人工智慧開發公司如何幫助企業？

在當今的科技世界中，人工智慧是一個新的流行詞。從聊天機器人到智慧型手機，人工智慧技術普遍存在於我們日常生活的各個方面。此外，一家信譽良好的人工智慧開發公司可以幫助您實現業務營運自動化並有效地克服關鍵業務挑戰。人工智慧有助於整合全自動解決方案，以獲得有效的商業機會。

人工智慧開發公司幫助產品組織和中型企業為醫療保健、製造、能源、零售、金融等多個行業規劃和開發成熟的數據驅動人工智慧解決方案。隨著對人工智慧解決方案的需求不斷增長，了解生成式人工智慧開發的範圍和能力對於旨在保持技術進步前沿的組織至關重要。

毫無疑問，人工智慧具有創造新的業務成長來源和改變工作流程方式的巨大潛力。統計數據顯示，到 2035 年，人工智慧可能為世界經濟貢獻高達 15.7 兆美元。繼續閱讀以了解有關人工智慧開發服務及其範圍的更多資訊。

多個領域的現實用例

人工智慧軟體開發公司透過一系列解決方案將許多行業或部門提升到另一個成功水平。這是現實生活中的用例列表

1. 醫療保健產業

毫無疑問，醫療保健是一個蓬勃發展的行業，人工智慧在現代醫療保健解決方案的各個階段的發展中發揮著非常重要的作用。人工智慧被用來製造用於檢測疾病和癌細胞的複雜機器。隨著對智慧醫療解決方案的需求不斷增長，投資人工智慧聊天機器人開發成為在這個快速發展的行業中保持領先地位的關鍵。此外，人工智慧解決方案可以準確分析醫療數據，確保快速診斷，促進個人化治療。其他福利包括：

• 人工智慧支援決策和研究

• 人工智慧為科學醫學界提供內容豐富的學科

• 自動執行任務並協助分析大數據集

2. 機器人技術

人工智慧廣泛應用於機器人領域。人工智慧技術為機器人提供適當的電腦視覺和運動控制，以便更好地理解並採取相應的行動。此外，人工智慧驅動的機器人利用即時更新來識別障礙物並立即預先規劃他們的旅程。人工智慧機器人主要由電腦視覺、機器學習、強化學習等多種人工智慧程式和技術控制。人工智慧驅動的機器人可用於：

• 在工廠、醫院和倉庫運送貨物

• 清潔大型設備和辦公室

• 庫存管理

3、汽車業

現今的汽車製造商正在汽車價值鏈的各個階段深度採用人工智慧應用，例如設計製造、生產、供應鏈、後製等。此外，人工智慧也廣泛應用於製造自動駕駛汽車。它還支援車輛的攝影機、緊急煞車、盲點監控、雲端服務、GPS、控制訊號等。 人工智慧在汽車行業應用的常見好處包括：

• 推動自動駕駛

• 先進的駕駛輔助系統

• 支援預測性維護

• 汽車測試

• 有助於駕駛員監控系統

4. 電子商務產業

人工智慧為電子商務領域提供了非常有競爭力的優勢。購物者可以利用人工智慧技術來識別他們喜歡的顏色、尺寸和品牌的相關商品。讓我們來看看人工智慧在電子商務中的一些主要應用。

個人化購物：人工智慧主要用於建立推薦引擎，使用戶能夠更有效地與潛在客戶互動。這些建議或推薦通常是基於瀏覽歷史記錄、興趣和偏好。它還有助於增強與客戶的互動和用戶的品牌忠誠度。

人工智慧助理：聊天機器人或虛擬購物助理可增強線上購物期間的使用者體驗。自然語言處理（NLP）主要用於製作類似人類的音訊聲音。此外，這些語音助理能夠改善與消費者的即時互動。

預防詐欺：如今，虛假評論和信用卡詐欺案件都是電子商務企業目前面臨的常見挑戰。幸運的是，人工智慧技術有助於最大限度地降低詐欺偵測的風險。此外，許多買家更喜歡根據客戶評論購買任何產品或使用任何服務。人工智慧技術有助於識別和偵測欺詐性評論。

5. 金融領域

人工智慧正在有效塑造金融業。無論是企業財務還是個人財務，人工智慧都能顯著改善各種金融解決方案。此外，基於人工智慧的金融解決方案簡化和優化了業務流程。他們也提供金融風險管理、金融諮詢服務和量化交易方面的幫助。金融人工智慧的一些例子包括：

