進產品和客戶體驗、制定數據驅動的決策以及自動化耗時的流程。 如今,幾乎每個組織都至少採用一種類型的服務來專注於其核心業務,同時將其他任務外包給第三方專業人員和合作夥伴。
儘管軟件即服務的全球支出最高(僅 105 年就達到 2020 億美元),但 IaaS 預計在未來幾年將增長更快。 全球人工智能(AI)市場正在擴大。
同樣的“即服務”方法現在正應用於一個新領域:AIaaS。 AIaaS 是人工智能即服務的縮寫。 這個短語和產品變得越來越流行,在這篇文章中,我們將了解 AIaaS 的含義。
什麼是AIaaS?
雖然軟件和基礎設施等“即服務”產品在技術領域無處不在,但人工智能即服務(AIaaS)的概念仍然相對較新。 人工智能即服務類似於任何其他開箱即用的解決方案。
這是 人工智能軟件 由第三方提供商作為服務提供給客戶,它包括各種人工智能驅動的功能。 這些第三方功能位於雲中,並通過互聯網提供給最終用戶,因此使人工智能更易於訪問。
人工智能即服務是指第三方向企業提供複雜的人工智能功能,以換取一次性付款或按月收費。 毫不誇張地說,它改變了許多中小企業的遊戲規則。
直到最近,許多企業都無法在運營中採用人工智能,因為人工智能需要在內部創建具有類人特徵(例如推理、思考和學習)的系統。 借助 AIaaS,現在比以往任何時候都更容易訪問,允許企業使用 人工智能 用於客戶服務、數據分析和生產自動化等。
AIaaS 的類型
如果您在這裡,您可能正在尋找某種工具,所以讓我們看看市場上最流行的工具。
1. 計算API
連接兩個應用程序的軟件“中介”稱為 API(應用程序 程序設計 界面)。 第三方航空公司預訂網站(例如 Tripadvisor 或 eBay)從許多航空公司數據庫收集數據,以便在一個方便的地方提供所有選擇。 開發人員可以利用 AIaaS 解決方案向項目添加某種技術或服務,而無需從頭開始編寫代碼。 突出的 API 服務包括語言學 (NLP)、機器視覺、智能搜索、翻譯和情緒檢測。
2. 聊天機器人和數字助理
如今,無論您在網絡上探索從政府網站到服裝零售商的任何內容,您都一定會遇到機器人——特別是它們最流行的形式,聊天機器人。 聊天機器人利用人工智能算法模仿人類對話。 他們利用自然語言處理(NLP)和機器學習來解釋用戶的詢問並提供適當的答复。 由於他們每週 24 天、每天 XNUMX 小時都在響應,因此可以節省時間和金錢,讓員工能夠專注於更複雜的職責。
3.機器學習(ML)
企業使用機器學習算法來識別大量數據中的模式, 作出預測,並簡化操作。 AIaaS 使 機器學習 技術採用對組織來說很簡單。 可以使用預先訓練的模型,或者可以定制工具來滿足獨特的業務目標。 所有這一切都是可能的,無需任何機器學習的先驗知識。
AIaaS 的優點和缺點
如果您正在考慮將人工智能作為您公司的一項服務,您應該評估其優點和缺點。 這可能會幫助您確定這對您的組織來說是否是一項良好的投資。
優點
1。 經濟有效
開發內部人工智能能力需要大量資金和經驗。 在部署人工智能模型之前,還需要很長時間來創建和測試它們。 然而,AIaaS 解決方案可以讓您避免這筆費用以及隨之而來的危險,同時仍然可以獲得您想要的 AI 功能。
2. 費用透明
當您選擇人工智能即服務解決方案時,您只需為收到的內容付費。 這意味著您無需為公司不需要的人工智能功能付費,並且只有在真正使用它時才需要付費。
3. 靈活且可擴展
AIaaS 允許您根據業務或項目的需求擴展或縮減人工智能功能。 這種適應性使其非常適合那些剛剛接觸人工智能的人以及未來可能會出現大幅增長的組織。 它還可以讓您在做出承諾之前了解什麼是有效的。
弊端
1. 安全問題
您必須向第三方供應商披露您的敏感公司數據才能使用您的 AIaaS 服務。 這可能會引起人們對安全和隱私的擔憂。 您的數據存儲、訪問和傳輸必須受到適當的保護,以保證其不被非法訪問、共享或傳播。
2. 第三方信賴
由於您是付費服務,因此您依賴第三方在您需要時為您提供準確的信息。 然而,如果軟件故障產生錯誤或延遲,這就會成為問題。
3. 選擇供應商
切換到不同的 AIaaS 供應商可能看起來很簡單。 然而,每個都使用不同的響應格式,這需要一些工作來改變。 端到端 ML 服務或組件更難以切換,因為它們需要您的員工熟悉它們才能提高工作效率。
頂級 AIaaS 公司
選擇人工智能解決方案時,評估您的目標、業務規模和可用預算至關重要。 您還需要考慮團隊的技術能力以及需要處理的數據量。 以下是最佳 AIaaS 公司的簡要總結,可幫助您做出決定:
- IBM沃森
- AWS
- Microsoft Azure
1. IBM沃森
IBM Watson 包含一組 AI 技術,旨在幫助主要企業充分利用其數據。 Watson Assistant(用於構建虛擬助手)和 Watson Natural Language Understanding 是預構建應用程序的兩個示例(用於執行高級文本分析任務)。 IBM Watson Studio 允許開發人員創建、訓練和 部署機器學習模型 跨越任何云。 無需具備任何機器學習或數據科學的先驗知識。
2. AWS
AWS 預先訓練的 AI 服務為您的應用程序和工作流程提供現成的智能。 AI 服務與您的應用程序無縫連接,以處理典型用例,例如定制推薦、更新您的應用程序 聯絡中心、增強安全性並提高消費者參與度。 您可以通過不斷學習的 API 獲得高質量和準確性,因為我們採用與驅動 Amazon.com 和其他 ML 服務相同的深度學習技術。 最重要的是,AWS AI 服務不需要事先具備機器學習知識。
3. Microsoft Azure
Azure 是 Microsoft 開發的基於公共雲的平台。 作為主要的 AIaaS 提供商之一,它為開發人員提供了各種人工智能和機器學習解決方案。 通過 Azure 認知服務 API,您可以添加各種 AI 功能(例如 機器學習 或文本提取)到您的應用程序。 您還可以利用 Azure 機器人服務在幾分鐘內創建任何類型的機器人,從問答機器人到您自己的品牌虛擬助理。
結論
AIaaS 提供了許多吸引早期採用者的優勢,因為它是一個快速擴展的領域。 它使公司能夠利用數據來解決難題,並更快、更準確地了解消費者和市場,從而做出更好的業務和營銷決策。
它還可以幫助他們通過自動化和定制消息以及增強客戶服務來改善客戶體驗。 此外,AIaaS 解決方案可以幫助組織增加收入並獲得競爭優勢。 但其缺陷也表明仍有發展機會。
重要的是要記住,在生產系統中使用 AIaaS 會帶來巨大的成本和危險。 因此,在選擇 AIaaS 之前,請務必評估所有優點和缺點。
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