为了可持续地优化流程并尽可能有效地使用数据，现代公司依赖于人工智能云。Konfuzio提供了一个强大的定制解决方案，即使在混合多云基础设施中也能确保充分的数据主权。
基于我们在人工智能技术方面的广泛专业知识，本文旨在提供高级知识，使你能够开发一个强大而安全的人工智能云平台。你将获得洞察力，在自己的服务器上运行和选择第三方云服务之间做出明智的决定。
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什么是人工智能云？
人工智能云是一种数字形式的存储，可以提供各种IT资源，也可以利用人工智能（AI）的可能性。通过这种方式，存储的数据可以被有意义地链接和智能处理，从而可以开发和优化现代商业模式和数据科学工作流程。
人工智能云有什么帮助？
许多公司正在使他们的业务现代化，在这个过程中，也在扩大他们在云计算和人工智能的领域。随着这种增长以及在高度可用和可扩展的基础设施中提供越来越多的AI（人工智能）和ML（机器学习）模型，如果许多公司想在未来继续在市场上成功运作，就会有一些新的挑战，而且必须面对。
旨在大规模实施人工智能和云计算的全企业数据科学工作，实施起来非常复杂。因此，除了强大的技术基础外，还需要公司内部团队之间有能力的合作，以创建一个高质量的解决方案。只有这样，才能发展和维持可持续的流程和商业模式
为了照顾和 进程的进一步发展 和模型，建立可靠的模型监测具有重要意义。只有通过近距离监测，才能发现漂移或性能退化，并在模型的整个生命周期内可持续地进行补救。
为了确保公司的合规标准，必须保持机器学习模型的可重复性、可追溯性、可解释性和可验证性。所有这些要点，以及现代数据科学工作流程的发展，只有通过强大的AI云才能实现。
AI云中的GPT
对GPT、生成性预训练转化器或生成性人工智能的兴趣并不只是炒作，而是一种正在彻底改变日常工作的有影响力的技术。通过自动化、个性化的内容和数据驱动的洞察力，公司可以优化他们的流程，为他们的客户提供独特的体验。在这样做的时候，在他们自己的人工智能云中运作，确保公司通过真正的数据主权获得竞争优势。
下面，我们强调了生成性人工智能的八个关键应用，说明这项技术如何改变你业务的不同领域，从销售和服务到营销和IT。无论你是销售专家、服务代表、营销人员、IT专家还是C级经理，这份清单都有适合所有人的东西。准备好用生成性人工智能将你的业务提高到一个新的水平吧!
- 改进客户关系管理公司可以使用生成性人工智能来改善客户体验，在所有互动中提供人工智能生成的内容，包括销售、服务、营销和IT。这种技术整合大大增加了生产力和效率。使用案例销售人员可以使用人工智能，根据CRM数据，快速创建适合每个客户需求的个性化电子邮件。这种自动化使销售人员能够专注于建立关系、完成交易和创造收入。
- 服务管理服务团队可以使用人工智能技术，根据可信的案例和客户数据，自动创建服务简报、案例摘要和工作订单。使用案例：自动创建服务报告和工单，使服务团队能够花更少的时间在常规任务上，而有更多的时间建立客户忠诚度。这种自动化是由实时数据和可信的人工智能能力实现的。
- 营销个性化：人工智能技术使营销团队能够在每个客户接触点提供个性化的、有吸引力的体验。使用案例营销人员可以使用自然语言提示和人工智能驱动的建议快速创建受众群体，以加强目标定位，确保正确的信息和优惠在正确的时间到达正确的人。
- 商业定制人工智能技术使企业能够在买方旅程的每一步提供量身定制的商务体验。自动生成的建议、内容和通信是基于统一的实时数据。使用案例品牌可以根据客户数据，自动为每个购物者定制产品描述。人工智能还可以指导品牌实现贸易目标，如卖掉上一季的库存或增加平均订单价值。
- 工作流程自动化人工智能技术正在改变完成工作的方式，使用户能够创建无代码的工作流程，每一步都有简单提示。使用案例：用户可以通过创建在每个步骤中嵌入AI动作的工作流程来使用AI自动化。
