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人工智能ai的實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域?

人工智能的應(yīng)用范圍很廣。雖然不是詳盡無(wú)遺的清單,但以下是一些突出人工智能不同用例的示例。

人工智能的應(yīng)用范圍很廣。雖然不是詳盡無(wú)遺的清單,但以下是一些突出人工智能AI不同用例的示例。

智能文檔處理

智能文檔處理(IDP)可將非結(jié)構(gòu)化文檔格式轉(zhuǎn)換為可用數(shù)據(jù)。例如,它將電子郵件、圖像和 PDF 等業(yè)務(wù)文檔轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化信息。IDP 使用自然語(yǔ)言處理(NLP)、深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等人工智能技術(shù)來(lái)提取、分類(lèi)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

例如,英國(guó)土地注冊(cè)局 (HMLR) 處理超過(guò) 87% 的英格蘭和威爾士的財(cái)產(chǎn)所有權(quán)。HMLR 社會(huì)工作者比較和審查復(fù)雜的法律文件有關(guān)的財(cái)產(chǎn)交易。該組織部署了一個(gè)人工智能應(yīng)用程序來(lái)自動(dòng)進(jìn)行文檔比較,從而將審查時(shí)間減少了 50%,并增強(qiáng)了財(cái)產(chǎn)轉(zhuǎn)讓審批流程。更多信息,請(qǐng)閱讀 HMLR 如何使用 Amazon Textract。

應(yīng)用程序性能監(jiān)控

應(yīng)用程序性能監(jiān)控(APM)是使用軟件工具和遙測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)監(jiān)控關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用程序性能的過(guò)程。基于 AI 的 APM 工具使用歷史數(shù)據(jù)在問(wèn)題發(fā)生之前對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。他們還可以通過(guò)向您的開(kāi)發(fā)人員推薦有效的解決方案來(lái)實(shí)時(shí)解決問(wèn)題。這種策略可以保持應(yīng)用程序的有效運(yùn)行并解決瓶頸。

例如,Atlassian 生產(chǎn)的產(chǎn)品旨在簡(jiǎn)化團(tuán)隊(duì)合作和組織。Atlassian 使用 AI APM 工具來(lái)持續(xù)監(jiān)控應(yīng)用程序、檢測(cè)潛在問(wèn)題并確定嚴(yán)重性優(yōu)先級(jí)。借助此功能,團(tuán)隊(duì)可以快速響應(yīng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的建議并解決績(jī)效下降的問(wèn)題。

預(yù)測(cè)性維護(hù)

人工智能增強(qiáng)型預(yù)測(cè)性維護(hù)是使用大量數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別可能導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)、系統(tǒng)或服務(wù)停機(jī)的問(wèn)題的過(guò)程。預(yù)測(cè)性維護(hù)使企業(yè)能夠在潛在問(wèn)題發(fā)生之前將其解決,從而減少停機(jī)時(shí)間并防止中斷。

例如,Baxter 在全球擁有 70 個(gè)生產(chǎn)基地,可全天候運(yùn)營(yíng)以提供醫(yī)療技術(shù)。Baxter 采用預(yù)測(cè)性維護(hù)來(lái)自動(dòng)檢測(cè)工業(yè)設(shè)備中的異常情況。用戶可以提前實(shí)施有效的解決方案,以減少停機(jī)時(shí)間并提高運(yùn)營(yíng)效率。要了解更多信息,請(qǐng)閱讀 Baxter 如何使用 Amazon Monitron。

醫(yī)學(xué)研究

醫(yī)學(xué)研究使用AI來(lái)簡(jiǎn)化流程、自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)任務(wù)并處理大量數(shù)據(jù)。您可以在醫(yī)學(xué)研究中使用人工智能技術(shù)來(lái)促進(jìn)端到端的藥物發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā),轉(zhuǎn)錄病歷,并縮短新產(chǎn)品的上市時(shí)間。

舉一個(gè)現(xiàn)實(shí)世界的例子,C2i Genomics 使用人工智能來(lái)運(yùn)行大規(guī)模擴(kuò)展、可定制的基因組管道和臨床檢查。通過(guò)涵蓋計(jì)算解決方案,研究人員可以專注于臨床表現(xiàn)和方法開(kāi)發(fā)。工程團(tuán)隊(duì)還使用AI來(lái)減少資源需求、工程維護(hù)和 NRE 成本。有關(guān)更多詳細(xì)信息,請(qǐng)閱讀 C2i Genomics 如何使用 AWS HealthOmics。

業(yè)務(wù)分析

業(yè)務(wù)分析使用AI來(lái)收集、處理和分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。您可以使用 AI 分析來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)價(jià)值,了解數(shù)據(jù)的根本原因,并減少耗時(shí)的流程。

例如,富士康使用人工智能增強(qiáng)的業(yè)務(wù)分析來(lái)提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。他們的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性提高了 8%,從而使工廠每年節(jié)省 53.3 萬(wàn)美元。他們還使用業(yè)務(wù)分析來(lái)減少勞動(dòng)力浪費(fèi),并通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策提高客戶滿意度。

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