由數據註釋提供支持的基於 AI/ML 的應用程序如何提升跨行業的客戶體驗？

大流行給全球公司帶來了技術、物流和經濟方面的挑戰，讓他們爭先恐後地適應。 在混亂中，組織轉向 Google Meet、Microsoft Teams 和 Zoom 等視頻會議平台來保持聯繫。

人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 等新一代技術補充了人類在從健康到教育等方方面面的努力。 同樣，企業希望這些下一代技術在不確定的行業轉變中保持敏捷。

我們還以某種方式使用 AI/ML 應用程序。 您在使用智能手機開始新的一天時會自動使用人工智能功能。 通過指紋、虹膜或面部識別等生物特徵識別，無需輸入任何密碼或密碼即可解鎖。 此外，還可以選擇使用 AI 控制的模式解鎖智能手機設備。

之後，您打開其他應用程序，例如 YouTube。 它的推薦系統使用人工智能來提供最適合你的最合適的內容。 您在瀏覽網頁時獲得的自動完成功能和相關搜索結果是由人工智能驅動的。

再舉一個例子，如果你在給某人發短信時犯了錯誤，錯誤會被自動糾正很多次——你知道該感謝誰。 但是您是否想知道是什麼推動了我們以某種方式使用的這些 AI 和 ML 應用程序？ 如果沒有，我們在這裡回答。 數據註釋是推動這些應用程序的過程。

清除基礎知識

對於基於 AI/ML 的應用程序來說，要理解數據需要有監督的訓練。 他們必須使用正確標記的數據集進行教學，這些數據集可以幫助他們檢測、識別和分類環境中的不同事物。 因此，數據註釋是將標籤和標籤添加到要輸入 AI/ML 模型的輸入數據集的過程。

就像孩子被教導樹是什麼一樣，智能模型也必須被教導樹是什麼。 他們必須得到準確標記的數據集，這些數據集顯示了樹是什麼。 您還必須教他們哪些不是“樹”。 但如果你想讓智能模型區分樹木的類型，你就必須告訴他們不同的樹木種類是什麼。 然後，只有 AI/ML 模型才有可能對它是印度楝樹還是樅樹進行分類。

簡而言之，AI 和 ML 就像人腦一樣通過示例學習。 無論是自然語言處理 (NLP) 模型還是基於計算機視覺的模型 (CV)，數據註釋都是加速它們的過程。 準確標記的數據集有助於機器學習算法學習、發展和有效地執行它們設計的任務。

人工智能的奇蹟

不同規模的企業正在全球範圍內採用人工智能和機器學習，因為它具有巨大的潛力。 麥肯錫報告：2021 年人工智能狀況的調查結果是“人工智能最常見的業務功能是服務運營、產品和服務開發以及營銷和銷售，儘管最受歡迎的用例涵蓋了一系列功能。 ”

以下列出了 AI 和 ML 在不同行業中的一些驚人應用，以及數據註釋如何為這些應用提供動力：

衛生保健

AI 與 ML 結合在醫療保健領域發現了許多用例，最好說 AI 是醫療保健行業的福音。 準確標記 X 射線、CT、MRI、超聲和 PET 掃描等醫學圖像以訓練機器學習模型。 這些醫學註釋數據集幫助智能模型從以前的案例中學習，並對新的未標記圖像進行預測。 這有助於醫療保健專業人員診斷不同類型的疾病，例如感染或癌症。 遺傳密碼之間的鏈接檢測、更快的藥物發現和牙科成像、骨折檢測也可以通過它實現。

零售

人工智能正在虛擬擴張，零售業也不例外。 零售商可以通過智能庫存管理、自動化倉庫和屬性挖掘來提高效率，而不會增加運營成本。 為了提供提升的客戶體驗，零售商在其整個產品和服務週期中使用人工智能——從製造到售後客戶服務交互以及介於兩者之間的一切。 客戶通過自助結賬、通過產品推薦進行個性化購物、視覺搜索增強等體驗極大的舒適度。 這也會影響他們當前的銷售額並產生更大的利潤。

電子商務

AI/ML 對電子商務領域產生了重大影響。 利益相關者通過根據他們的購物模式、偏好的產品、使用的支付方式等對他們的客戶進行評估，從而更好地了解他們的客戶。

企業還可以為其客戶個性化購物建議，並使用自然語言處理器 (NLP) 模型檢測虛假評論。 這改善了他們的年度業績並提高了投資回報率。 其他高級功能，如聊天機器人、自動化客戶服務、視覺產品搜索和語音搜索功能，都由數據註釋提供支持，也可以集成到他們的平台中，以提供提升的用戶體驗。

金融

金融行業的領導者使用人工智能和機器學習來改善客戶獲取和保留、增加收入、加強客戶關係和更好的風險管理。

虛擬助手或人工智能聊天機器人可以全天候工作，幫助更有效地處理消費者查詢。 他們還可以通過智能對話向現有客戶向上和交叉銷售產品，提供多種購買選擇，並最終為企業創建 24*7 可用的銷售渠道。

教育

光學字符識別 (OCR) 是 AI 在現實世界中令人驚嘆的應用之一。 使用這些設備分析了學校/大學時期的 MCQ 答卷。 像人工神經網絡這樣的下一代技術提供了動態體驗，並幫助學生享受他們正在學習的內容。

自然語言處理（NLP）是機器學習中註釋的另一個奇蹟。 使用基於 NLP 的模型，學生可以輕鬆地將他們的課程材料從一種語言翻譯成另一種語言。 結果，語言障礙被消除，主題和課程內容變得容易為廣大學生所接受，他們可以從中受益匪淺。

最後的想法

由數據註釋過程提供支持的基於 AI/ML 的應用程序正在徹底改變不同行業和垂直領域的業務。 來自麥肯錫報告的數據：2021 年的人工智能狀態很好地支持了這一說法。 “2021 年調查的結果表明，人工智能的採用率正在繼續穩步上升：56% 的受訪者表示至少在一項職能中採用了人工智能，高於 2020 年的 50%。”

因此，要成為這場新時代革命的一部分，公司需要為 AI 和 ML 提供數據支持。 諮詢專業人士或與經驗豐富的公司合作可以幫助您始終如一地獲得高質量的標記數據集。 所以，現在正是行動的好時機！