人工智能即服务 (AIaaS)

什么是人工智能即服务 (AIaaS)？

人工智能即服务 (AIaaS) 是第三方提供的人工智能 (AI）外包。 它使个人和公司能够出于各种目的试验 AI，而无需大量初始投资且风险较低。

AIaaS 提供开箱即用的平台，易于设置，可以轻松测试各种 公共云 平台、服务和 机器学习 (ML) 算法.

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人工智能如何工作？

人工智能涵盖多种技术，包括机器人、 计算机视觉、认知计算、机器学习模型和自然语言处理（NLP).

机器学习算法——AI 中使用的主要工具——是一组准则或方法的集合，通常由计算机应用这些准则或方法来计算或解决问题。 计算机用来解决问题或提供决策能力的典型方法包括广泛的数据分析或创建概括和统计预测。

人工智能算法通常分为两类—— 深入学习 使用深度神经网络和机器学习算法（如回归和分类）的算法。

使用 AIaaS 平台的好处

组织可以使用 AIaaS 交付模型以合理的成本执行 AI，而无需开发或维护单个 AI 项目。 AIaaS 平台使组织能够构建适应性强、可扩展且易于使用的定制化 AI 服务。

以下是 AIaaS 系统的额外优势：

• 快速部署。 AIaaS 是将 AI 引入组织的最快方式之一。 它易于安装和设置。 由于存在多种 AI 用例，因此企业为每个用例创建和维护 AI 工具并不总是可行的。 可定制的选项特别有用，因为组织可以快速部署 AI 服务并根据其业务需求和限制对其进行调整。
• 需要低代码或无代码技能。 即使公司缺乏内部 AI 开发人员或程序员，也可以使用 AIaaS。 所需要的只是一层 企业中的无代码基础设施，因为在设置过程中通常不需要编码或技术专业知识。
• 节约成本。 省钱是影响AIaaS在IT行业扩张的主要因素。 AIaaS 对企业来说具有成本效益，因为他们只需为使用和 AI 功能付费，不需要进行大量的前期投资。
• 价格透明。 除了减少非增值劳动力外，AIaaS 还提供对 AI 的访问，服务费用透明度高。 由于大多数 AIaaS 定价结构基于消费，企业只需为他们使用的 AI 技术付费。
• 可扩展性。 AIaaS 非常适合希望扩大规模的公司。 它非常适合不会增加显着价值但需要一定程度的认知判断的任务。 因为 AIaaS 采用 工业自动化 无需人工干预即可完成简单任务，团队成员有更多时间专注于其他任务。

AIaaS 的挑战是什么？

• 价格。 购买所需的硬件和软件以启动 本地云 计算人工智能是昂贵的。 添加人员配置和维护成本，以及不同任务所需的硬件更改，AIaaS 对许多组织来说成本高得令人望而却步。
• 用户评论透明. 大多数 AIaaS 平台为用户提供对提供商服务的访问，但对其内部运营几乎没有透明度。
• 安保行业. 数据安全 是 AIaaS 的一个主要问题，因为数据是 AI 的基础，企业必须与外部供应商共享数据。 然而， 数据屏蔽 和其他隐私增强技术旨在保护组织的数据。
• 数据治理. 在高度监管的行业中，企业必须严格限制云数据存储。 例如，银行和医疗保健行业的组织可能会发现 AIaaS 的使用具有挑战性，因为他们可能会遇到限制，例如在 AIaaS 平台中如何存储、共享和使用数据的限制。
• 供应商锁-在。 如果一家 AIaaS 供应商无法满足公司的需求，那么转向另一家供应商可能具有挑战性。 这是因为各种 AI 提供商采用不同的响应方式和供应商锁定协议。 过渡对于团队成员来说也可能很耗时，因为他们需要从头开始学习新程序。

AIaaS 的类型

不同的 AI 提供商平台提供多种类型的机器学习和 AI。 这些变体可以满足组织的 AI 需求，因为他们需要评估功能和定价以了解哪些适合他们。 云 AI 服务提供商可以提供某些 AI 任务所需的专用硬件，例如 基于 GPU 的处理 适用于密集型工作负载。

