例如，当一切顺利时，人工智能可以提供约 90% 的资产自动标记准确率，剩下的 10% 是主管的贡献。 我们应该记住，但它并不是一种万能的解决方案。您的组织可能没有那么多需要自动化的日常任务，也没有足够的数据供人工智能使用。采用更先进的解决方案还需要培训现有员工或雇用人工智能工程师、数据科学家和软件开发人员，以充分利用手头的数据。 第 2 步：准备团队 数字化和人工智能驱动流程的引入是多个层面上同时发生的重大转变。一方面，你的团队应该接受变革的培训并做好心理准备；另一方面，你需要技术改造。许多人倾向于反对变革，因此有必要列出所有好处并消除尖锐的边缘。
期采用人工智能解决方案会导致裁员的
在大多数情况下，认为在整个服务周观点只是一种迷信。 第 3 步：准备数据 获得足够多的数据并满足某些要求至关重要。例如： 格式。确保您的数据 意大利 WhatsApp 号码数据 在不同渠道之间保持一致。 关联。一些较旧的数据可能已退役或部分退役，而应更新供将来重用的数据。 人工智能可访问性。对于给定的人工智能来说，数据应该采用适当的格式。 正确的元数据。分类信息和元数据为人工智能提供了更多背景信息并提高了其准确性。 仅当输入数据正确时，您的人工智能驱动的解决方案才会提供相关的输出数据，因此构建敏捷、分类和透明的数据库将增强您的能力。 如果您已经拥有大量数据，它们可能完全是非结构化的。好吧，对于一个基本的人工智能来说，它是完全随机的并且毫无用处。
信誉良好的云服务提供商关心数据安全
如有必要，将准备过程分为几个阶段，并设计人工智能采用和基础设施数字化转型的计划。 关于内容数据库，您需要对所有资产进行分类、标记和分解成更小的部分，然后才 BW列表 能在必要时为人工智能提供帮助和理解。另一个人工智能应用程序可以帮助你做到这一点。准确性将取决于数据库的多样性以及算法的精细程度。 第 4 步：迁移到云端 迁移到云是支持数字化转型的好方法。有几个充分的理由可以解释为什么它也更适合人工智能的实施。 首先，迁移允许您为客户提供按需服务，这是当今客户的典型需求之一。 其次，云存储最终是可扩展的，适合大量数据，因此它可能是比本地存储更好的选择。 最后，云可以为您的应用程序和工作流程提供内置的预先训练的人工智能服务和轻松集成的可能性。
