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什麼是 AI 平台?

AI 平台是一個端對端、統一的環境,供開發團隊設計、自訂及管理 AI 解決方案,協助大規模推動 AI 創新。

什麼是 AI 平台,它如何運作?

AI 平台是整合的技術環境,提供開發團隊有效設計、自訂及管理智慧型應用程式和代理程式所需的近乎一切資源。使用者可透過單一統一介面安全地存取模型、代理程式、工具和基礎結構,以支援從資料擷取、模型訓練到部署與監控的整個 AI 生命週期。 AI 平台能利用雲端服務、本機裝置或混合式環境部署 AI 應用程式和代理程式。
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關鍵重點

  • AI 平台讓使用者可透過單一介面有效且安全地設計、自訂及管理 AI 解決方案。
  • AI 平台可依據企業需求,利用雲端服務、本機裝置及混合式環境部署 AI 應用程式和代理程式。
  • AI 平台會整合資料、模型、機器學習、深度學習、預測分析及其他 AI 支援的功能。
  • 採用 AI 平台的組織可簡化開發流程、大規模創新、降低成本並促進合規性。 
  • 使用案例因產業而異,包括偵測信用卡詐欺、診斷疾病及提供個人化零售服務。
  • 值得關注的趨勢包括多模態 AI、AI Agent 協調流程及邊緣運算。

部署 AI 應用程式和代理程式的三種主要方式是什麼?

您的組織可以選擇在自有內部部署基礎結構或使用雲端服務來執行 AI 平台。 開發人員存取雲端服務,例如 平台即服務 (PaaS)AI 即服務 (AIaaS)AI 模型即服務 (MaaS) 可加速新 AI 應用程式和代理程式的交付。

AI 平台也為您的組織提供三種主要部署 AI 應用程式和代理程式的彈性方式,每種方式皆有其獨特優勢和使用案例:

雲端環境
利用雲端環境部署的 AI 應用程式和代理程式,為客戶提供比其他環境更高的擴充性和敏捷性。 這些方式適合從新創公司到全球企業等多種組織,能快速採用創新解決方案,且無需事先投資硬體。

內部部署和私人雲端環境
利用組織自有資料中心部署的 AI 應用程式和代理程式,可為客戶提供更高的控制權和資料安全性。 此方式常被醫療、金融及其他具有嚴格資料隱私權和法規要求的產業採用。

混合式環境
混合式環境結合了雲端服務的彈性與可擴展性,以及內部部署對敏感性資料的掌控能力。藉由支援跨環境的工作負載配置,其非常適合必須符合複雜資料治理需求並最佳化資源的組織。

深入了解部署 AI 平台的實際使用案例

重要要素

選擇 AI 平台時應注意什麼

選擇具備以下關鍵元件的統一工具鏈的 AI 平台:
資料整合
連接並內嵌來自多元資料來源的大量結構化與非結構化資料。 具備強大 資料整合 功能的 AI 平台,能自動準備原始資料以進行 AI 建模,協助確保資料乾淨、一致且準確。
內建開發人員工具
支援多種開發語言和架構,並內建於 GitHub、Visual Studio 及 Microsoft Copilot Studio 等環境,以便開發人員使用其偏好的工具建置和擴展 AI 解決方案。 它同時具備實驗、評估和偵錯工具。
機器學習模型
提供來自多個來源且可自訂的 機器學習 模型,適用於不同使用案例,例如 自然語言處理 (NLP)。它也具備訓練、微調及部署模型的工具。 深入了解人工智慧與機器學習 (AI 與 ML)。
AI Agent 協調流程
透過允許使用者建立 AI Agent (具備推理、決策、自動化工作及與使用者或資料互動能力的自主系統),促進將 AI 整合至現有的營運流程與工作流程。 完整的 AI 平台本質上應作為 AI Agent 平台。
生成式 AI 與預測式 AI
提供先進的 AI 工具,用於建立文字、影像及其他內容,並透過預測分析探索可執行的深入解析。 這些功能需要大量運算資源來執行 大型語言模型 (LLM),這些模型利用 深度學習 處理大量非結構化資料。
方便使用的介面與 API
以便於使用的介面和 API 簡化開發工作流程。這可讓開發人員和非技術使用者都能直覺地與 AI 模型互動,並將其整合到開發人員與非技術使用者的解決方案中。
部署工具
支援從小型原型到企業級應用程式的大規模 AI 解決方案的快速部署。若您的組織處理大量資料集或即時執行 AI 應用程式,這點尤其重要。
功能圖示
監控工具
透過即時監控 AI 解決方案,協助維持高效能,及早發現模型準確度和效能下降等潛在問題。AI 平台還應簡化模型更新和版本管理。
產品圖示
企業級安全性與合規性
具備內建的隱私權、內容安全及法規合規性的防護措施。這包括用於偵測幻覺、間接提示注入和資料外洩的工具。

AI 平台有哪些優勢?

