企业如何利用谷歌的AI技术

今天的科技和创业圈的商业领袖都知道掌握AI和机器学习的重要性。他们意识到AI可以帮助从数据中提取有价值的洞察，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AI技术和使用诸如谷歌地图API等工具可能耗时且昂贵。对高技能AI专业人员的需求增加了额外的挑战。因此，科技公司和初创企业在将AI融入其商业战略时面临着明智使用资源的压力。

在本文中，我将分享各种策略，科技公司和初创企业可以使用这些策略来通过智能应用谷歌的AI技术来推动创新和降低支出。

利用AI实现运营效率和增长

许多当今的尖端公司正在推出创新的服务或产品，这些服务或产品如果没有AI的力量就不可能实现。这些公司并不需要从头开始构建自己的基础设施和工作流程。通过利用云提供商提供的AI和机器学习服务，企业可以解锁新的增长机会，自动化流程，并推动降低成本的举措。即使是小公司，如果它们的主要重点不在于AI，也可以通过将AI融入运营流程中来获得好处，从而实现高效的成本管理。

加速产品开发

初创企业通常将技术专长投入到直接影响其业务的专有项目中。虽然开发新AI技术可能不是他们的主要目标，但将AI功能集成到新应用程序中具有相当大的价值。在这种情况下，使用预训练的API提供了快速且经济的解决方案。这为组织提供了一个坚实的基础来发展和创造出色的作品。

例如，许多公司将对话式AI集成到其产品和服务中，利用谷歌云API，例如语音转文本和自然语言。这些API允许开发人员轻松地将诸如情感分析、转录、亵渎过滤、内容分类等功能集成到应用程序中。通过利用这种强大的技术，企业可以专注于创造创新产品，而不是将时间和资源投入到开发底层AI技术中。

查看本文，了解为什么科技公司选择谷歌云的语音API。这些用例包括从提取客户洞察到在机器人中注入同理心个性等。为了更深入地了解，请浏览我们的AI产品页面，提供额外的API，例如翻译、视觉等。你也可以探索谷歌云技能提升计划，专门为ML API设计，提供额外的支持和专业知识。

优化工作负载和成本

为了应对昂贵和复杂的ML基础设施的挑战，许多公司越来越多地转向云服务。云平台提供了成本优化的优势，允许企业仅为所需的资源付费，并根据不断变化的需求轻松扩大或缩小规模。

使用谷歌云，客户可以采用一系列基础设施选项来优化其ML工作负载。一些公司使用中央处理器（CPU）进行多功能原型设计，而其他公司则利用图形处理器（GPU）进行图像中心项目和更大的模型，尤其是那些需要自定义TensorFlow操作的模型，这些操作部分在CPU上运行。一些公司选择谷歌的专有ML处理器，张量处理单元（TPU），而许多公司则应用这些选项的混合，根据其特定的用例进行调整。

除了将适当的硬件与特定使用场景配对并从托管服务的可扩展性和运营简单性中受益外，企业还应考虑有助于成本管理的配置功能。例如，谷歌云为GPU提供时间共享和多实例功能，以及诸如Vertex AI等功能，专门设计用于优化GPU使用和成本。

Vertex AI工作台与NVIDIA NGC目录无缝集成，实现了框架、软件开发工具包和Jupyter Notebook的一键式部署。这种集成，加上还原服务器，展示了企业如何通过托管服务来提高AI效率和降低成本。

增强运营效率

除了利用预训练的API和ML模型开发用于产品创建外，企业还可以通过采用满足特定业务和功能需求的AI解决方案来增强运营效率，特别是在增长阶段。这些解决方案，包括合同处理或客户服务，在为企业流程和资源分配提供了新的途径。

此类解决方案的一个很好的例子是谷歌云的DocumentAI。这些产品利用机器学习来分析和提取文本信息，适用于合同生命周期管理和抵押贷款处理等各种用例。通过使用DocumentAI，企业可以自动化文档相关的工作流程，节省时间并提高准确性。

Contact Center AI为需要处理大量客户支持需求的公司提供了宝贵的帮助。该解决方案使组织能够构建智能虚拟代理，实现虚拟代理和人工代理之间的无缝交接，并从呼叫中心交互中提取可行的见解。通过利用这些AI工具，科技公司和初创企业可以将更多资源分配给创新和增长，同时提高客户服务和整体效率。

扩展ML开发，简化模型部署，提高准确性

科技公司和初创企业经常需要自定义模型来从数据中提取洞察或实现新用例。然而，将这些模型部署到生产环境可能具有挑战性和资源密集性。托管云平台提供了一个解决方案，通过使组织能够从原型设计转变为可扩展的实验和生产模型的定期部署。

Vertex AI平台在客户中越来越受欢迎，因为它可以加速ML开发，将生产时间缩短多达80％，与其他方法相比。它提供了广泛的ML Ops功能，允许ML工程师、数据科学家和开发人员高效地贡献。通过包括诸如AutoML等功能，即使没有深厚的ML专业知识，个人也可以使用用户友好的低代码功能训练高性能模型。

使用Vertex AI工作台已经有了显著的增长，客户从诸如加速大型模型训练任务十倍和提高建模准确性从80％到98％等功能中受益。查看视频系列，以获取一步一步的指南，了解如何将模型从原型转移到生产。另外，深入探讨文章，了解Vertex AI如何为气候变化测量、将BigQuery用于无代码预测以及Vertex AI与BigQuery之间的协同作用为数据分析提供了丰富的见解，以及本文关于Vertex AI基于示例的解释，以实现直观和高效的模型迭代。