企业人工智能：大规模的智能数据处理

在大型组织中使用时，人工智能必须满足在可扩展性、内容数字化和数据分析方面的特殊要求。企业人工智能正在加紧解决这个问题。了解为什么这一步很重要，出现了哪些挑战，以及实际执行情况如何，请看这里。

什么是企业人工智能？

企业人工智能是一种特定类型的商业软件，使用复杂的人工智能来支持大公司的数字化转型。这涉及到将需要类似于人类智能的机器学习的过程自动化--例如，阅读文件，所谓的 "人工智能"。 文件理解.在这个层面上运作，同时满足企业在数据处理和内容数字化方面的要求，对企业IT来说不是一件容易的事。企业人工智能可以被视为解决这些挑战的技术进步，其能力优于之前的许多人工智能、云计算和物联网概念。

人工智能（AI）包括，除其他事项外 机器学习 作为一个子集，它采取了基于数据和算法的方法，大多使用人类注释来映射学习过程。通过这个--也是 人在囧途 人工智能模型不断被测试，其准确性也在不断提高。由于与企业人工智能有关的过程，如文件理解，不能明确地归入这两个术语的类别系统中，因此在这里也不作明确区分。一方面，这些技术使用复杂的算法和统计模型来处理大量的数据；另一方面，它们也根据这些做出自己的决定，模仿人类的行为。

企业人工智能平台是如何使用的？

成功的使用案例的数量正在迅速增长，并没有停止在任何行业。企业人工智能有助于工业工厂的预测性维护，例如用于制造业、发电和石油或天然气开采。企业人工智能也是金融业的一个重要工具--用于控制现金流，交易证券，甚至检测欺诈。在无数的行业中，供应链可以被优化，销售最大化，许多流程可以自动化。一般来说，企业人工智能有助于大数据分析能够提高业务绩效的地方。

在许多可以说是企业人工智能的商业应用中，文件理解是一个特别常见的过程。这意味着什么呢？ 萃取 从非结构化和半结构化的文件中获取信息并随后转换为结构化数据。机器学习有助于根据文件类型进行分类和排序，灵活地识别不同的元素并区分，例如，日期、数字、货币和地址信息。不相关的内容也必须被识别出来。同时，应该可以在任何时候根据置信度来评估准确性。这可以通过使用尽可能多的训练数据和大量的人工修正来提高。然而，至少需要两种不同的技术，这样才能用机器对文件进行整体分析。

计算机视觉 AI

文件理解AI的这一层面侧重于文件的视觉方面，并在算法的帮助下识别其中的几何信息。例如，这适用于图像、标志、布局，但也适用于表格。由于这些元素的无数组合在原则上是可能的，准确的识别需要特别大量的训练数据。然而，具体而言，姓名或地址等数据可以从以下方面提取 账单 提取。对于很多不能很好地用视觉捕捉的信息，也需要用语义的方法。

自然语言理解 (NLP)

NLP使用机器学习来捕捉文本的语言方面、结构和意义。这涉及到将文本的语义语法分解成更小的单元，然后对其进行分类，以便人工智能能够解释各自的背景。通过这种方式，公司能够自动处理计算机视觉或其他技术无法捕捉的大量信息。使用的例子是 发票 可用于确定产品或服务的类型，以及价格和数量。

在实践中，为了对不同类型的文件有一个整体的理解，总是需要结合这些技术。通常这也涉及到经典的 OCR软件 以扩大在文本识别和数据提取方面的可能性。

对企业人工智能平台的要求

企业级的机器学习必须满足特殊要求。基本的先决条件是高存储和计算能力，能够灵活地适应可能波动的数据供应。相应的云计算平台现在大量存在--例如来自微软。企业人工智能必须满足的特别重要的要求还涉及到。

数据处理

在一个拥有众多数据源以及内部和外部系统的大型企业中，一个稳定的数据处理管道就显得更加重要。这就是内容数字化和文件理解功能发挥作用的地方。这些应该是尽可能强大的，并且在解释上是可靠的。最重要的是，准确性、第三方系统的整合以及对异常情况的正确处理是至关重要的。高可扩展性和对数据进行优先排序的能力可以优化流程并降低成本。 

数据分析

大公司和企业的数据量和必要的数据收集速度是令人难以承受的。在建模算法的帮助下，几乎要实时分析来自数百万个终端的数百PB甚至exabytes的数据，这并不罕见。这需要各种不同的分析方法，如批处理、流处理或递归数据处理--同时保持最高安全标准。这方面的基本前提是广泛的数据清洗功能，以保证在任何时候都有高的数据质量。

用户界面

许多决策，如有关高层管理和战略财务或产品规划的决策，仍然是由人决定的。为了能够将数据分析的结果用于此，多功能的监测和监督选项是必要的，它能尽快将数据库中的过程和相关性可视化。对可用性来说，同样重要的是文件处理时间短、WebSSo集成、灵活的注释功能和手动修正的可能性。

企业人工智能使用

对于公司来说，企业人工智能和云计算的成功需要一种结构性的方法，而不是用于单个项目。毕竟，应该为未来的商业成功设定课程。这主要是由机器学习的整体使用和早期创建的综合数据库决定的。这也需要根据人在回路中的原则，让尽可能多的员工有针对性地参与。定期的人类注释有助于不断提高人工智能的准确性、可靠性和灵活性。这使人工智能处于一个更好的位置，专注于决定性的数据领域，并做出适当的预测。此外，从长远来看，风险会减少，人员效率会提高，成本会降低。

许多公司试图通过在内部完全开发相应的技术来实现这一创新周期的滚动。当试图在开源软件和微服务的帮助下开发通用的物联网或人工智能平台时，ERP或CRM系统还能做到的事情达到了极限。这种云计算的方法往往被证明过于昂贵、缓慢和低效。一个替代方案是使用模型驱动的架构，这样开发人员就不必处理一个实体的无尽的数据类型。

最终，基于有效的文件理解的自动化文件管理被证明是成功的关键之一，即使是大公司。在选择适当的软件时，个人的要求是决定性的，在企业层面特别涉及计算能力、数据准确性和质量。在这种情况下，将人工智能和专业能力对接起来也很重要，以便在长期内做出有利可图的决定，并保持经济上的成功。

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