人工智能平台使个人能够创建、评估、实施和更新机器学习 (ML) 和深度学习模型，以更加可扩展的方式进行操作。AI 平台工具使知识工作者能够以比手动操作更快、更精确的方式分析数据、制定预测并执行任务。

AI 在新技术进步进代中发挥着关键的催化作用。根据普华永道估算显示，“到 2030 年，AI 对全球经济的贡献将达到 15.7 万亿美元，超过当前中国和印度的总产出。”其中，普华永道估计，“6.6 万亿美元可能来自生产力的提升，而 9.1 万亿美元可能来自消费端的影响。”在观察其对工业的潜在影响时，根据麦肯锡全球研究院估计，仅在制造业领域，使用 AI 的创新技术到 2025 年将增加高达 3.7 万亿美元的价值。AI 技术迅速成为各行业组织中商业智能的重要组成部分。IBM、Amazon AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等主要云基础架构提供商通过将 AI 平台纳入其服务范围，进一步扩大市场。

AI 平台提供广泛的功能，帮助组织简化运营、做出数据驱动的决策、有效部署 AI 应用，并获得竞争优势。这些开发平台支持数据科学和工程团队之间的协作，通过减少冗余工作和自动化诸如数据复制或提取等常规任务来降低成本。一些 AI 平台还提供高级 AI 功能，例如自然语言处理 (NLP) 和语音识别。

尽管如此，选择合适的平台可能是一个具有挑战性的过程，因为不适合的系统可能会增加成本，并可能限制其他有价值的工具或技术的使用。除了定价之外，评估最适合企业的 AI 平台时还需要考虑许多其他因素。了解可用的 AI 工具及其功能可以帮助您在选择符合业务目标的平台时做出明智的决策。

AI 平台能够帮助处理多种任务，从实施数据治理到更好分配工作负载，再到加速构建机器学习模型。由于 AI 的成功通常取决于组织快速大规模部署模型的能力，因此选择具备关键功能支持企业战略目标的 AI 平台尤为重要。这包括但不限于：

MLOps 功能

• 编排管道：单个统一平台为团队提供了用于数据分析、数据科学和机器学习的通用工具，同时支持广泛的机器学习算法，包括用于复杂预测分析的神经网络。这种统一的体验通过简化工作流程，优化了学习模型的开发和部署过程，从而提高了效率。
• AutoML 工具：自动化机器学习 (autoML) 通过低代码和无代码功能支持更快速地模型创建。
• 决策优化：简化优化模型的选择和部署，并支持创建仪表板以共享结果、增强协作，并推荐最佳行动计划。您可以在业务目标之间进行权衡优化，例如降低客户服务成本或提高客户满意度，并确定每种情况的最佳行动方案。
• 可视化建模：将可视化数据科学与开源库和基于笔记本界面结合在统一的数据和 AI 工作室中。通过数据可视化从不同角度探索数据，您可以识别数据中的模式、关联、洞察分析和关系，并快速了解大量信息。
• 自动化开发：借助 AutoAI，初学者可以快速入门，而更高级的数据科学家能够加速 AI 开发中的实验。AutoAI 会自动执行数据准备、模型开发、特征工程和超参数优化。
• 合成数据生成器：当现实世界的数据难以获得时，合成数据可以作为替代或补充，这在实验中特别有用。平台功能可帮助您基于现有数据或自定义数据架构生成合成表格数据集。您可以连接到现有数据库、上传数据文件、对列数据进行匿名处理、根据需要生成尽可能多的数据，以解决数据缺口或训练经典 AI 模型。

生成式 AI 功能

• 内容生成器：生成式 AI 是指能够基于训练数据生成文本、图像及其他内容的深度学习模型。AI 平台可以生成内容，并帮助完成各种任务，例如撰写营销电子邮件和创建客户角色。
• 自动分类：AI 平台能够读取书面输入并进行分类，例如，评估客户投诉并进行分类或分析客户反馈情绪。
• 摘要生成器：AI 平台还能将冗长的文本转化为高质量的摘要，提取财务报告、会议记录等内容中的关键要点。
• 数据提取：平台功能有助于梳理复杂细节，并从大型文档中快速提取必要信息。它通过识别命名实体、解析条款和条件等来实现。

AI 平台可以帮助您利用 AI 技术的力量，为您的业务带来一系列好处，例如提高自动化、规模化、安全性等。这些平台使企业能够分析海量数据，获得有价值的洞察分析，并迅速适应不断变化的市场动态，最终促进创新和竞争优势。