• 人工智慧在個人理財的應用

• 企業財務中的人工智慧

• 消費金融中的人工智慧

除此之外，人工智慧還可以幫助銀行和金融組織實現詐欺偵測任務自動化和評估貸款風險。

如何開發人工智慧軟體？

開發過程的順序和持續時間主要取決於基本軟體功能和人工智慧技術。以下我們介紹一下人工智慧開發的一般流程，以方便大家閱讀。

第 1 步：可行性研究

• 開發人員概述所有軟體需求

• 他們準確地估計了人工智慧實施的投資報酬率

• 為人工智慧製作PoC（概念驗證），以驗證軟體的經濟和技術可行性，計算工作範圍、預算、時間表和風險

步驟2：業務分析以獲得AI需求

開發人員定義詳細的非功能性和功能性人工智慧要求，例如所需的人工智慧準確性等級、公平性、可解釋性、隱私和回應時間。在某些情況下，現有值的驅動精度為 65% 到 80%。

第三步：解決方案架構設計

此步驟的持續時間主要取決於軟體功能的複雜程度。

人工智慧開發人員選擇整合程式和模式。他們設計了具有人工智慧模組整合的解決方案架構。

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步驟 4：業務流程準備

開發支援人工智慧的關鍵業務軟體可能需要進行一些組織變革，以提高其成功採用和實施的機會。在此階段，專家協助準備業務流程，並促進技術利害關係人和企業之間的頻繁合作。

第五步：軟體和人工智慧模組開發

在這個階段，開發人員開始製作軟體的前端和後端。他們也致力於開發用於人工智慧模組整合的重要 API。之後，在整個人工智慧開發過程中，他們運行所有品質保證程序來驗證軟體品質。此外，AI模組開發分為兩類：資料準備和ML模型訓練。

資料準備：此方法對於提高 AI 可交付成果的品質至關重要。在資料準備過程中，開發人員整合來自內部和外部資料來源的資料。現在，他們致力於探索性資料分析，以找出有用的模式並識別錯誤、異常等。之後，他們標準化並替換變數。

ML 模型訓練：開發人員選擇 ML 演算法並開發機器學習模型。他們使用資料集訓練機器學習模型，然後透過微調超參數來提高模型的效能。高效能 ML 模型可以整合到一個模型中，以最大限度地減少單獨模型的錯誤率。最終的機器學習模型根據預生產生態系統中的資料集進行驗證。

第6步：人工智慧部署

人工智慧部署的配置取決於AI輸出的結果。在這個階段，開發人員主要將最終模型與軟體集成，然後對其進行徹底測試，以確保其給出準確的結果。在部署過程中，開發者將重點放在以下幾點：

• 他們持續監控和測量模型效能

• 定義衡量未來模型迭代的基線

• 不斷修改模型，用資料增強模型效能

人工智慧開發工具的類型

開發人員使用多種人工智慧工具和框架來促進多個行業的大量資料處理。一些最受歡迎、最強大的人工智慧開發工具包括：

1. PyTorch：PyTorch 是公認的人工智慧工具之一，用於自然語言處理、電腦視覺等多種應用。這是最初由 Meta AI 構建的開源軟體，現在是 Linux 基金會的一部分。它可以使用 Python 工具進行快速調試。 PyTorch 的主要功能包括：

• 張量計算

• 動態圖計算

• 自動微分

• Python支援

2. H2O AI平台：H2O是一款以業務為導向的開源AI工具，有助於對業務做出富有洞察力的決策。這個深度學習平台是用 Java 寫的，它使用 Scala、Python、Java、R、CoffeeScript 和 JSON 等介面。 H2O AI 廣泛用於預測建模、保險分析和風險分析。

3. OpenNN：開放神經網路或OpenNN是一個用C++寫的開源函式庫。這模擬了深度學習研究的神經網路。開放神經網路使用機器學習技術來解決多個領域的預測分析問題。它還允許開發人員升級高級分析。

4. TensorFlow：TensorFlow是一個用於人工智慧和機器學習應用的端到端開源免費軟體庫。它用於多種任務，但主要側重於深度神經網路推理。 TensorFlow 被認為是一款優秀的人工智慧工具，它使數值運算變得更容易，從而實現更準確的未來預測。

5. Tellius：Tellius是著名的商業智慧和分析工具，依靠人工智慧幫助企業制定新策略並提高成長率。作為一個人工智慧驅動的平台，它可以讓用戶更快地從數據中獲得洞察。

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最後的話

用於軟體開發的人工智慧具有簡化業務流程和聚合資料的能力。人工智慧開發公司允許企業有效地自動化迭代任務，最大限度地減少關鍵流程的停機時間並促進決策。如果您想提高生產力並促進銷售成長，請利用一流的人工智慧開發服務將您的企業轉變為下一代企業。如需更多資訊和疑問，請與 Sphinx Solutions 保持聯繫。