ai賦能和深度變革?優化人工智能系統面臨許多挑戰成功的秘訣是持續的反饋，它彌合了業務成果和人工智能工作流程之間的差距，接下來我們就來聊聊關于ai賦能和深度變革?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!

ai賦能和深度變革

優化人工智能系統面臨許多挑戰。成功的秘訣是持續的反饋，它彌合了業務成果和人工智能工作流程之間的差距。

部署人工智能立即為許多企業帶來了價值和增長。然而，衆所周知，随着時間的推移維持價值，更不用說最大化它，可能是相當具有挑戰性的。持續優化是成功部署 AI 的關鍵。從一個足夠好的産品開始，學習它在現實世界中的表現（尤其是随着數據環境的變化），然後改進；然後再次學習和改進，以此類推。這是一個明顯的洞察力，但人工智能驅動的産品從一開始就完美無缺。

要完成持續優化，您需要持續的反饋。您需要“眼睛和耳朵”來觀察您的數據和模型，并告訴您它們是否表現良好。由于各種原因，說起來容易做起來難。這些原因概述如下。

在我們去那裡之前，讓我們首先确定我們所說的持續反饋是什麼意思。它正在彌合業務成果和 AI 工作流程之間的差距。您能否展示您的 AI 如何影響業務 KPI？您的 AI 變化如何影響業務 KPI 的變化？如果業務 KPI 的變化源于你的 AI 變化，你能檢測到嗎？如果答案是肯定的，那麼你就會得到持續的反饋。

現在，回到為您的 AI 獲得持續反饋的挑戰。

首先，您需要對成功是什麼樣子有一個清晰的定義，而且這并不總是顯而易見的。例如，兩個推薦系統可能看起來非常相似；但實際上，它們有着截然不同的戰略目标。一方面，目标是推動即時轉化，就像在電子商務網站上一樣。另一方面，它是為了提高一般客戶的滿意度，例如來自流媒體服務的内容建議。這并不總是最簡單的，但根據主要目标的指标來衡量你的人工智能是至關重要的。

一旦（預期結果的）業務指标被明确定義，您需要跟蹤它們并在 AI 變化（數據、特征、推理等）的背景下反複分析它們。這樣做的一個常見挑戰是業務指标“存在于”人工智能堆棧之外的不同環境中。例如，在電子商務推薦系統中，業務指标可能是點擊次數和轉化次數，這些都會在您的營銷堆棧中進行跟蹤。AI 團隊能否輕松、一緻地訪問這些指标以獲得持續反饋？根據我們的經驗，并不經常。

在某些情況下，業務指标定義明确，AI 團隊可以訪問它們，但挑戰在于時機。這意味着這些指标是稍後測量的，并且在您的 AI 發揮作用時（或之後不久）不可用。這方面的一個例子是信用模型。個人信用度的預測用于自動批準貸款或信用額度。然後，可能需要數月甚至數年才能确定該信用風險預測的準确性。在其他情況下，滞後時間可能不會那麼極端（可能隻有幾天或幾周），因此值得設計一種機制并實施一種集成，一旦數據可用，就可以提供反饋。計劃時間挑戰很重要，在這些挑戰中可以通過部分反饋（為系統提供數據的子集）來緩解它，

我們将持續反饋概述的最後一個挑戰是，在某些情況下，獲得成功指标可能非常昂貴。我們在這裡的意思是，成功的指标通常需要一個人參與。提供“基本事實”标簽的注釋器。标記數據可能需要專業知識（例如，醫學專家來驗證 X 射線的讀取）或簡單的工作時間（檢查一百萬張圖像），這兩種方法都可能成本高昂。

持續的反饋将随着時間的推移改進您的 AI 并加速業務價值，讓您對數據管道、推理引擎和整體模型環境充滿信心。雖然實現起來并不總是那麼容易，但有遠見的 AI 團隊将持續反饋視為生産能 AI 的關鍵要素，并努力實施它。

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