提高自动化程度

自动化在加快整个数据生命周期中的活动规模和速度方面发挥着关键作用。一旦团队确定了一个成功且可重复的过程（例如一致的数据标记），他们就可以寻求使用机器学习来实现自动化的方法。在这种情况下，利用 AI 平台的功能来自动化数据标记将提高预测的准确性，并增强数据变量的可用性。

更强的可扩展性

在机器学习模型的训练和生产阶段，可扩展性至关重要，因为在本地设备（如笔记本电脑）上构建和训练模型存在一定的局限性。虽然这对于较小数据集可能足够，但数据科学家却无法使用这种方法来开发更复杂的模型。基于扩展目的，他们需要建立一个集中化的工作流程，以便与其他从业者进行透明协作，确保数据符合标准，同时监控计算资源的可用性以及 GPU 和 TPU 的使用情况。

更好的集成

AI 平台还应提供用户友好的集成，以促进开源软件和库的使用。大多数平台已经与 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 等流行的开源框架兼容，但为了建立全面的 AI 生态系统，还需构建能够无缝且便捷地访问 MongoDB、Redis 和 PostgreSQL 等开源平台的 AI 平台。

此外，最佳的 AI 平台是由深度参与开源社区的组织和团队开发和维护。他们为研究做出贡献，分配资源并提供专业知识，从而丰富技能和研究贡献的多样性，同时扩展数据科学和机器学习专业人员可获得的创新技术范围。

IBM 是最早的开源支持者之一，支持 Linux、Apache 和 Eclipse等有影响力的社区，推动开放许可、开放治理和开放标准。在收购 Red Hat 后，IBM 与开源的联系变得更加突出。

此外，考虑 AI 平台的部署和使用策略也至关重要。它将在本地部署还是使用云平台托管？它是仅供内部团队使用还是用于外部客户访问？这些因素对于确定最有效地集成以实现业务目标的 AI 平台也很重要。

增强安全性

数据科学家、应用程序开发人员和数据工程师经常使用开源软件包，但它们可能会对公司构成安全风险。安全控制对于帮助识别和防范快速演变的威胁至关重要。最好的 AI 平台通常会采取各种措施来确保您的数据、应用程序端点和身份受到保护。

主要安全措施包括：

• 网络安全：网络安全拥有三大主要目标：防止未经授权访问网络资源，检查并阻止正在进行的网络攻击和安全漏洞，以及确保授权用户在需要时获得对所需网络资源的安全访问。

• 数据安全：数据安全在整个生命周期内保护数字信息免遭未经授权的访问、损坏或盗窃。
• 协作者安全：协作者安全通过为协作者分配基于角色的访问控制来保护您的工作空间。

改善治理

AI 治理旨在确保组织的 AI 和 ML 模型的开发和实施符合道德、负责任和合规。具备完善治理功能的 AI 平台能够在模型审批、监控和合规治理方面提升协作和协调效率。人工智能治理对于组织基于平台洞察分析进行数据驱动决策中建立可信度和依赖性至关重要。这种信任延伸到满足内部合规性要求和外部法规。

缺乏人工智能治理可能会导致效率低下、经济处罚和品牌声誉严重受损等后果。此外，还会阻碍 ML 流程的扩展，导致结果难以重现，并面临因数据错误或不完整而出错的风险。处罚可能非常严厉，例如，银行运营商可能会因存在偏见的贷款资格模式而面临高达七位数的罚款，且可能面临高达 2000 万欧元或年收入 4% 的 GDPR 罚款。

此外，确保用户访问权限的合理分配是 AI 平台治理的关键要素之一，因为这可以防止特定角色无意中造成影响整个系统的错误。IT 管理员应能够根据工作职责分配帐户、监控用户活动，并促进从业人员之间的无缝共享与协作。