- 数据可视化：人工智能技术使用户能够更好地理解他们的数据并与之互动。用户可以通过对话的方式产生洞察力，实现更智能的数据体验。使用案例销售经理可以使用自然语言提示，创建可视化，显示配额的实时进展，以及实现其目标的建议。
- 工作流程的生成：人工智能能力使用户能够从一个文本提示中创建工作流程。使用案例用户可以创建一个工作流程，在线索转化为机会时使用自然语言提示通知销售代表。
- 软件开发：人工智能技术使开发人员和IT团队能够通过使用自然语言生成智能代码来加速软件开发。使用案例开发人员可以通过寻找代码漏洞和使用人工智能技术建议内联代码来加快编码。
总的来说，生成性人工智能正在彻底改变企业运营的许多方面，改善客户体验，提高生产力并提供有价值的见解。无论是通过自动化常规任务还是提供复杂的个性化内容，人工智能都为企业在数字驱动的市场环境中脱颖而出提供了新的机会。
人工智能云和数据科学工作流程
数据科学工作流程应该可靠而快速地处理数据，并通过实施它来创建自动化流程和业务模型。这就要求在 工作流程的发展 的数据科学家重复并合作完成一些步骤--包括训练和优化各自的模型。
一旦模型经过训练和优化，人工智能或机器学习模型就可以在生产中测试和使用。在这种情况下，模型开发后的管理和维护对于 提供持续的商业价值 在其整个生命周期内。
混合云和多云基础设施中的人工智能云--确保数据主权
在数字化和数据量指数级增长的过程中，云计算的话题正在获得巨大的重要性。人工智能云已经确立了自己作为一个强大的工具，将数据分析、机器学习和人工智能（AI）带到云端。
混合云和多云基础设施正变得越来越流行，因为它们为公司提供了灵活性、效率和可扩展性。它们使在不同的云环境中分布服务和应用成为可能，并使它们得到最佳使用。但这对数据主权意味着什么？
数据主权--对自己的数据的控制和所有权--是使用云技术的一个重要方面。通过在混合或多云环境中使用人工智能云，公司可以保留对其数据的控制。通过使用加密技术和严格的访问权限来维护数据主权。
此外，在混合和多云基础设施中使用人工智能云技术可以有效地利用资源。数据可以在最有意义的地方被存储和处理。无论是本地、私有云还是公共云--AI云技术都能实现灵活高效的数据使用和处理。
但这不仅仅是为了提高效率。通过在混合和多云环境中使用人工智能云技术，公司还可以开发新的商业模式和服务。从预测销售趋势到改善客户互动，可能性几乎是无限的。
最后，人工智能云技术还为数据安全提供了增强的可能性。通过使用机器学习和人工智能，可以更快地检测和解决异常情况和潜在的安全威胁。这增加了数据安全，有助于数据主权的遵守。
人工智能云提供哪些功能？
然而，在最初的人工智能实验之后，许多公司难以在生产工作流程和过程中可持续地实施其模型。繁琐的手工流程，缺乏 流程管理（DevOps-缺乏知识或资源以及监测随着时间推移变得不准确或扭曲的模型的能力阻碍了这一进程。
另一方面，人工智能云提供了一个协作环境，使公司能够轻松地在生产中创建、管理、部署和监控机器学习模型。 Konfuzio提供了一个简单的界面，实现了端到端的模型管理，一键式部署，自动扩展和模型监控，自动检测偏差和偏见。通过这种方式，公司可以使用人工智能云将人工智能模型更快地转移到生产中，并在持续的基础上进一步优化它们。其结果是：在实践中也产生了积极和负责任的结果。
人工智能云为高质量的数据科学工作流程提供所有组件。
- 模型创建
- 模式规定
- 模型管理
- 模型监测
1.模型创建
数据科学家经常在团队中工作，以一种全方位的方式为特定的使用案例开发模型。他们可以从各种机器学习框架中选择，以实现最佳开发。人工智能云使数据科学家能够有效地进行合作，并拥有一个中央数据和模型库，无论用于培训的机器学习框架如何。
