企業如何通過Watson低門檻獲取AI能力
IBM Cloud雲平台提供了一個覆蓋公有雲、私有雲和混合雲的全堆棧雲平台,並且在這之上集成了包括AI、區塊鏈、數據分析等在內的工具套件,幫助企業在傳統的業態之外,還可以通過認知技術的引進,獲得更多的創新業務場景。
隨著雲技術的成熟以及雲應用的深入,企業對於雲的訴求正在變得更加務實。越來越多的企業在上雲的過程中,除了考慮把原來放在數據中心的工作負載挪到雲上,也開始關心雲平台能夠給自己帶來哪些增值服務。
換句話說,目前業界對雲計算的需求正在進入收斂階段,這使得大家更聚焦,對雲平台上 「附加技術」的需求也越來越多,而不只是把雲當成一個計算資源池。
為了滿足這樣的需求,IBM Cloud雲平台提供了一個覆蓋公有雲、私有雲和混合雲的全堆棧雲平台,並且在這之上集成了包括AI、區塊鏈、數據分析等在內的工具套件,使得用戶可以在上面選擇自己需要的服務,豐富企業的應用目錄,幫助他們在傳統的業態之外,還可以通過認知技術的引進,獲得更多的創新業務場景。
談及人工智慧技術,Watson一向是IBM人工智慧的代名詞,也是其賦能於智慧商業的基礎。一方面,自人工智慧發展之初,IBM就一直是該領域的活躍者,數十年來積累了夯實的技術基礎;另一方面,基於百年的企業服務經驗,IBM也擁有著豐富的行業實踐和敏銳的行業洞察。因此,圍繞Watson,IBM所提供的技術和服務主要包括以下幾個部分:Watson醫療、Watson行業解決方案、智能物聯網、Watson API服務、以及Watson相關的專家諮詢服務。
新的業務場景需要新的技術架構來支撐。因此,今年年初IBM在其原有的軟體平台和基礎架構能力上做了一系列的整合,提出了one cloud的架構,以滿足用戶對統一管理、安全可控、靈活擴展、智能洞察等方面的需求。
整個架構自下而上包括了四個層級:
- 雲平台基礎架構層:包括存儲、網路、計算等底層技術,以及微服務、DevOps、區塊鏈等平台工具,提供安全可靠的雲平台底層架構;
- 大數據平台層:基於機器學習和深度學習,提供從數據獲取、管理、分析到數據治理等全生命周期的管理工具,幫助用戶構建自己的人工智慧模型;
- Watson APIs服務:專為開發人員提供的API服務,包括了Watson Assistan語音助理、語音識別、Visual Recognition圖像識別、 情緒和人格分析、自然語言處理、Watson Studio機器學習等功能;
- 行業解決方案:聚焦企業業務場景,提供醫療、金融、教育、製造等行業的解決方案,同時基於企業實際需求提供定製化功能。
舉一個具體的應用場景。3D 設計軟體供應商Autodesk(歐特克軟體)公司利用Watson Compare & Comply應用開發了Autodesk Contract Explorer (ACE),從而簡化內部的合同審核工作,對採購流程進行了革新。經過訓練,AEC能夠理解合同上下文,為審核人員提供文檔質量初審結果,同時還能識別可接受的合同條款,發現需要進一步評估的合同條款,幫助採購和合同經歷用更短的時間審核評估更多合同,並降低隱藏的風險。
而在這個過程中要讓AEC真正「讀懂」合同,非常重要的是其中集成的Watson自然語言處理API技術,該技術能夠具體識別合同中包括當事人、條款等在內的具體元素,並基於此對模型進行多次反覆訓練,從而更好地理解文檔內容。
當然,如上所說,自然語言處理只是Watson API提供的技術服務之一。舉另一個例子——Watson Assistan語音助理也在諸多創新的業務場景中發揮著重要作用,包括智能客服、智能導購、智能助理等等。
以台灣玉山銀行為例,面對人口結構變化和多網點管理帶來的衝擊,玉山銀行在今年利用人工智慧技術,通過訪談12個部門、打通8個系統,上線了ChatBot「玉山小i隨身金融顧問」,從而提供全新的即時性AI金融顧問服務,實現普惠金融、場景金融、智慧金融。而「玉山小i隨身金融顧問」所基於的正式IBM Watson Assistan語音助理技術,最終以LINE Chatbot的形式為用戶提供個性化的金融服務。
據了解,Watson API所基於的是雲服務,目前已經融合到IBM公有雲及私有雲平台中,以Restful API的方式被調用,並且這些服務的數據模型可以定製,也能以更小的數據集來訓練獲得比較高的精確度,最終目的是低門檻為企業提供開發企業級AI應用的能力。
值得一提的是,所有落地服務IBM都會通過車庫創新( Garage)形式進行,由Watson專家與客戶一起,分析企業內部的業務痛點和需求,最終摸索出一條能夠幫助企業更好地實現業務創新的路徑和方案。整個過程中,客戶變成了參與者和創造者,因此也使得企業的業務需求和技術能力的結合變得更加無縫,雙方的交流變得更高效、更準確。
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