寻找一个实施完善治理实践的平台，以确保数据的标准化、减少偏见，并符合行业法规的要求。

技术支持

如果您需要在培训和教育、可靠的错误报告与跟踪、问题解决或紧急响应方面获得支持，明智的做法是选择能够提供这些支持的 AI 平台。

强大的用户社区以及支持资源（例如，论坛、文档、客户支持）在解决问题和分享知识方面也同样重要。

采纳 AI 对于组织保持竞争力和避免落后风险至关重要。以下用例展示了各行业组织如何将 AI 融入其业务中。

医疗保健

AI 的优势可以帮助应对医疗保健中的诸多挑战，而这些挑战还在不断增加。

应对放射学领域的挑战

随着患者数据量和复杂性不断增加，放射科医生面临着提高工作效率并接诊更多患者等压力。基于价值导向医疗服务的转变使报销流程变得更加困难，这促使组织纷纷寻求提高效率和生产力的方法，以实现其财务目标。正如预期的那样，这些变化和不断增长的需求使医护人员的挫败感和职业倦怠不断加剧。

凭借其强大的图像和数据分析功能，AI 可以帮助放射科医生在以下方面提供支持：

• 图像采集
• 初步解读和解释
• 研究优先级排序和分诊
• 从 EHR 患者记录中推荐相关病历信息
• 推荐文献或临床指南中的结论建议

金融服务

如今，银行业正在借助 AI 进行转型。对于与消费者打交道的银行人员，人工智能驱动的研究系统可以大幅提升他们对银行各类产品关键信息的访问权限，例如产品功能、优点、条款和条件、定价等重要信息，从而帮助他们提供更优质的服务。

这种由人工智能赋能的信息获取方式，为银行工作人员提供了一套强大的工具，使其能够提供更优质的服务。通过对银行产品的深入了解和对个人客户档案的清晰认识，他们可以更精确地定制建议和解决方案，使之符合每个客户的独特财务目标和实际情况。

一家银行发现，其由 IBM Watson 托管的聊天机器人成功回答了 55% 的客户问题、请求和消息，这使得其余 45% 的问题可以更快速地转交给银行的人工客服处理。有效实施 AI 的关键在于确定何时让 AI “交棒”给人工客服。

金融行业已经有效利用 AI 来辅助其他领域，包括：

• 自动化信用评估
• 实时欺诈检测
• 反洗钱
• 索赔处理

零售业物联网

在过去的两年里，我们都不得不采用全新的混合方式来工作、育儿、社交和购物。“混合购物”的兴起将店内数字化与实体接触相结合，已然成为主流模式。混合购物是 27% 的消费者和 36% 的 Z 世代消费者的主要购物方式。在各个年龄段中，近四分之三 (72%) 的消费者将商店作为主要购物方式的一部分。

这既是一种挑战，也带来了机遇：零售商如何将线上、实体店、移动端和虚拟渠道无缝式融合，为客户提供一体化的顺畅购物体验？

零售行业业正在进行数字化转型，以 AI 为核心，致力于推动五大关键领域的能力提升：

• 个性化购物体验：AI 提供高度本地化洞察分析和实时推荐。
• 超级赋能员工：借助 AI，店内员工能够在各个接触点与消费者互动。
• 智能化工作流程：AI 优化店内流程、库存管理和配送效率。
• 运营中心：AI 技术实施高效监控并解决门店事件。
• 门店运营平台：可扩展且安全的基础设施，支持边缘 AI 应用和数据集成。

制造业物联网

制造商常常面临诸多挑战，如突发的机械故障或产品交付问题。AI 的应用能够帮助制造商实现数字化转型，包括提高运营效率、推出新产品、个性化产品设计，并制定更明智的财务决策。

应对这些挑战的关键 AI 解决方案包括：

• 预测性维护：AI 通过传感器数据帮助制造商检测设备问题，从而实现主动维护和成本节约。

• 质量保证：数据驱动的装配线上的人工智能驱动机器视觉可识别产品缺陷，并发出警报以采取纠正措施，从而确保产品质量。
• 库存管理：与传统方法相比，人工智能驱动的需求预测应用和工具可优化库存控制，进行有效减少过剩库存和缺货情况。

作为 AI 和数据平台，IBM watsonx 配备了一套 AI 助手，旨在帮助您在整个企业范围内使用可信数据来扩展并加速 AI 的影响力。

核心组件包括：一个用于新基础模型、生成式 AI 和机器学习的企业级AI发开平台；一个基于开放式架构构建的湖仓一体解决方案；以及一个AI治理工具包，用于加速构建具备可信任、透明和可解释性的 AI 工作流。

watsonx AI 助手使组织中的个人能够在没有专业知识的情况下跨各种业务流程和应用程序完成工作，包括自动执行客户服务、生成代码、自动执行人力资源等部门的关键工作流程。