概念验证(PoC)的例子

当涉及到文档和非结构化文本的有效处理时,人工智能(AI)可以增加巨大的价值。在这篇博文中,我们介绍了用Konfuzio实现人工智能支持的文档处理系统的概念验证(PoC)。

什么是概念验证(PoC)?

概念验证是一个实际的演示,表明一个想法、项目或系统可以按照预期的方式工作。在进行重大投资之前,PoC可以用来展示一项新技术的可行性和潜在利益。这是一个重要的步骤,可以最大限度地减少风险,增加对技术的信心。欲了解更多信息,请参见另一篇文章: 什么是概念证明?

PoC的优势是什么?

在数字商业世界中,掌握非结构化数据往往是至关重要的。这就是Konfuzio,一个专门的人工智能解决方案,提供了新的视角。使用Konfuzio的概念验证(PoC)不仅是一个安全的策略,可以让技术通过它的考验,而且还可以在专业背景下对人工智能的附加值和潜力打开一个清晰的视野。

不仅如此,早期采用Konfuzio可以使你的组织成为一个技术先锋,保持其对创新脉搏的关注。而这仅仅是个开始:Konfuzio使您能够掌握监管要求,并在使用人工智能时将您的数据安全提高到一个新的水平。

通过PoC,您不仅可以一窥Konfuzio的能力,而且还可以为决定它在您企业未来的作用打下坚实的基础。有了Konfuzio,你就打开了一个充满可能性的世界--你准备好去探索它了吗?

Konfuzio的PoC过程

在委托Konfuzio进行PoC时,您将与我们的专家团队一起经历以下结构化的过程:

AI概念验证(PoC)计划2023-07-022023-07-092023-07-162023-07-232023-07-302023-08-062023-08-132023-08-202023-08-272023-09-032023-09-102023-09-172023-09-24需求分析 成功标准 培训的数据收集 创建测试计划 数据分析 数据安全分析 AI的操作设置 模型培训 模型调整 测试执行和评估 成果展示 审查和调整PoC计划 使用案例数据收集和分析数据安全分析和操作设置模型训练和调整测试和评估泊车完成AI概念验证(PoC)计划
  1. 用例讨论:首先,我们了解您的具体要求和PoC的预期使用情况。例如,这可能是对合同文件、信贷申请或其他非结构化文本的分析。
  2. 成功标准的定义成功标准:在PoC开始之前,我们设定成功标准,用来评估人工智能系统的性能和实用性。例如,这些标准可以是提取的准确性、处理的速度或其他具体指标。
  3. 数据收集和分析我们确定并收集相关的样本数据,以培训和评估Konfuzio系统。这些数据可能来自于你的组织中的现有文件,也可能是专门为PoC创建的。
  4. 数据安全分析:数据是任何人工智能系统的核心。因此,我们确保您的数据在整个PoC过程中是安全的,这一点至关重要。在这个阶段,我们分析数据安全要求,实施适当的安全措施,并确保所有活动符合数据保护法。
  5. AI的操作设置:一旦我们确认人工智能系统有效地工作,并且数据安全得到保证,我们就为系统的运行进行设置。这包括建立必要的基础设施,建立操作和维护程序,以及培训您的团队如何使用该系统。
  6. 模型训练和拟合我们的数据科学家利用收集到的数据,针对您的要求训练特定的人工智能模型。在此过程中,我们使系统适应相关文件的结构和提取需求,以达到最佳效果。
  7. 测试和评估在PoC中,我们用有代表性的测试数据对系统进行评估,并评估提取的准确性和工作流程。您在这一阶段的反馈对于进一步改进系统并使其符合您的要求至关重要。
  8. 完成PoC并提交结果在对人工智能系统进行测试和评估后,我们记录并展示结果。这些结果包括根据定义的成功标准对系统的性能进行分析,以及对下一阶段的建议。

这种结构化的方法使我们能够确保PoC满足您的具体要求,并使您清楚地了解Konfuzio的AI辅助文件处理的可能性和好处。

技术可行性与专业价值

在评估和规划一个人工智能项目时,必须同时考虑技术可行性和拟议用例的商业价值。技术可行性侧重于实施和操作系统需要克服的技术和操作挑战,而商业价值则侧重于该系统能为公司及其客户带来的利益和价值。

技术可行性和专业价值是一个硬币的两面,应该始终保持平衡。高技术可行性,例如通过使用先进的人工智能模型,并不一定意味着高商业价值,如果解决的问题或任务对企业来说并不重要。同样,一个具有高商业利益的用例,如提高客户满意度,如果技术可行性不高,可能会错过其全部影响。

因此,在与Konfuzio创建PoC时,至关重要的是,我们与客户密切合作,了解和评估每个用例的技术可行性和商业价值。我们的目标是在这两个方面找到一个平衡点,使我们能够开发和实施一个在技术上强大和技术上有价值的人工智能系统。

PoC实例和使用案例

目前,人工智能(AI)已进入众多行业,使非结构化数据变得可用。Konfuzio 是一种先进的人工智能解决方案,它利用文本分析和文档处理算法为医疗保健、金融、零售、运输和物流以及能源行业等领域创造附加值。下面我们将举例说明 Konfuzio 如何彻底改变这些行业,以及您如何从中受益。

卫生部门 Konfuzio的NLP和NLU组件能够对医疗报告进行深入分析。通过使用基于变压器的算法,如BERT,可以更好地理解临床文本,并为诊断和治疗计划提取相关信息。

金融部门,特别是在欺诈检测领域,LSTM(长短时记忆)等深度学习方法可用于序列检测和异常检测。它们有助于识别非结构化文本和交易数据中的异常模式,以检测潜在的欺诈。

在这些地区 经纪人库、保险人和再保险人 Konfuzio的人工智能通过使用NLP和NLU算法以及先进的机器学习技术提供了显著的优势。基于转化器的模型,如BERT和GPT,可以深入分析和解释复杂的保险文件、索赔报告和政策相关的文本。它们帮助经纪人池快速有效地提取和处理信息。保险公司通过应用支持向量机(SVM)或决策树等分类算法,受益于自动化和精确的风险评估。在再保险领域,深度学习算法,特别是LSTM,能够分析大型的、连续的数据集,从而支持损失模式和风险概况的识别。在这些情况下,Konfuzio是提高工作效率和优化处理非结构化数据的关键解决方案。

对于 零售业 Konfuzio使用NLP和深度学习算法进行文本分类和情感分析。通过分析客户反馈和产品评论,Konfuzio可以深入了解客户的喜好,并产生个性化的产品建议。

在该地区 运输和物流 计算机视觉与NLP一起使用,从不同类型的文件中提取和处理信息。通过使用卷积神经网络(CNN)进行文档分类和使用Transformer模型进行文本提取,可以有效地从运单或交货说明中提取相关信息。

能源部门 用于分析文本报告的NLP和时间序列预测算法(如LSTM或ARIMA(自回归综合移动平均))的结合尤为重要。通过这些方法,Konfuzio可以产生对能源消耗和生产的预测,并帮助优化电网的运行。

在所有这些场景中,Konfuzio依靠NLP、NLU、计算机视觉和生成性人工智能算法的结合,将非结构化数据转化为有价值的信息,解决特定行业的挑战。

关于AI PoC的更多信息

如果您想了解更多关于PoC创建过程的信息,或有兴趣与Konfuzio合作以改善您的文件处理,请随时联系我们。我们期待着更详细地讨论您的要求,并为您建立一个定制的PoC。

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