例如，团队能够使用一个排行榜来比较许多评价指标的实验。团队还可以查看实验摘要和相关元数据，以帮助他们决定是否推广特定的实验和商业模式。一旦数据科学家选择了他们所选择的实验，他们可以在模型注册处注册，以创建一个新的模型版本。
2. MLOps的模型提供和扩展
部署模型会带来一些挑战，通常需要数据科学家、IT基础设施和运营专家之间的跨团队合作(流程管理（DevOps 或MLOps）。随着团队增加模型的数量和再训练的频率，这可能变得更加复杂。人工智能云简化了这一过程，因为模型可以部署在服务器上，并作为REST端点提供（实时或异步处理）。它们也可以定期自动部署。
在每一种部署类型中，组织可以选择以下部署模式。单一模型（简单部署），A/B测试（将一部分流量转发到不同的模型上）和冠军/挑战者（将新的挑战者模型与已建立的冠军模型的性能进行比较）。这些模型也可以在特定的环境中使用，可以由团队进行配置。MLOps提供了完整的部署历史，并能在需要时恢复到以前的版本。所有这些都可以在AI云中点击几下完成。
3.模型管理和模型治理
AI云存储和管理数据、人工制品、实验、模型和部署，增加数据科学家和合规团队的透明度。它还提供结果和功能重要性声明，以简化合规性。有用户和组级别的权限，以确保只有被授权的人才能对环境进行修改。此外，该仪表板清楚地显示了整个组织、用户、实验、部署和测试协议的概况。
4.模型监测
基本上，应该注意的是，一个模型的性能会随着时间的推移而退化。希望最大限度地提高其应用性能的公司需要监测这些性能，以确定更换或重做模型的最佳时间。AI云工作流程包括实时监测模型，以检测异常情况、漂移以及公平性和准确性的下降。IT团队也能够在一个实时仪表盘中查看他们的指标和警报，让数据科学家深入了解，以获得全面的理解。
AI云的警报功能允许团队设置规则并得到关键事件的通知。当超过预定的阈值并触发异常时，警报会被发送到仪表板上，错误可以在成为企业的问题之前得到修复。此外，数据科学家可以配置模型，以便在某个特定指标低于阈值时自动重新训练。
Konfuzio为您的企业AI云提供基础设施
Konfuzio专门为企业人工智能云的实施提供稳健和可扩展的基础设施。这个平台使用最新的技术和模型，在云中提供创新的数据管理和机器学习解决方案。
通过将Salesforce、谷歌和Azure等技术整合到他们的平台上，Konfuzio为商业应用提供了一个多功能的工具。该平台使公司能够通过使用人工智能模型和数据驱动的解决方案来优化其业务流程，从而实现新的突破。
Konfuzio平台的一个关键方面是有效利用数据。该平台提供强大的数据管理工具，能够快速、轻松地分析大量数据。有了从数据中提取相关见解的能力，公司可以做出明智的商业决策，更好地服务于他们的客户。
除了数据分析之外，Konfuzio还提供全面的机器学习服务和解决方案。凭借GPT（生成式预训练转化器）模型等功能，Konfuzio能够开发和实施强大的人工智能应用。无论是自动处理客户服务请求还是预测销售趋势，Konfuzio都提供必要的资源。
Konfuzio还提供一系列专门针对企业需求的应用程序和产品。从客户服务应用程序到商业智能工具，Konfuzio的平台使企业能够通过使用人工智能云技术改善其业务流程。
总的来说，Konfuzio为实施企业人工智能云提供了一个全面和强大的基础设施。通过他们的平台，公司可以充分利用云技术，同时保持对其数据的控制。通过Konfuzio，企业可以在数字化转型的道路上达到一个新的水平。
有哪些人工智能云的替代品？
为了有效利用人工智能，人们不仅需要强大的人工智能软件，还需要适当的云基础设施。尽管这一领域最知名的供应商是亚马逊网络服务（AWS）、微软Azure和谷歌云平台，但还有许多其他供应商是强大的、具有成本效益的替代品。
