使用人工智能支持专家
“人工智能可以通过在正确的时间提供正确的信息来提高我们的分析和决策能力。”
协作智能：人类和人工智能正在联手，哈佛商业评论，2018 年 7 月。
无论是应用于农业、医疗保健还是通信，技术都支持和增强人类的任务或体验。利用计算能力来处理大量数据，技术可以在人类几乎不可能的时间内提供巨大的分析和洞察力，使专家能够识别并专注于优先案例。在这里，我们看一下案例以及这种机器学习方法在今天的使用情况。
审查中的人工智能案例
有一些令人兴奋的人工智能和先进的分析工具被用于提高各行各业的生产力和效率的例子。下面我们来看两个例子：
1。医疗保健：
作为 Moorfields 眼科医院 NHS 基金会信托基金和 DeepMind Health 之间五年合作伙伴关系的一部分，来自 Moorfields 和伦敦大学学院眼科研究所的研究人员成功地使用机器学习来识别眼部疾病的迹象并做出适当的转诊。发表在 Nature Medicine 的网站上，这是通过使用技术分析数以千计的历史眼部扫描来识别和学习模式和算法来实现的。该技术在转诊决策中的准确率高达 94%（与世界领先的眼科专家相匹配），被认为是眼科测试的未来，可实现更早的诊断和更准确的患者优先排序。
2。金融
根据通信欺诈控制协会 (CFCA) 的最新估计，电信行业遭受了一些最大的欺诈损失，估计每年损失近 300 亿美元。越快发现欺诈，越快将其关闭，从而最大限度地减少财务和声誉损失。欺诈检测软件可以处理和检测大量数据中的复杂模式，以识别需要额外调查的异常或可疑数据。这将调查人员从数据拖网中解放出来，使他们能够专注于合格的案件，从而有机会及早发现欺诈行为并最大限度地减少财务或其他方面的损失。
Senseye PdM 中的 AI 案例
在 Senseye PdM 中自动创建的案例是 Senseye 预测性维护 (PdM) 的领先产品，提供所有信息以对未来可能发生的资产故障进行调查，从而在它成为问题并干扰生产线之前进行修复。 Senseye PdM 的技术能力用于监控大量资产、执行与问题相关的计算并向用户提供调查案例。该案例由潜在问题的详细信息组成，包括导致潜在问题被发现的原因、问题所在以及应调查的原因。可扩展性：一线希望。
人工智能有能力比人类更快、更准确地处理数据和执行计算，但是将这些数据托管在云中的可用性带来了另一个真正的重大机会：可扩展性。对于人类来说，增加的数据意味着招聘活动，但使用云计算，您可以在需要时几乎立即扩大规模。此外，就像人类从经验中学习一样，人工智能也是如此。当 AI 程序的职权范围扩大时，学习、改进和改进结果的能力也会扩大。
结案
无论是 Alexa 或 Siri 为您提供当前的火车时间和天气预报，您的银行因异常付款行为而冻结您的账户以保护您的资产，机器评估您的视力，还是 Senseye PdM 创建一个案例以提醒异常机器行为，我们被旨在更好地保护和服务我们的技术所包围。
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