什么是 AIaaS？人工智能即服务终极指南

人工智能每天都在开辟新天地，客户体验或优化业务流程的未来将由人工智能驱动。因此，随着人工智能革命拥有大量数据，毫无疑问，企业领导者希望利用人工智能的力量来获得竞争优势。

好消息 - 人工智能即服务 (AIaaS) 是 SaaS 商业模式与人工智能服务的结合，可以以可承受的成本带来更高的效率。

AIaaS 可以帮助应用程序企业家利用基于云的解决方案的力量。您准备好通过 AIaaS 大放异彩了吗？我们在这个富有洞察力的 AI 即服务指南中汇总了重要方面。

什么是 AIaaS？

人工智能即服务 (AIaaS) 是各种 AI 工具（通常是 API）。在这里，第三方供应商通过现成的解决方案提供此类工具。 AIaaS 允许公司采用和实施人工智能解决方案，而无需大量投资且风险较低。

是的，没错，过去人工智能解决方案的成本很高，原因是：

• 机器庞大且昂贵
• 开发商供不应求，导致高额薪酬要求
• 公司的研究和分析数据不足

进入人工智能即服务；有了云服务，人工智能就不再可用，公司可以收集和存储无限的数据。

如今，人工智能提供商平台提供了多种机器学习 (ML) 和人工智能。提供商提供适合组织 AI 需求的各种解决方案。因此，组织需要评估功能和定价，并选择最适合的。

此外，人工智能云产品，包括亚马逊机器学习、微软认知服务和谷歌云机器学习，可以帮助组织为其数据提供可能的解决方案。

企业有绝佳的机会尝试各种提供商的算法和服务，这使他们能够评估并找到适合公司的方法，从而做出扩展决策。

如果您也对扩展感到疑惑，这里有一些令人兴奋的统计数据可以提供帮助：

• 对于尚未考虑采用 AI 的企业来说，您很快就会想到。国际数据公司 (IDC) 预计，到 2024 年，全球人工智能支出将从 2020 年的 501 亿美元增加到超过 1100 亿美元。
• 据 Technavio 称，专家预测，从 2021 年到 2025 年，全球人工智能即服务 (AIaaS) 市场将增长 147 亿美元。
• 在这种情况下，2017 年仅花费了 120 亿美元，这意味着全球支出预计将在大约七年内增长近 10 倍。

• 而且，所有这些支出都来自许多地方，包括大企业。 Flexera 最近强调了人工智能的广泛采用：

  • 28% 的企业正在试验 AI/ML
  • 46% 的企业正在测试或计划试验 AI/ML

要点： 很明显，今天大多数组织都关注人工智能和机器学习。最重要的是，预计未来几年将有大约一半的企业使用该技术。

不同类型的 AIaaS

人工智能服务种类繁多，可以选择最适合业务需求的一种。查看允许轻松集成的痛点和解决方案将是一个好主意。

此外，它总是有助于采用不需要深厚的先验知识即可开始使用 AIaaS 的解决方案。让我们快速了解一些流行的 AIaaS 解决方案类型。

1. 机器人

开发人员需要付出很多努力才能使聊天机器人成为成功案例。对话界面很容易失败；然而，具有人工智能算法的互动聊天机器人可以模拟人类对话。 NLP 和 ML 功能的巧妙结合有助于理解用户查询并提供急需的响应。

今天，机器人在客户服务领域掀起了波澜。它们有助于降低首次响应率并提高客户满意度。此外，通过自动化，可以避免例行任务，从而节省座席宝贵的时间以及将注意力转移到更复杂任务上的能力。

欧洲发展最快的包裹公司 InPost 最近报告称，他们通过利用聊天机器人将每年处理的数百万客户对话中的多达 92% 自动化。

另一个例子是微软的小冰，一个人工智能聊天机器人的成功案例（以及 GPT-3）；它是最前沿的机器人之一。此外，凭借其在 2021 年的市场占有率，它的估值达到了 10 亿美元。

2. 应用程序编程接口（API）

AIaaS 解决方案提供了令人兴奋的 API，这是服务相互通信的一种方式。 API 充当中介，允许两个软件进行交互。

如今，用于自然语言处理的 API 允许进行情绪分析。此外，他们还可以从文本中提取实体，以及其他任务。当作为“服务”的一部分提供时，API 可以立即被采用和实施，开发人员只需编写几行代码。 API 的一些选项包括：

• 计算机语音和计算机视觉
• 自然语言处理
• 知识映射
• 情绪检测
• 翻译
• 搜索

3.机器学习

ML 和 AI 框架是开发人员用来构建模型的流行工具。此外，还可以在大量数据中发现模式、做出预测并简化流程。

ML 与大数据相关联，但通常还有其他用途，因为这些框架有助于构建机器学习任务，而无需大数据环境。

借助 AIaaS，企业会发现采用 ML 技术很容易。人们可以使用预先训练的模型或定制工具来满足他们的特定业务需求。而这一切，也都是在没有之前的 ML 专业知识的情况下完成的。

AIaaS 的好处

企业需要充分利用人工智能革命，其中一步是投资于包括人工智能在内的颠覆性技术，以享受这种竞争优势。

那么，人工智能开发是所有企业的答案吗？你是对的！不是！

尽管全球 79% 的高管观察到人工智能可以产生变革性影响，使工作更容易获得和更高效，但人工智能的实施仍然存在挑战。请继续阅读，因为我们将很快介绍关键挑战。不过，首先让我们看看一些好处。

