业务优势和挑战
AI/ML 越来越多地用于简化、改进和扩展各种业务功能，包括：
- 数据和分析： AI/ML 可以自动化数据输入、存储和安全，同时还可以收集预测性业务分析。
- 客户支持： 聊天机器人和呼叫分类系统使用自然语言处理（NLP）快速为客户提供服务，并将复杂的请求转接到正确的渠道。
- 运维： 机器人流程自动化（RPA）是指使用软件机器人执行之前由人类完成的重复性任务。与 AI 一起使用时，它可以凭手动流程无法比拟的速度和准确性解析非结构化数据集。
- 营销和销售： 深度学习算法可以帮助营销人员收集有关消费者的分析，为战略提供信息并定制营销活动。对于销售人员来说，AI 可以处理大量信息以快速识别潜在客户。
- 人力资源： 在招聘过程中，根据基础 AI 模型训练的机器人在审查候选人档案时很有用。HR 也可以使用人工神经网络收集和分析员工满意度调查，以便快速实施积极的变化。
在实施这些解决方案和其他解决方案时，关键一点是要减少 AI/ML 面临的常见挑战，包括偏见和“黑匣子”AI。在医疗卫生、刑事司法和金融等受监管行业，这些缺陷可能会造成更严重的问题。随着越来越多的企业部署 AI/ML 计划来提高生产力和性能，至关重要的是制定相关策略，来尽量减少偏见并提高透明度。这需要频繁的再培训和维护，以及包容性的设计过程，并且要深远地考虑所收集的数据是否代表足够的多样性。
医疗卫生领域的 AI/ML 用例
AI 的进步可以帮助医生和其他医疗从业者提供更加准确的诊断和治疗计划，从而改善患者的治疗效果。医疗卫生 AI 可从以下几个方面为患者、提供方和管理方带来助益：
- 更快地诊断： AI 算法和实时预测分析处理的数据见解可以用于加快诊断速度，这意味着患者可以更快地获得护理。
- 拓展获取医疗服务的渠道： AI 辅助诊断可以扩大接受服务的患者群体。例如，AI 辅助放射和医学成像可以实现由更多专业人士来解读超声成像结果，减少由专家人数不足造成的瓶颈，并造福更多可利用这项技术的患者。
- 药物发现和临床研究： 计算型 AI 工具可以增强临床研究和药物开发的传统试错法，并可利用速度更快、效率更高的模型来监控整个过程。
电信行业的 AI/ML 用例
在电信行业，AI/ML 越来越多地被用于解决各种挑战并提升运营效率，例如优化 5G 网络性能和提高电信产品和服务的质量。这方面的应用包括：
- 服务质量： 利用 AI 进行网络性能优化，获取电信提供商收集的数据，并对其流量、速度减慢和中断进行分析。然后，它可以使用这些数据来推荐必要的操作。
- 音频/视觉增强： 自然语言处理和计算机视觉可以提高视频和语音的清晰度，从而提高通话质量。
- 预防客户流失： 语音识别技术可以接听当前和潜在客户的电话，并进行情绪分析，以了解导致关闭或续订的行为。这也可以应用于其他行业。
制造业的 AI/ML 用例
从工厂到存储设施和运输路线，智能自动化正在全面改变企业制造产品的方式。
- 机器人： 越来越多的工厂和制造中心开始普及安装工业机器人，以减轻包裹分拣和搬运重型机械等重复或危险任务给人类带来的负担。同时这可以也降低人为错误的风险。
- 供应链管理： 机器学习可以审查供应链物流并进行库存管理，以预测运输和备货的最佳时间。
- 工业分析： 工业分析可以依靠 AI/ML 算法全程评估制造性能，以发现障碍并实施更有效的工作流程。
政府机构的 AI/ML 用例
人工智能和机器学习正在帮助世界各地的政府机构解决关键挑战，并为公众利益服务。
- 改善公共服务： AI/ML 工具可以收集有关公共服务（如交通、卫生和社会服务）的使用和效率的数据，并利用这些数据为新产品提供信息并改进现有产品。
- 数据管理： 自然语言处理非常适合整理和管理公共记录，可以大大减少理解定性数据所需的时间和精力。基于 AI 的网络安全解决方案还可以减少威胁暴露，并加快事件响应，以更好地保护公共数据的安全。
- 数据驱动的决策： 借助人工智能和机器学习的预测能力，可以通过数据知情预测和循证解决方案为公共政策提供信息。
零售和电子商务业的 AI/ML 用例
人们每天都在零售和电子商务网站上与 AI/ML 互动。我们购物时，AI/ML 会现身的地方包括：
- 个性化推荐： AI/ML 会在线跟踪客户行为，并利用这些信息通过数字广告或现场互动提供个性化推荐。
- 聊天机器人： 聊天机器人可以作为实用的客户体验工具，也可以充当自动销售助理。聊天机器人使用自然语言处理来了解用户需求，并帮助用户找到自己想要的东西。
- 自动结账： 一些企业使用 AI 技术，通过对商品进行视觉识别并将正确的费用发送到客户账户，进一步简化自助结账。
自动驾驶汽车领域的 AI/ML 用例
随着电动汽车和自动驾驶汽车越来越受欢迎，人们也需要安全和创新的编程，助力他们顺利前往自己的目的地。
- 车辆感知和驾驶辅助： 盲点检测器和智能制动系统等计算机视觉工具可以帮助驾驶员检测周围的物体（包括其他汽车、行人和路障）并对其做出反应。
- 自动驾驶汽车： 从自适应巡航控制和导航，到车道偏离系统和自动制动，AI/ML 技术对于确保自动驾驶汽车对驾驶员及其周围人的安全至关重要。
- 预测性维护： 机器学习算法从车辆中收集数据，以预测哪些部件最有可能发生故障，并提前推荐正确的养护方法。
教育行业的 AI/ML 用例
像 ChatGPT 这样的 NLP 技术已在学术写作和研究中备受青睐，但 AI/ML 还有更多支持学习的应用场景。
- 智能课程设计： 生成型 AI 可以支持教育工作者研究和整理课程的必要元素。它还可以生成课程内容和任务。
- 研究助理： 进行研究时，AI 工具可以充当虚拟助理，帮助在互联网和数据库中搜索相关学习材料，并找出特定的兴趣领域。
- 辅导：AI/ML 可以通过创建学习材料和个性化知识检查，帮助更多有需要的学生获得辅导。
金融业的 AI/ML 用例
当今的金融服务企业已广泛使用 AI/ML 来开发应用，这些应用可以带来可衡量的结果，如提高客户满意度、提供多样化服务和改进业务自动化。
- 欺诈检测： 银行现在依靠机器学习来检测欺诈和不安全的交易，并实时提醒客户。语音身份验证会学习用户独特的语音模式，以保护账户并只允许正确的人访问。
- 开票： AI 可以自动化重复的开票和管理任务，以降低成本并减少错误。
- 投资： 投资公司正在使用深度学习来研究投资机会，并增强算法以实现更准确的预测。
红帽和 AI/ML
不同的行业会受益于 AI/ML 的不同应用，但正确的基础能够让所有行业受益。
红帽 OpenShift 是一个用于大规模构建、现代化和部署应用的统一平台。它可为加速 AI 和 ML 生命周期以及智能应用交付奠定可靠基础——为数据科学家提供亟需的敏捷性、灵活性、可移植性和可扩展性，从而在生产中训练、测试和部署模型。
红帽® OpenShift® AI 可提供一个灵活的环境，让数据科学家、工程师和开发人员能够更快速、更高效地构建、部署和集成项目，享受内置安全防护和操作程序生命周期集成等优势。
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