的大小人工智能市场超过2000亿美元截至2023年,预计到2033年将增长20倍。这可以解释为越来越多的企业采用人工智能解决方案,这意味着只有技术先进的公司才有机会在不久的将来留下来。因此,难怪公司倾向于寻找人工智能咨询合作伙伴来支持他们的数字转型之旅。尤其是,这涉及到非技术性企业。
在这篇文章中,你会发现更多关于人工智能咨询的好处和类型的信息。你还将学习整个人工智能实施过程,以及如何为你的项目选择人工智能顾问。
人工智能咨询的好处
在聘请AI咨询公司时,C级高管寻求专业知识来推动转型。以下是为什么与可信提供商合作至关重要:
- 发现机会:人工智能顾问确定可行的人工智能用例,实现有效的试点并优先考虑有影响力的举措。
- 路线图指南:他们监督从构思到部署的项目,估计时间和预算,定义团队需求,并构建阶段以获得更快的结果。
- 数据准备:顾问帮助管理、清理和组织数据,确保模型准确,并就数据收集策略提供建议。如果您怀疑如何继续收集适当的数据,请毫不犹豫地请求专业人工智能工程师.
- 模型测试:他们严格验证模型,以确保在真实场景中的性能和可靠性。
- 风险缓解:凭借经验,他们可以预见挑战,提供解决方案,并帮助避免挫折。
- 道德保证:顾问确保AI解决方案公平、透明且符合法规。
即使拥有内部AI专业知识,技术合作伙伴也能提高成果并将风险降至最低,确保创新项目的成功。
面向企业的人工智能解决方案类型

AI咨询公司应为推进业务提供明确的目标,并就集成一种或另一种技术提供建议。以下是企业可能考虑使用的一些AI解决方案:
1.预测分析
这是什么?利用历史数据预测未来趋势,企业可以预测客户需求或市场变化。
示例:预测库存需求、预测市场变化、客户行为或设备故障。
2.聊天机器人和虚拟助手
这是什么?处理客户查询的自动化工具,提高了客户服务效率。
示例:客户支持电子商务网站上的聊天机器人,用于解决常见查询。
3.推荐系统
这是什么?根据用户行为建议产品或内容的算法。
示例:Netflix的电影建议或亚马逊的产品建议。
你可以从下面的视频中了解亚马逊推荐系统中使用了多少大数据:
4.自然语言处理(NLP)工具
这是什么?理解并生成人类语言的软件,帮助进行内容分析或创建。
示例:情绪分析工具衡量客户评论或文档数据提取。
5.图像和视频识别
这是什么?识别视觉数据中模式的技术。
示例:用于安全目的的人脸识别或制造中的缺陷检测。
6.自动机器人和无人机
这是什么?能够独立操作的机器,优化任务完成。
示例:用于大型仓库库存管理的无人机或辅助手术的机器人。
7.欺诈检测系统
这是什么?能够识别异常模式以检测和防止欺诈活动的算法。
示例:标记可疑交易、电信欺诈检测或反洗钱(AML)的银行系统。
8.销售预测
这是什么?使用人工智能预测未来销售,帮助企业做好准备并制定战略。
示例:电子商务平台预计假期销售激增,或制造公司预测季节性需求。
9.供应链优化
这是什么?AI驱动的工具,确保产品从制造商向消费者有效转移。
示例:预测工具优化运输路线或重新进货计划。
10.业务流程自动化(RPA)
这是什么?执行重复任务的软件机器人,提高了操作效率。
示例:机器人将数据输入CRM系统或自动化发票处理。
有多种其他解决方案,随着时间的推移,会出现更多的解决方案。与知识渊博的提供商进行咨询可以为您的业务实际前景提供一些帮助,揭示被忽视的数字化机会。
选择合适的人工智能咨询合作伙伴
在选择一家将推动您的数字化转型的公司时,关键是选择合适的公司,而不仅仅是最知名的公司。根据以下注意事项指导您的选择:
- 专业知识和经验。评估所选顾问过去的人工智能项目,确保他们拥有适合您需求的技能,并熟悉与您所记住的解决方案类似的解决方案。
- 声誉和推荐。通过寻求过去客户的反馈或评估案例研究来评估公司的业绩记录。您还可以考虑探索Clutch平台或类似资源以收集客户评论。
- 特定领域的知识。确保顾问了解您所在行业的细微差别,这有助于制定真正引起共鸣的AI解决方案。
- 成本和定价结构。平衡供应商可以为您的企业带来的价值与其定价策略。
- 灵活性和可扩展性。如果您希望项目范围在发展过程中发生变化,那么最好选择一位能够适应不断变化的项目需求的顾问。
最有可能的是,你最终会在候选名单上找到几个合适的供应商。合理的做法是与每家公司的代表进行初步协商。问他们下面列出的问题,以验证他们的专业知识和适合性。
- 你以前从事过哪些人工智能项目?
