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什么是 AIaaS?

了解什么是人工智能即服务 (AIaaS),并探索使用它的好处。

什么是 AIaaS?

人工智能即服务 (AIaaS) 是指通过计算平台预配人工智能 (AI) 服务和工具。通过 AIaaS,用户可以访问和利用 AI 功能,而无需投资和维护底层基础结构。因此,企业和开发人员可以通过 API 或其他基于云的服务使用 AI 技术,例如机器学习深度学习、自然语言处理和计算机视觉。它为组织提供了一种更易于访问且经济高效的方式,以将 AI 引入其应用程序和流程。

AIaaS 的工作原理是什么?

与基础结构即服务 (IaaS)、平台即服务 (PaaS) 或软件即服务 (SaaS) 类似,AIaaS 也遵循云服务模型。用户通过 API 与 AIaaS 解决方案进行交互,从而将 AI 功能无缝集成到其应用程序、网站或服务中。托管 AIaaS 的云平台可提供可缩放的解决方案,从而支持用户根据应用程序需求调整其用法并确保最佳性能。
此外,AIaaS 可能包括对数据处理的管理,例如存储和处理用于模型训练的大型数据集。AIaaS 提供程序还经常为图像识别和语言翻译等任务提供预先训练的模型,从而支持用户访问复杂的模型,而无需接受广泛的培训或具备专业知识。
用户还可以选择在 AIaaS 平台上自定义和训练自己的模型,并根据特定的业务要求对其进行定制。许多 AIaaS 平台都提供即用即付成本结构,这消除了对进行大规模前期投资的需求,并使其成为将人工智能整合到应用程序中的经济高效的解决方案。

AIaaS 的类型

每种类型的 AIaaS 都有特定的用途,并适合不同的应用方案。企业和开发人员可选择符合其需求的 AIaaS 类型,无论是增强客户与聊天机器人的交互、将机器学习应用于预测分析、将认知功能整合到应用程序中,还是通过 AI 支持的数据分析从大型数据集中获取见解。

机器人

机器人是旨在执行自动化任务的软件应用程序。在 AIaaS 的上下文中,机器人通常使用自然语言处理和机器学习与用户进行交互,并提供信息或执行操作。机器人的示例包括客户支持聊天机器人、虚拟助手、社交媒体机器人和其他对话式代理。

机器学习框架

机器学习框架是促进机器学习模型开发、训练和部署的工具和库。AIaaS 将这些框架作为服务提供,支持用户生成和部署模型,而无需管理底层基础结构。机器学习框架的一些常见用例包括预测建模、图像识别、自然语言处理和建议系统。

认知计算 API

借助认知计算 API,开发人员能够访问高级认知功能,例如语音识别、语言理解、计算机视觉和决策制定。开发人员可使用这些 API 轻松生成执行复杂认知功能的应用程序。认知计算 API 的常见用途包括语言翻译、情绪分析、图像识别和语音识别。

AI 支持的数据分析和见解

AI 支持的数据分析和见解服务使用机器学习算法来分析大型数据集并提取有意义的见解。这些服务可帮助组织做出数据驱动的决策,并发现通过传统分析可能无法明确揭示的模式。组织可使用这些服务来支持预测分析、异常情况检测、模式识别、建议引擎和其他数据驱动的应用程序。

AIaaS 的优势

使用 AI 即服务体验的组织提高了效率、促进了创新和决策制定。借助 AIaaS,组织可在其 AI 计划中保持竞争力、推动创新并实现运营效率。能够采用 AI 技术而不承担基础结构管理的负担,使企业能够探索新的可能性并充分利用人工智能的全部潜力。

以下是一些主要优势:

