移动客服电话人工服务_为人工智能即服务的出现做好准备 AIaaS将在AI采纳中扮演重要角色

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自从交付模式出现以来，SaaS和PaaS已经成为日常技术词典的一部分，从而改变了企业购买和实施技术的方式。一种新的服务即服务模式正在被广泛采用，这是基于它以无与伦比的效率驱动业务结果的潜力:人工智能即服务

AIaaS机遇

根据最近的一项研究，基于人工智能的软件收入预计将从2018年的95亿美元增加到2025年的1，186亿美元，因为各公司都在寻求对其业务的新见解，以赋予其竞争优势组织认识到他们的系统有虚拟数据仓库，但不知道如何处理或使用它们。他们确实知道这台机器能在几秒钟内完成分析水平，而全职研究团队甚至在几周内也无法完成。

，然而，开发能够满足业务实际需求的人工智能和机器学习解决方案非常复杂开发正确的算法需要数据科学家知道他们在寻找什么，为什么他们在寻找有用的信息和预测，从而实现人工智能的承诺然而，让每个组织拥有足够的领域知识和数据科学家来内部构建解决方案是不可行的，也不划算的。

AIaaS的开发正是因为许多公司可以经济地将基于人工智能的解决方案作为服务用于多种目的。为特定需求提供基于人工智能的解决方案的公司了解垂直行业，并构建复杂的模型来高效地找到可行的信息。在云的帮助下，提供商可以将这些人工智能解决方案作为一项服务来提供，并且可以以以前不可能的方式来访问、改进和扩展它们。

，然而，也许最令人印象深刻的是对人工智能技术资助的百分比增长——仅在四年内就增长了592%随着这些公司的不断成长和成熟，人们预计会看到人工智能的激增，尤其是当垂直市场对人工智能的价值主张更加满意时。

垂直采用

在垂直市场运营的组织通常是最终采用新技术的组织，特别是人工智能会提高人们的焦虑水平。担心机器会取代工人的工作并失去控制(例如，我们如何知道调查结果是否“正确”？)以及对遵守行业法规的担忧会减缓采用速度。另一个关键因素是组织在数字化过程中的地位。

例如，麦肯锡公司发现，67%的数字化程度最高的公司将人工智能嵌入到标准业务流程中，相比之下，其他公司只有43%。这些数字公司也是最有可能整合机器学习的公司，39%的公司表示机器学习已经嵌入到他们的流程中。机器学习在其他地方的普及率只有16%

一旦垂直行业意识到人工智能和机器学习技术实际上会影响其业务领域和日常运营，这些数字很可能会保持平衡。下面讨论三种关键方法

授权数据

组织中最有用的数据通常很难找到人类有太多的事情要处理。它变得不可阻挡，因此无能为力，而强大的视觉隐藏在所有人的眼睛下。大多数公司都没有工具来有效地使用工具库中的数据，而这正是AIaaS工作的地方。

具备行业特定知识的AIaaS提供商知道如何使用数据来获得有意义的见解，使索赔理算师、案例经理或财务顾问等人员更容易管理数据例如，在索赔理算员的情况下，他们可以使用基于人工智能的解决方案来运行查询以预测索赔成本或文本挖掘大量索赔记录

分层洞察为了获得更好的结果

机器学习技术在以符合组织需求的方式集成到系统中之后，可以逐渐揭示有洞察力的信息如果我们从上面扩展索赔理算师的例子，他可以用人工智能来做更多的工作，而不是预测分析。

理算员可能不仅需要根据传统的提供商评分，还需要根据评估欺诈性索赔或可能影响索赔成本和持续时间的网络优化等类别来确定将索赔发送给索赔人的合适提供商。有了AIaaS，这些信息在几秒钟内就能得到。

在文本挖掘的情况下，调节器可以使用自然语言处理来进行情感分析，从而使用机器学习来连续监控非结构化数据机器学习模型的任务是找到原告不满的信号——潜在律师干预的早期指标。标记

后，理算员可以在人工智能系统的指导下立即采取行动进行干预，防止索赔从渠道中流失。尽管这些例子是针对保险索赔的，但不难看出，如何通过应用特定信息来满足特定需求，从而定制AIaaS，以满足其他垂直行业的需求。

在任何时候都帮助人类

数据就是力量，但是人类需要大量的人工处理才能有效地使用它。通过有效地提供多层次的见解，AIaaS为人们提供了即时获取全景的能力。

，特别是在保险行业，监管机构、经理和经理可以点击按钮访问一个或多个索赔、整个索赔生命周期、趋势等的全景视图。，它来自许多数据资源。采用

人工智能模型是采用人工智能的关键通过为机器提供持续学习和完美的分析行为，AIaaS极大地改进了业务流程。通过专门设计的算法收集的知识可以帮助公司基于实时生成的深入而详细的见解以越来越高效的方式运营。有了云，这些见解可以在不浪费资源的情况下交付、更新和扩展。

AIaaS如何充分发挥人工智能的潜力，行业如何向更好的方向发展曾经追求的梦想已经实现