由数据注释提供支持的基于 AI/ML 的应用程序如何提升跨行业的客户体验？

大流行给全球公司带来了技术、物流和经济方面的挑战，让他们争先恐后地适应。 在混乱中，组织转向 Google Meet、Microsoft Teams 和 Zoom 等视频会议平台来保持联系。

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等新一代技术补充了人类在从健康到教育等方方面面的努力。 同样，企业希望这些下一代技术在不确定的行业转变中保持敏捷。

我们还以某种方式使用 AI/ML 应用程序。 您在使用智能手机开始新的一天时会自动使用人工智能功能。 通过指纹、虹膜或面部识别等生物特征识别，无需输入任何密码或密码即可解锁。 此外，还可以选择使用 AI 控制的模式解锁智能手机设备。

之后，您打开其他应用程序，例如 YouTube。 它的推荐系统使用人工智能来提供最适合你的最合适的内容。 您在浏览网页时获得的自动完成功能和相关搜索结果是由人工智能驱动的。

再举一个例子，如果你在给某人发短信时犯了错误，错误会被自动纠正很多次——你知道该感谢谁。 但是您是否想知道是什么推动了我们以某种方式使用的这些 AI 和 ML 应用程序？ 如果没有，我们在这里回答。 数据注释是推动这些应用程序的过程。

清除基础知识

对于基于 AI/ML 的应用程序来说，要理解数据需要有监督的训练。 他们必须使用正确标记的数据集进行教学，这些数据集可以帮助他们检测、识别和分类环境中的不同事物。 因此，数据注释是将标签和标签添加到要输入 AI/ML 模型的输入数据集的过程。

就像孩子被教导树是什么一样，智能模型也必须被教导树是什么。 他们必须得到准确标记的数据集，这些数据集显示了树是什么。 您还必须教他们哪些不是“树”。 但如果你想让智能模型区分树木的类型，你就必须告诉他们不同的树木种类是什么。 然后，只有 AI/ML 模型才有可能对它是印度楝树还是枞树进行分类。

简而言之，AI 和 ML 就像人脑一样通过示例学习。 无论是自然语言处理 (NLP) 模型还是基于计算机视觉的模型 (CV)，数据注释都是加速它们的过程。 准确标记的数据集有助于机器学习算法学习、发展和有效地执行它们设计的任务。

人工智能的奇迹

不同规模的企业正在全球范围内采用人工智能和机器学习，因为它具有巨大的潜力。 麦肯锡报告：2021 年人工智能状况的调查结果是“人工智能最常见的业务功能是服务运营、产品和服务开发以及营销和销售，尽管最受欢迎的用例涵盖了一系列功能。 ”

以下列出了 AI 和 ML 在不同行业中的一些惊人应用，以及数据注释如何为这些应用提供动力：

卫生保健

AI 与 ML 结合在医疗保健领域发现了许多用例，最好说 AI 是医疗保健行业的福音。 准确标记 X 射线、CT、MRI、超声和 PET 扫描等医学图像以训练机器学习模型。 这些医学注释数据集帮助智能模型从以前的案例中学习，并对新的未标记图像进行预测。 这有助于医疗保健专业人员诊断不同类型的疾病，例如感染或癌症。 遗传密码之间的链接检测、更快的药物发现和牙科成像、骨折检测也可以通过它实现。

零售

人工智能正在虚拟扩张，零售业也不例外。 零售商可以通过智能库存管理、自动化仓库和属性挖掘来提高效率，而不会增加运营成本。 为了提供提升的客户体验，零售商在其整个产品和服务周期中使用人工智能——从制造到售后客户服务交互以及介于两者之间的一切。 客户通过自助结账、通过产品推荐进行个性化购物、视觉搜索增强等体验极大的舒适度。 这也会影响他们当前的销售额并产生更大的利润。

电子商务

AI/ML 对电子商务领域产生了重大影响。 利益相关者通过根据他们的购物模式、偏好的产品、使用的支付方式等对他们的客户进行评估，从而更好地了解他们的客户。

企业还可以为其客户个性化购物建议，并使用自然语言处理器 (NLP) 模型检测虚假评论。 这改善了他们的年度业绩并提高了投资回报率。 其他高级功能，如聊天机器人、自动化客户服务、视觉产品搜索和语音搜索功能，都由数据注释提供支持，也可以集成到他们的平台中，以提供提升的用户体验。

金融

金融行业的领导者使用人工智能和机器学习来改善客户获取和保留、增加收入、加强客户关系和更好的风险管理。

虚拟助手或人工智能聊天机器人可以全天候工作，帮助更有效地处理消费者查询。 他们还可以通过智能对话向现有客户向上和交叉销售产品，提供多种购买选择，并最终为企业创建 24*7 可用的销售渠道。

教育

光学字符识别 (OCR) 是 AI 在现实世界中令人惊叹的应用之一。 使用这些设备分析了学校/大学时期的 MCQ 答卷。 像人工神经网络这样的下一代技术提供了动态体验，并帮助学生享受他们正在学习的内容。

自然语言处理（NLP）是机器学习中注释的另一个奇迹。 使用基于 NLP 的模型，学生可以轻松地将他们的课程材料从一种语言翻译成另一种语言。 结果，语言障碍被消除，主题和课程内容变得容易为广大学生所接受，他们可以从中受益匪浅。

最后的想法

由数据注释过程提供支持的基于 AI/ML 的应用程序正在彻底改变不同行业和垂直领域的业务。 来自麦肯锡报告的数据：2021 年的人工智能状态很好地支持了这一说法。 “2021 年调查的结果表明，人工智能的采用率正在继续稳步上升：56% 的受访者表示至少在一项职能中采用了人工智能，高于 2020 年的 50%。”

因此，要成为这场新时代革命的一部分，公司需要为 AI 和 ML 提供数据支持。 咨询专业人士或与经验丰富的公司合作可以帮助您始终如一地获得高质量的标记数据集。 所以，现在正是行动的好时机！