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 使用自然語言處理（NLP）、深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺等人工智能技術(shù)來提取、分類和驗(yàn)證數(shù)據(jù)。
例如，英國土地注冊局 (HMLR) 處理超過 87% 的英格蘭和威爾士的財(cái)產(chǎn)所有權(quán)。HMLR 社會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。該組織部署了一個人工智能應(yīng)用程序來自動進(jìn)行文檔比較，從而將審查時間減少了 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數(shù)據(jù)來監(jiān)控關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用程序性能的過程?；?AI 的 APM 工具使用歷史數(shù)據(jù)在問題發(fā)生之前對其進(jìn)行預(yù)測。他們還可以通過向您的開發(fā)人員推薦有效的解決方案來實(shí)時解決問題。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)品旨在簡化團(tuán)隊(duì)合作和組織。Atlassian 使用 AI APM 工具來持續(xù)監(jiān)控應(yīng)用程序、檢測潛在問題并確定嚴(yán)重性優(yōu)先級。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)的建議并解決績效下降的問題。
預(yù)測性維護(hù)
人工智能增強(qiáng)型預(yù)測性維護(hù)是使用大量數(shù)據(jù)來識別可能導(dǎo)致運(yùn)營、系統(tǒng)或服務(wù)停機(jī)的問題的過程。預(yù)測性維護(hù)使企業(yè)能夠在潛在問題發(fā)生之前將其解決，從而減少停機(jī)時間并防止中斷。
例如，Baxter 在全球擁有 70 個生產(chǎn)基地，可全天候運(yùn)營以提供醫(yī)療技術(shù)。Baxter 采用預(yù)測性維護(hù)來自動檢測工業(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)時間并提高運(yùn)營效率。要了解更多信息，請閱讀 Baxter 如何使用 Amazon Monitron。
醫(yī)學(xué)研究
醫(yī)學(xué)研究使用AI來簡化流程、自動執(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)來促進(jìn)端到端的藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)，轉(zhuǎn)錄病歷，并縮短新產(chǎn)品的上市時間。
舉一個現(xiàn)實(shí)世界的例子，C2i Genomics 使用人工智能來運(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)和方法開發(fā)。工程團(tuán)隊(duì)還使用AI來減少資源需求、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 分析來預(yù)測未來價值，了解數(shù)據(jù)的根本原因，并減少耗時的流程。
例如，富士康使用人工智能增強(qiáng)的業(yè)務(wù)分析來提高預(yù)測準(zhǔn)確性。他們的預(yù)測準(zhǔn)確性提高了 8％，從而使工廠每年節(jié)省 53.3 萬美元。他們還使用業(yè)務(wù)分析來減少勞動力浪費(fèi)，并通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策提高客戶滿意度。