企业如何利用谷歌的人工智能技术

当今科技和初创企业的商业领袖都知道掌握人工智能和机器学习的重要性。他们意识到它如何帮助从数据中获取有价值的见解，通过智能自动化简化运营，并创造无与伦比的客户体验。然而，开发这些人工智能技术并使用诸如 面向企业的 Google 地图 API 目的可能既耗时又昂贵。 对高技能人工智能专业人员的需求增加了挑战的另一层。 因此，科技公司和初创公司在将人工智能纳入其业务战略时面临着明智地使用资源的压力。

在本文中，我将分享科技公司和初创公司可以通过智能应用 Google 人工智能技术来推动创新并减少开支的各种策略。

利用人工智能提高运营效率和增长

当今许多尖端公司正在推出创新服务或产品，如果没有人工智能的力量，这些服务或产品是不可能实现的。 这并不意味着这些公司正在从头开始构建基础设施和工作流程。 通过利用云提供商提供的人工智能和机器学习服务，企业可以释放新的增长机会，实现流程自动化，并引导成本削减计划。 即使是主要关注点可能不以人工智能为中心的小公司，也可以从将人工智能融入其运营结构中获益，这有助于在规模扩大时进行高效的成本管理。

加速产品开发

初创公司通常旨在将其技术专长投入到直接影响其业务的专有项目中。 尽管开发新的人工智能技术可能不是他们的主要目标，但将人工智能功能集成到新颖的应用程序中具有相当大的价值。 在这种情况下，使用预先训练的 API 提供了一种快速且成本友好的解决方案。 这为组织提供了坚实的基础，可以从中成长并产生出色的工作。

例如，许多公司都合并了 会话AI 利用 Google Cloud API 融入其产品和服务，例如 语音转文字 和 自然语言。 这些 API 允许开发人员轻松地融入情感分析、转录、脏话过滤、内容分类等功能。通过利用这项强大的技术，企业可以专注于打造创新产品，而不是投入时间和资源来开发底层人工智能技术。

看一看 本文 了解科技公司为何选择 Google Cloud 的语音 API 的绝佳示例。 突出的用例各不相同，从提取客户洞察到向机器人灌输同理心的个性。 如需更深入的了解，请浏览我们的 人工智能产品页面，提供额外的 API，例如翻译、视觉等。 您还可以探索 Google Cloud 技能提升 专为 ML API 设计的程序，可提供该领域的额外支持和专业知识。

优化工作负载和成本

为了应对昂贵且复杂的机器学习基础设施的挑战，许多公司越来越多地转向云服务。 云平台具有成本优化的优势，使企业只需为所需的资源付费，同时可以根据不断变化的需求轻松扩展或缩减。

借助 Google Cloud，客户可以采用一系列基础设施选项来微调其机器学习工作负载。 有些利用中央处理单元 (CPU) 进行多功能原型设计，而另一些则利用图形处理单元 (GPU) 的强大功能来进行以图像为中心的项目和大型模型，尤其是那些需要定制的项目 TensorFlow 部分运行在 CPU 上的操作。 有些人选择 Google 专有的 ML 处理器、张量处理单元 (热塑性聚氨酯），而许多人则根据其特定用例混合使用这些选项。

除了将适当的硬件与您的特定使用场景配对并受益于托管服务的可扩展性和操作简单性之外，企业还应该考虑有助于成本管理的配置功能。 例如，Google Cloud 为 GPU 提供分时和多实例功能，以及诸如 顶点AI，明确设计用于优化 GPU 使用和成本。

Vertex AI Workbench 与 NVIDIA NGC 目录顺利集成，支持一键部署框架、软件开发套件和 Jupyter Notebook。 这种集成与 Reduction Server 相结合，展示了企业如何通过利用托管服务来提高 AI 效率并降低成本。

提高运营效率

除了利用预先训练的 API 和 ML 模型开发来创建产品之外，企业还可以通过采用专为满足特定业务和功能需求而定制的 AI 解决方案来提高运营效率，尤其是在增长阶段。 这些解决方案，包括合同处理或客户服务，为简化业务流程和更好的资源分配铺平了道路。

Google Cloud 就是此类解决方案的一个很好的例子 文档人工智能。 这些产品利用机器学习的力量从文本中分析和提取信息，满足合同生命周期管理和抵押贷款处理等各种用例。 通过采用 DocumentAI，企业可以自动化文档相关的工作流程，从而节省时间并提高准确性。

联络中心AI 为客户支持需求激增的公司提供宝贵的帮助。 该解决方案使组织能够构建智能虚拟代理，根据需要促进虚拟代理和人工代理之间的无缝切换，并从呼叫中心交互中获得可操作的见解。 通过利用这些人工智能工具，科技公司和初创公司可以将更多资源分配给创新和增长，同时增强客户服务并优化整体效率。

扩展 ML 开发、简化模型部署并提高准确性

科技公司和初创公司经常需要定制模型来从数据中提取见解或实施新的用例。 然而，将这些模型投入生产环境可能具有挑战性且需要大量资源。 托管云平台提供了一种解决方案，使组织能够从原型设计过渡到可扩展的实验以及生产模型的定期部署。

Vertex AI 平台在客户中越来越受欢迎，因为它加速了机器学习开发，与其他方法相比，可将生产时间缩短高达 80%。 它提供了广泛的 ML Ops 功能套件，使 ML 工程师、数据科学家和开发人员能够高效地做出贡献。 随着包含的功能，如 AutoML，即使缺乏深厚的机器学习专业知识的个人也可以使用用户友好的低代码函数来训练高性能模型。

指某东西的用途 Vertex AI 工作台 取得了可观的增长，客户受益于诸如将大型模型训练作业加速十倍以及将建模准确率从 80% 提高到高达 98% 等功能。 查看 视频系列 有关将模型从原型过渡到生产的分步指南。 此外，深入研究重点介绍 Vertex AI 对以下方面的贡献的文章： 气候变化 测量、将 BigQuery 纳入无代码预测、之间的协同作用 Vertex AI 和 BigQuery 用于丰富的数据分析，以及 这篇文章 基于 Vertex AI 示例的解释，可实现直观高效的模型迭代。