选择合适的云供应商取决于各种因素，包括公司的具体要求，资源的可用性和必要的基础设施。与人工智能软件的兼容性，在这种情况下是Konfuzio，也是一个重要方面。
Konfuzio的部署并不限于特定的云供应商，而是可以在任何合适的云环境中进行。最有效和最具成本效益的部署方法之一是使用容器。Docker是这一领域的领先工具，它允许将软件隔离到独立的容器中，使部署简单而快速。此外，Konfuzio也可以部署在Kubernetes集群上，这是一个自动部署、扩展和管理容器应用的平台。
另外，Konfuzio也可以安装在企业内部，即安装在公司自己的服务器上。这种方法为公司提供了对其数据和流程的完全控制。它对那些必须满足严格的数据保护要求或希望保留对其基础设施完全控制的公司特别有用。
构建人工智能云的31家供应商
值得注意的是，选择合适的托管服务商对人工智能解决方案的性能和成本效益有很大影响。因此，企业在做出决定前应仔细考虑不同的选择。无论选择何种托管解决方案，企业选择合适的人工智能软件以满足其特定需求和目标是至关重要的。在这种情况下，Konfuzio为业务流程的数字化和自动化提供了一个强大而通用的平台。
- 亚马逊网络服务（AWS）
- 谷歌云平台（GCP）
- 微软Azure
- IBM云计算
- 阿里巴巴云
- 甲骨文云基础设施
- 腾讯云
- SAP云平台
- 创业者
- 数字海洋
- Vultr
- 凌码
- Heroku
- 赫兹纳云
- OVHcloud
- 规模效应
- 云计算
- 上云
- 宿风
- Vultr
- 液体网络
- A2主机
- Bluehost
- 蝵蝏
- iPage
- DreamHost
- InMotion主机
- 淘宝网
- 1&1 IONOS
- Salesforce云 - 销售云
- Zoho云
欧盟的数据--AI和GDPR
强大的人工智能云平台的关键是强大的软件解决方案，确保基础设施的高速度和可靠的性能。通过实施保密计算和基于硬件的存储加密等技术，公司可以创建安全的飞地，即使在数据被交换和处理的过程中也会受到持续保护。这些安全功能对于涉及敏感数据的过程尤其重要。
"越来越多的公司每天都在使用人工智能。"
Jonas Metz，德国OVHcloud的战略交易经理
一个符合最高标准的全面安全概念对于确保数据主权至关重要。生物识别访问控制、先进的视频监控和严格的访问限制只是确保可信区的部分功能。此外，专门的硬盘销毁区确保保护中央和敏感的程序和数据不被泄露、修改、污染和间谍活动。
关于数据保护，重要的是要注意在欧盟范围内托管的数据--与国际超大规模公司（如Azure、谷歌或亚马逊）的产品相比--完全受欧洲法律和GDPR的约束。因此，相对于非欧洲的域外法律，数据主权可以得到保证。
构建自己的人工智能云为企业提供了若干优势：
- 强大的云和软件解决方案，可以支持和扩展机器学习模型。
- 由于用户友好的服务和平台，人工智能易于实施。
- 通过优化的资源管理，与已知的超大规模相比，有可能节省成本。
- 通过在欧盟范围内的托管和遵守GDPR的严格规则的支持，确保数据主权和合规。
为了达到最佳效果，必须制定一个专注于使用人工智能和数据驱动的学习等新技术的业务战略。这样的投资可以带来巨大的利益，如加速创新、改善客户服务和产生新的商业模式。
总结
通过与我们这个人工智能制造商的合作，使人工智能与云产品的简单整合成为可能。重点是遵守GDPR和成本效率。其结果是一个创新和强大的人工智能云，可用于开发和实施人工智能和机器学习模型。
对于这个人工智能平台的实施，我们具有相关行业专业知识的合作伙伴就在你身边。如果您有兴趣与您所在行业的咨询或实施合作伙伴进行无约束力的讨论，我们将很乐意帮助您建立正确的联系。
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