经济高效的实现

AIaaS 消除了对组织在构建和维护其 AI 基础结构方面进行大量投资的需求。通过这种经济高效的模型,企业能够访问高级 AI 功能,而无需支付大量前期费用。

访问先进的技术

组织无需内部专业知识即可访问 AIaaS 平台提供的最新 AI 技术和进展。这使组织可以接触到最先进的模型、算法和工具。

快速开发和部署

AIaaS 平台提供预生成的模型和 API,可加速 AI 应用程序的开发和部署。此速度对于帮助组织保持竞争力并快速响应市场需求至关重要。

可伸缩性

AIaaS 提供商提供了可缩放的解决方案,支持组织根据其需求调整资源。这种灵活性可确保在企业扩大其 AI 计划时高效处理各种工作负载和可伸缩性。

稳定性

由于 AIaaS 解决方案托管在云基础结构上,因此它们提供了一致的可靠性和可用性,可在不中断用户操作的情况下进行更新。

关注核心能力

通过将 AI 基础结构管理外包给 AIaaS 提供商,组织能够专注于其核心业务活动。借助这一点,组织能够专注于战略计划及其专业领域。

改进的决策

AI 支持的分析和见解服务可帮助组织根据数据驱动的见解做出明智的决策。这有助于改进战略规划、资源分配和整体决策流程。

增强的客户体验

AI 支持的聊天机器人和虚拟助手可通过提供即时和个性化的响应来改善客户交互。这会提高客户满意度和参与度,并能够高效处理大量查询。

创新和试验

AIaaS 为组织提供了使用 AI 进行试验和创新的机会,而无需使用大量资源。这鼓励了创新文化,从而支持企业探索新的 AI 驱动的应用程序和服务。

与现有系统和应用程序集成

借助 AIaaS,用户能够将 AI 解决方案集成到其现有系统和应用程序中。利用这种可访问性,企业能够将强大的 AI 引入其解决方案,而无需进行全面的彻底修改。

缩短上市时间

借助预构建的模型和 API,组织大大减少了开发和部署 AI 应用程序所需的时间。这种灵活性对于更快地将产品和服务投放市场至关重要。

安全性和合规性

AIaaS 提供商通常实施可靠的安全措施来保护用户数据,确保遵守隐私法规。对于在具有严格数据安全要求的行业中运营的组织来说,这一点尤为重要。

采用 AIaaS 的最佳做法

确定合适的提供商

要将合适的人工智能确定为服务提供商,组织应评估其特定需求,并考虑所提供的 AI 服务类型、可伸缩性、定价模型、 安全措施以及与现有系统集成的难易程度等因素。评估提供商信誉、客户支持以及所提供的 AI 解决方案是否与组织目标兼容至关重要。开展全面研究、寻求建议以及可能测试试用版可确保根据组织的要求和优先事项做出明智的决策。

评估数据要求和数据质量

评估 AIaaS 的数据要求和质量的组织应首先定义其 AI 应用程序所需的特定数据。评估数据的量、多样性和相关性至关重要。接下来,通过检查准确度、完整性和一致性考虑现有数据的质量。了解数据源,以确保它们与组织的目标和道德考量相一致。执行全面的数据审核并实施数据质量保证措施将有助于确保馈送到 AIaaS 系统的数据可靠,并且有利于有效的机器学习模型训练和性能。

确保 AI 的法规合规性和有道德的使用

组织应通过及时了解相关法律和法规(尤其是在数据隐私和 AI 道德方面)来维护 AIaaS 的法规合规性及合乎道德的使用。实施可靠的数据治理做法、确保 AI 决策流程的透明度,以及定期审核 AI 系统的偏差和公平性是必不可少的措施。在组织内建立明确的准则和道德框架,以及在开发团队之间推广负责任 AI 做法,将有助于创建符合法规标准和道德考量的 AIaaS 计划。定期审阅和更新策略以响应不断发展的法规和道德标准同样至关重要。

创建与现有系统的顺畅集成流程

为了确保 AIaaS 解决方案与现有系统顺利集成,组织应对其当前基础结构进行全面分析,确定潜在的集成点,并在不同组件之间建立明确的通信渠道。实施标准化 API 和协议可促进无缝的数据交换,而全面的测试和验证协议则有助于在集成过程的早期确定和解决兼容性问题。IT 团队和 AIaaS 提供商之间的定期协作,加上明确定义的迁移策略,可确保实现连贯的切换并最大程度地减少中断,从而成功将 AI 功能集成到现有组织框架中。
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常见问题解答

  • 人工智能即服务是一种基于云的模型,基于订阅提供对 AI 工具和功能的访问权限。借助它,用户无需大量前期投资或专业知识即可体验人工智能的优势,从而可以轻松地访问高级 AI 解决方案,并针对各种应用领域缩放这些方案。AI 即服务平台通常提供一系列预构建模型、API 和工具,以促进与现有系统和应用程序的集成。 

  • 有关 AIaaS 应用方式的一个示例是用于客户支持服务。这方面的示例包括使用自然语言处理来分析客户查询、部署聊天机器人以提供自动化协助、自动执行票证分类、利用情绪分析来理解客户情感、通过自动更新增强知识库,以及确保高峰时段的可伸缩性。使用 AIaaS 方法提供客户支持的组织可提供高效且响应迅速的客户服务,而无需开发和维护大量成本高昂的 AI 基础结构。

  • 是,Azure 是 Microsoft 的云计算平台,可提供一组全面的 AI 服务和工具。Azure AI 包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和语音识别服务。它为开发人员提供在云中构建、部署和管理 AI 解决方案的功能,使 Azure 成为重要的 AI 云服务提供商。

  • 人工智能 (AI) 是指开发计算机系统,以执行通常需要人工智能才能完成的任务。这些任务包括学习、推理、解决问题、感知和语言理解。AI 技术旨在模拟人类认知能力,支持计算机分析数据、适应不断变化的环境,并建议适当的操作。