- 你能提供案例研究或参考吗?
- 您如何处理数据安全和隐私?
- 你的定价模式是什么?
- 你对人工智能的道德使用持什么观点?
包括其他问题,以解决您可能拥有的公司的所有不确定性,收集更多信息,或只是明确任何重要事项。选择更适合预期项目和您的文化的AI顾问,保持清晰的沟通,拥有相关专业知识,通常是最值得信赖的,这样您就会成功。
AI咨询实施流程

现在,让我们了解一下在与AI咨询公司合作时,如何制定创新解决方案或在工作流中采用ML模型。受邀供应商的参与可能会有所不同,从单纯的咨询影响到部分甚至所有实施阶段的执行,其中包括:
#1商业分析
任何AI驱动项目的基础都始于全面的业务分析。这涉及到了解公司的目标、当前的工作流程、痛点和潜在的人工智能机会。通过与利益相关者密切合作,人工智能顾问可以:
- 确定人工智能可以产生最重大影响的关键领域
- 为流程的后续阶段提供清晰的愿景
这一阶段对于使AI解决方案与业务目标保持一致并确保实现有意义的转变至关重要。
#2数据收集和处理
数据是创建和实施人工智能解决方案的基石。在此阶段,收集来自各种来源的数据,无论是来自内部数据库、外部平台,还是来自物联网设备。收集后,它会经过严格的清洁和预处理程序。处理丢失的值,识别离群值,并将数据转换为适合模型构建的格式。适当的数据收集和处理确保人工智能模型既可靠又准确。
#3模型建筑
凭借手中的干净数据,AI咨询公司深入研究了针对企业特定需求定制的机器学习模型的构建。这包括:
- 数据利用率。使用清理的数据创建模型
- 算法选择。为特定任务选择正确的算法
- 培训阶段。教授模型如何使用数据
- 优化。调整以获得更好的性能
- 精细化。连续模型调整以提高准确性
在整个过程中,需要多次完善模型,以确保它捕获数据中嵌入的模式和见解。
#4测试和验证
在实时环境中部署AI解决方案之前,它需要经过彻底测试。该步骤包括:
- 在单独的数据集上进行测试
- 准确性检查
- A/B测试
- KPI和业务目标评估
- 绩效评估
- 问题标识
- 部署准备
如果结果不令人满意,则需要重复数据收集和处理、模型训练和模型测试的步骤。当本阶段发现的任何差异或问题得到解决时,这将确保模型已做好应对现实挑战的准备。
#5实施
经过测试和完善,人工智能模型将集成到现有的业务系统和工作流程中。这个阶段可能涉及软件开发、基础设施调整和用户培训。
这里的主要目标是确保无缝操作,AI解决方案可以在不造成中断的情况下增强业务流程。将AI解决方案集成到数字基础设施中可能需要时间,因此对于企业来说,最好提前制定停机策略。
#6监测和维护
实施后,密切关注AI解决方案以确保其继续按预期运行至关重要。监控工具到位,以跟踪绩效,任何异常或偏差都会得到及时处理。
维护还可能涉及对模型的定期再培训,特别是当新数据可用或业务环境发生变化时。
#7持续改进
人工智能的世界是动态的,新的进步和技术不断涌现。因此,企业必须:
- 保持更新。与AI的进步保持同步,及时检测新功能或任何其他修改的需求
- 根据需要进行模型改进。根据新数据或反馈,经历数据准备、培训和测试阶段
- 考虑并实施反馈。使用实际结果进行迭代
- 寻找机会。寻找AI增强的新领域
通过开展这些活动,企业可以确保其新推出的AI解决方案具有更长的生命周期,并在更长的时间内保持相关性。
你在寻找专家发展援助吗?联系情报人员让我们的人工智能工程师团队为您的最佳项目做出贡献。
最终Take
在这篇文章中,我们对人工智能咨询进行了非常详细的解释。无论您自己拥有一家技术公司,还是在人工智能和ML方面没有内部专业知识,都可以使用此服务线。您的人工智能合作伙伴将指导您完成整个IT解决方案实施过程,并确保您在项目中的投资将为您带来收入增长。
常见问题解答
- 在实施人工智能咨询时,是否存在任何常见的挑战或障碍?
这些问题包括数据质量问题、对更改的抵制、不切实际的期望、缺乏特定领域的专业知识以及与现有系统的集成复杂性。
- 如果我的业务刚刚起步,预算有限,我可以从人工智能咨询开始吗?
当然可以。许多人工智能咨询机构为预算有限的初创企业或企业提供量身定制的可扩展解决方案。此外,与基于人工智能解决方案的DIY开发相比,请求人工智能咨询具有成本效益。
- 我如何衡量我的企业AI咨询服务的投资回报率(ROI)?
计算效率、收入增长、成本节约和客户满意度方面的实际改善与咨询服务投资的对比,以衡量每一美元投资的回报。