人工智能ai的實際應用領域？
人工智能的應用范圍很廣。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）、深度學習和計算機視覺等人工智能技術來提取、分類和驗證數(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產(chǎn)所有權(quán)。HMLR 社會工作者比較和審查復雜的法律文件有關的財產(chǎn)交易。該組織部署了一個人工智能應用程序來自動進行文檔比較，從而將審查時間減少了 50%，并增強了財產(chǎn)轉(zhuǎn)讓審批流程。更多信息，請閱讀 HMLR 如何使用 Amazon Textract。
應用程序性能監(jiān)控
應用程序性能監(jiān)控（APM）是使用軟件工具和遙測數(shù)據(jù)來監(jiān)控關鍵業(yè)務應用程序性能的過程。基于 AI 的 APM 工具使用歷史數(shù)據(jù)在問題發(fā)生之前對其進行預測。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時解決問題。這種策略可以保持應用程序的有效運行并解決瓶頸。
例如，Atlassian 生產(chǎn)的產(chǎn)品旨在簡化團隊合作和組織。Atlassian 使用 AI APM 工具來持續(xù)監(jiān)控應用程序、檢測潛在問題并確定嚴重性優(yōu)先級。借助此功能，團隊可以快速響應基于機器學習的建議并解決績效下降的問題。
預測性維護
人工智能增強型預測性維護是使用大量數(shù)據(jù)來識別可能導致運營、系統(tǒng)或服務停機的問題的過程。預測性維護使企業(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，可全天候運營以提供醫(yī)療技術。Baxter 采用預測性維護來自動檢測工業(yè)設備中的異常情況。用戶可以提前實施有效的解決方案，以減少停機時間并提高運營效率。要了解更多信息，請閱讀 Baxter 如何使用 Amazon Monitron。
醫(yī)學研究
醫(yī)學研究使用AI來簡化流程、自動執(zhí)行重復任務并處理大量數(shù)據(jù)。您可以在醫(yī)學研究中使用人工智能技術來促進端到端的藥物發(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)實世界的例子，C2i Genomics 使用人工智能來運行大規(guī)模擴展、可定制的基因組管道和臨床檢查。通過涵蓋計算解決方案，研究人員可以專注于臨床表現(xiàn)和方法開發(fā)。工程團隊還使用AI來減少資源需求、工程維護和 NRE 成本。有關更多詳細信息，請閱讀 C2i Genomics 如何使用 AWS HealthOmics。
業(yè)務分析
業(yè)務分析使用AI來收集、處理和分析復雜的數(shù)據(jù)集。您可以使用 AI 分析來預測未來價值，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的業(yè)務分析來提高預測準確性。他們的預測準確性提高了 8％，從而使工廠每年節(jié)省 53.3 萬美元。他們還使用業(yè)務分析來減少勞動力浪費，并通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策提高客戶滿意度。