以下是一些流行的 AIaaS 类型：

• 机器人。 机器人和 聊天机器人 广泛应用于各行各业。 他们使用 NLP 来模仿真实的人类语音，通常用于客户服务，为客户最频繁的查询提供相关的答案。 公司通过全天候响应并使员工能够专注于更具挑战性的任务来节省时间和资源。 人工智能提供商 Tidio 进行的一项研究发现， 62％的消费者 宁愿使用客户服务聊天机器人，也不愿等待人工客服回复他们的询问。
• 机器学习。 企业使用 ML 来调查和识别数据中的趋势，做出预测并在进行中学习。 这种数据处理技术旨在在很少或没有人为干预的情况下运行，使企业能够在没有专业技术技能的情况下使用 AIaaS。 机器学习有多种选择，从预训练模型到为特定用例设计的模型。
• 应用程序编程接口 (API)。 An API 是一个软件桥梁，可以在两个应用程序之间进行通信。 这方面的一个例子是第三方航空公司预订网站——例如 Expedia、Kayak 或 CheapOair——它们使用来自多个航空公司数据库的信息在一个方便的位置显示他们的所有交易。 API 的其他常见用途包括机器视觉、 会话AI 和 NLP 应用程序，例如紧急检测或 情绪分析.
• 数据标注。 数据标记是对大量数据进行注释以对其进行有效排列的过程。 它有许多用途，例如保证数据质量、根据大小对数据进行分类和创建 AI。 数据使用人在环机器学习进行标记，这使得两者都可以 人机交互 持续不断地让人工智能在未来评估数据变得容易。

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AIaaS 供应商

人工智能平台，包括 亚马逊机器学习、Microsoft Azure Cognitive Services 和 Google Cloud Machine Learning，可以帮助组织确定他们的数据的可能性。 在承诺之前，组织可以通过测试不同供应商的算法和服务来了解什么是有效的并实现扩展。 当发现可以根据需求扩展的平台时，这些大型供应商的资源可以支持所需的计算能力扩展。

以下是一些提供 AIaaS 服务的流行供应商平台：

• 亚马逊网络服务 (AWS)。 AWS 是一个在全球范围内提供多种云服务和 200 多项服务的平台。 AWS 为机器学习和人工智能的常见用例提供了多种产品，包括 Amazon SageMaker 和 Amazon Alexa。 有残障的客户、公司和个人都可以从这些亚马逊人工智能服务中受益。
• 分析学。 Anolytics 是一个用于数据注释的 AIaaS 平台，可为 ML 和 AI 模型提供外包服务。
• 谷歌人工智能。 Google Cloud 提供了许多 人工智能和机器学习工具，例如加速 AI 模型训练的张量处理单元 (TPU)。 为了加快开发过程，谷歌还提供了其他几种人工智能技术，包括自动处理抵押文件的 Google Lending DocAI。
• IBM 沃森。 企业可以从各种预构建的应用程序中进行选择 IBM Watson，包括用于创建虚拟助手的 Watson Assistant 和用于执行复杂文本分析任务的 Watson Natural Language Understanding。 无需事先具备数据科学或机器学习知识，开发人员还可以使用 IBM Watson Studio 在任何云中创建、训练和部署 ML 模型。
• 活人。 LivePerson 是一家使用 LivePerson Conversational Cloud 的 SaaS 初创公司。 它支持语音、电子邮件和消息传递客户体验系统的集成，旨在使用意图发现来告知品牌客户的需求。
• 微软 Azure 人工智能。 数据科学家、工程师和机器学习专家经常使用 微软Azure 机器学习和人工智能平台。 其中一个平台是名为 Azure NLP 的基于云的服务，它有助于解释和分析文本。 蟒蛇 和 R 语言支持也可通过 Azure 获得。 Microsoft Azure 提供预建库、专用代码包和其他 AIaaS 产品，包括对话式 AI 和 Azure 认知服务。
• 立即服务。 ServiceNow 提供的最受欢迎的服务之一是 AIOps，这是一个旨在帮助简化 IT 运营的人工智能平台。 借助 AI Contact Center 和 AI Customer Care 等产品，ServiceNow 还提供数字安全选择。
• SAS。 SAS 是一个人工智能驱动的分析平台，它使用人工智能来处理大数据并管理和检索来自各种来源的数据。 该公司还提供 NLP 和视觉服务 数据挖掘 并通过 SAS 语言提供简单的 GUI。

AIaaS 的未来

全球市场研究公司 Market Research Future 发布了题为“按技术、按垂直和区域划分的 AI 即服务市场信息——预测到 2030 年”的报告，预测到 43.29 年 AIaaS 市场将达到 2030 亿美元（美元），并以复合年增长率增长增长率为25.8%。

早期采用者被 AIaaS 所吸引，因为它有很多好处并且是一个快速发展的行业。 它的缺点表明仍有改进的空间，但尽管其发展存在潜在障碍，但预计 AIaaS 与其他 即服务 产品。

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