以下是您的組織可利用企業 AI 平台創新並提升競爭力的幾個關鍵方式:

達成更快速的價值實現
AI 平台讓團隊能利用預建模型、易用工具和自動化工作流程,快速將創新構想從解決方案設計推向部署。 此外,與傳統軟體解決方案不同,其支援透過迭代模型開發持續創新。

支援可擴充性
在雲端或混合式基礎結構上執行的 AI 平台,能迅速擴展運算和儲存資源,以支援大量資料、變動的使用需求及複雜模型。

透過互通性節省成本
開發工具和基礎結構資源整合於單一且連貫的平台,可順利與現有 IT 系統、API 及第三方服務協同運作。

改進生產力
團隊可利用自動化工作流程設計、管理及監控機器學習和其他 AI 模型,將更多時間投入高價值工作。他們也能建立可快速且準確執行重複性手動工作的 AI Agent。

降低風險並促進合規性
具備強化資料和威脅防護功能的 AI 平台,可協助確保 AI 解決方案遵循安全性最佳做法。它也可透過自動化簡化資料隱私權法規的合規性。

促進跨團隊共同作業
資料科學家、資料工程師及其他使用者可在集中式環境中彼此溝通並存取共用的工作流程。

增強決策能力
透過 AI 平台,您的組織能更快速提供個人和團隊所需的即時資料與深入解析,以做出明智決策。

跨產業的 AI 平台

各種規模與類型的組織都在採用 AI 平台。以下是他們使用 AI Agent、應用程式及其他解決方案的實際範例:

銀行與金融業

  • 透過從分析師研究及其他財務報告和文件中產生可行的深入解析,改善財務規劃與風險管理
  • 透過分析大量即時交易資料以偵測異常,並在出現可疑交易時自動通知調查人員,以 偵測信用卡 詐欺。
  • 透過判斷潛在借款人違約的可能性來 預測信貸風險
教育服務
  • 透過產生符合每位學生個別學習需求的課程、作業和評量,支援差異化學習
  • 透過自動化點名和傳送提醒給學生等例行工作,提高教師生產力
政府機關
  • 提供即時深入解析,協助應變人員在往往攸關生命安全的情況下做出更佳決策,以提升緊急應變能力。
  • 利用交談 AI 回答查詢並引導民眾至適當資源,改善市民服務。
醫療保健業
  • 透過使用電腦視覺技術協助放射科醫師閱讀診斷影像,加速疾病偵測
  • 運用 AI 教練依據其個人檔案、生活方式與健康目標與指標,提供個人化的健康與保健建議,以 協助患者自我照護
保險業
  • 透過分析理賠記錄與其他相關資料,辨識潛在客戶的風險因子,以 簡化核保 評估流程。
  • 藉由自動將理賠案件分派給適當的理算團隊,並利用影像辨識技術解讀與分類損害內容,以 簡化理賠流程
製造業
  • 透過使用生成式設計技術,根據成本、材料及其他考量,探索不同設計選項,加速產品設計
  • 透過使用電腦視覺技術分析組裝線上的產品零件,判斷是否符合規格,以 提升品質控制
  • 透過分析感應器及其他機器資料,主動偵測設備 問題。
零售業
  • 透過提供 AI 支援的服務,評估顧客皮膚照片並推薦實用產品,以 個人化客戶體驗
  • 透過根據即時庫存水平與銷售績效分析,自動調整促銷或定價策略,以 最佳化庫存管理

AI 平台的未來發展為何?

新興趨勢
隨著 AI 技術成熟及使用案例的蓬勃發展,AI 平台將持續演進以滿足新需求。以下是一些值得關注的關鍵趨勢:

  • 多模態 AI: 模型將同時處理文字、影像、影片和音訊,例如完全互動式虛擬助理,提供更豐富的 AI 支援的體驗。
  • AI Agent 協調流程: 多個 AI Agent 將共同作業,以自動執行單一代理程式無法自行完成的複雜流程。
  • Edge AI: 運算處理將更常直接在裝置上而非在伺服器上進行,從而提升速度及資料隱私權與安全性。
  • AI 民主化: AI 平台將透過預建模型與直覺式工具,持續讓使用者更容易取得進階 AI 功能。 
  • 永續 AI: 組織將尋找新方法以最佳化 AI 能源使用,來支援環境、社會及治理目標。
  • 可解釋 AI (XAI): XAI 工具將使 AI 決策過程對終端使用者更透明且清晰。

結論
企業 AI 平台是一個整合技術環境,可協助您的組織更快速、高效且安全地建置、部署及擴展智慧型應用程式與模型。 無論您是在雲端、內部部署或混合式基礎結構上執行,它都能為您的開發人員及其他團隊提供預建與自訂 AI 模型、易於使用的工具、彈性基礎結構及必要的治理架構。

透過支援整個 AI 生命週期,完整的 AI 平台是強化您在 AI 時代競爭優勢的關鍵。

常見問題集

常見問題集

  • 人工智慧 (AI) 指的是能模擬人類學習、推理及解決問題等工作的電腦系統。
  • AI 平台是用於開發、部署及管理 AI 應用程式與模型的整合環境,以簡化企業內 AI 技術的採用。
  • 若要建立 AI 平台,請選取符合您企業需求的雲端、內部部署或混合式環境。 每個環境皆具獨特優勢並支援不同的使用案例。
  • AI 平台的未來包括多模態與多代理程式 AI 解決方案、邊緣運算、可解釋 AI (XAI)、低程式碼/無程式碼 AI 工具及環境永續做法。
  • 是的,Microsoft Azure 是一個完整的 AI 平台,以在雲端環境中建置及擴展 AI 解決方案。它提供預建的機器學習模型、工具、基礎結構及治理架構。