人工智能ai的實際應用領域？
人工智能的應用范圍很廣。雖然不是詳盡無遺的清單，但以下是一些突出人工智能AI不同用例的示例。
智能文檔處理
智能文檔處理（IDP）可將非結構化文檔格式轉換為可用數據。例如，它將電子郵件、圖像和 PDF 等業務文檔轉換為結構化信息。IDP 使用自然語言處理（NLP）、深度學習和計算機視覺等人工智能技術來提取、分類和驗證數據。
例如，英國土地注冊局 (HMLR) 處理超過 87% 的英格蘭和威爾士的財產所有權。HMLR 社會工作者比較和審查復雜的法律文件有關的財產交易。該組織部署了一個人工智能應用程序來自動進行文檔比較，從而將審查時間減少了 50%，并增強了財產轉讓審批流程。更多信息，請閱讀 HMLR 如何使用 Amazon Textract。
應用程序性能監控
應用程序性能監控（APM）是使用軟件工具和遙測數據來監控關鍵業務應用程序性能的過程。基于 AI 的 APM 工具使用歷史數據在問題發生之前對其進行預測。他們還可以通過向您的開發人員推薦有效的解決方案來實時解決問題。這種策略可以保持應用程序的有效運行并解決瓶頸。
例如，Atlassian 生產的產品旨在簡化團隊合作和組織。Atlassian 使用 AI APM 工具來持續監控應用程序、檢測潛在問題并確定嚴重性優先級。借助此功能，團隊可以快速響應基于機器學習的建議并解決績效下降的問題。
預測性維護
人工智能增強型預測性維護是使用大量數據來識別可能導致運營、系統或服務停機的問題的過程。預測性維護使企業能夠在潛在問題發生之前將其解決，從而減少停機時間并防止中斷。
例如，Baxter 在全球擁有 70 個生產基地，可全天候運營以提供醫療技術。Baxter 采用預測性維護來自動檢測工業設備中的異常情況。用戶可以提前實施有效的解決方案，以減少停機時間并提高運營效率。要了解更多信息，請閱讀 Baxter 如何使用 Amazon Monitron。
醫學研究
醫學研究使用AI來簡化流程、自動執行重復任務并處理大量數據。您可以在醫學研究中使用人工智能技術來促進端到端的藥物發現和開發，轉錄病歷，并縮短新產品的上市時間。
舉一個現實世界的例子，C2i Genomics 使用人工智能來運行大規模擴展、可定制的基因組管道和臨床檢查。通過涵蓋計算解決方案，研究人員可以專注于臨床表現和方法開發。工程團隊還使用AI來減少資源需求、工程維護和 NRE 成本。有關更多詳細信息，請閱讀 C2i Genomics 如何使用 AWS HealthOmics。
業務分析
業務分析使用AI來收集、處理和分析復雜的數據集。您可以使用 AI 分析來預測未來價值，了解數據的根本原因，并減少耗時的流程。
例如，富士康使用人工智能增強的業務分析來提高預測準確性。他們的預測準確性提高了 8％，從而使工廠每年節省 53.3 萬美元。他們還使用業務分析來減少勞動力浪費，并通過數據驅動的決策提高客戶滿意度。