1. 对复杂编码（技术）技能的需求较少

AI专家一方面需求量大，另一方面也缺人，在这种情况下，AIaaS就可以派上用场了。

AIaaS 提供了一个平台，不需要专业的 AI 技能开发人员。您需要做的就是引入一层无代码基础设施。这方面为企业带来了惊人的转变。

2. 降低成本

人工智能即服务的显着优势之一是它降低了成本，包括人工智能解决方案的开发。此外，人们可以享受价格透明，因此企业将只为他们需要的东西付费，因为 AIaaS 允许您按使用量付费。

3.速度

凭借降低成本的额外优势，AIaaS 有助于节省开发 AI 解决方案所花费的时间。创新的方法有助于加快 AI 项目。

4. 可用的高科技基础设施

借助 AIaaS，现在可以更轻松地访问实现 AI 和 ML 模型所需的强大而快速的 GPU。欢迎使用高科技基础设施，特别是因为大多数中小企业没有必要的资源和时间来开发内部解决方案。

此外，随着 AIaaS 的可定制性，企业有机会构建特定的面向任务的模型。

5. 可用性

获得一个可以轻松修改的开源平台非常好。但是，如果在安装和开发方面存在挑战，那么它就违背了整个目的。 AIaaS 是一个出色的解决方案，它提供了完全可以使用的方面。此外，流程所有者无需任何正式培训即可采用和实施人工智能软件。

开发人员可以探索端到端的机器学习服务，包括预建模型和定制模型。此外，还有用于降低复杂性的拖放界面。最棒的是，企业领导者现在可以在几个小时内启动他们的 ML 项目，而无需专家。

6. 可扩展性

对于希望扩大规模的企业来说，AIaaS 是一个绝佳的选择。它非常适合需要一定程度的认知判断以及工作本身没有太多附加值的任务。

7. 定制

我们从未听说过具有相同目标的企业！你是对的;目标始终是特定于业务的。因此，对于不同的自然目标，可以对 AIaaS 进行微调以映射到业务、数据或项目的需求。

AIaaS 的常见挑战

AIaaS 的一些挑战是：

1. 数据隐私和安全

由于 COVID 大流行，使用随处工作模式，企业需要对数据使用和安全机制保持谨慎。

还有一些关键方面，例如 GDPR 和 CCPA 等数据隐私立法以及美国/欧盟数据隐私保护盾的到期，这些都迫使企业谨慎对待他们的数据。

在这种情况下，使用加密和数据屏蔽等隐私增强机制和技术可以帮助保护企业数据的安全。

2. 供应商锁定

想象一下，您正在使用不同的 API，它使用其他响应格式。您可能认为切换很容易；但是，各种响应格式和不断变化的 API 需要付出一些努力。

此外，端到端 ML 服务甚至 ML 组件更难切换工具，因为开发团队需要熟悉它们。所有这些方面都会导致供应商锁定，企业需要了解在竞争产品之间切换的痛点。

3. 数据治理

对于高度监管行业的公司来说，限制云中的数据存储至关重要。银行和医疗保健公司在利用 AIaaS 方面可能面临限制。

4. 长期成本

一方面，AIaaS 解决方案允许企业以可承受的成本快速建立。但是，长期成本可能很高，公司需要在进行大量 AIaaS 投资之前权衡短期和长期成本。

5. 努力实现无缺陷

另一个问题是实施 AIaaS 软件，它可能不是没有错误的。而且实施需要付出很多努力才能实现无缝和成功的过渡。

著名的 AIaaS 示例

让我们看一些相关的例子。

1. MonkeyLearn

MonkeyLearn 提供了一个令人兴奋的 AIaaS 平台，其中包含随时可用的情绪分析工具。 AI 平台通过直观的无代码工具使文本分析变得简单。

寻找定制模型的企业可以从预先训练的版本开始他们的旅程，其中可以包括一个调查分析器，以按主题对客户反馈进行分类。此外，通过简单的点击界面即可轻松构建定制的机器学习模型来检测情绪、关键字等。这些模型还可以轻松集成到其他应用程序中。

最后，企业可以期待在 MonkeyLearn Studio 中运行模型，以创建强大的仪表板并获得可行的见解。这是调查分析仪表板的示例。

图 1：MonkeyLearn 的调查分析仪表板（来源）

2.IBM 沃森

IBM 的 AIaaS 产品具有成熟的方法。 IBM Watson 拥有一套 AI 工具，可帮助公司通过整体方法实现激进的竞争优势。

企业可以从多个预构建的应用程序中进行选择，例如 Watson Assistant（用于构建虚拟助手）和 Watson Natural Language Understanding（用于执行高级文本分析任务）。

此外，不需要机器学习或数据科学方面的专业知识。开发人员可以使用 IBM Watson Studio 在任何云中构建、训练和部署机器学习模型。

图 2：IBM Watson Assistant Plus（来源）

3. Microsoft Azure

Yet another exciting example is Azure AI, Microsoft’s public cloud computing platform. The platform offers a trove of AI and ML solutions for developers.

Developers would love to explore Azure Cognitive Services to discover different AI capabilities (such as computer vision or text extraction) and add to the apps using APIs. One can also explore the Azure Bot Service, which allows you to intuitively build any bot, from a Q&A bot to your own branded virtual assistant.

4. Google Cloud ML

Businesses can look out for Google Cloud ML Engine for innovative ML products and services, which is Google’s AI platform. The platform helps companies to create and deploy machine learning projects.

Developers can take out time to explore AutoML, which can train custom machine learning models for text analysis, image classification, translation, and more. It allows easy visualization of the datasets to see how your model works using a “what-if tool” and metrics to assess performance.

An exciting advantage of using this platform is that one can easily integrate models with all the Google Cloud ecosystems.

Wrapping Up

Ultimately, AI as a Service can optimize your business processes and boost customer experiences. Plus, your business has a higher chance of delivering meaningful impact with AIaaS.

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