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云计算如何使AI越来越大

发布时间:2020-01-13 点击数:214
从Shopify的防欺诈机器学习到Salesforce的Einstein,在过去的几年中,SaaS巨头已经在AI开发方面进行了大量投资,或者收购了AI初创公司,以率先在竞争中取得优势。
云计算怎样壮大AI
在云计算的帮助下,人工智能技术也已经登陆并普及,因此我们可能正处于“人工智能即服务”的新时代。

那么,AI的滚雪球如何在云计算的“雪域”中滚动呢? AI给SaaS带来了什么?当然,我需要从开发云计算中的AI开始。

阶段1:巨人引领的趋势


传统的SaaS模型基于月度订购模型,这意味着SaaS供应商需要不断维护和培养客户关系,以确保客户不会流失。 SaaS加速器公司L-Spark的创始人Leo Lex说:“人工智能正在帮助人们减少建立客户关系所需的体力劳动,并允许SaaS供应商以更有意义的方式与客户沟通。”

在过去的几年中,只有那些资金雄厚的大型SaaS巨头才能够聘请合适的人才并进行有意义的AI研发投资。但是仅依靠银行存款远远不足以创建可供使用的AI应用程序。 AI的核心内容仍然是数据,当然还有许多其他基本内容。

SaaS公司构建自己的平台只是第一步。训练AI和机器学习系统的最大障碍之一是无法获取足够大的数据集。 Shopify数据和分析高级副总裁David Lennie解释说:“只有获得尽可能多的样本才能获得足够的价值,并且当您有一群同事在做相同的事情时,一切都将花费更少的精力来完成。SaaS公司通常创建新类别的解决方案,以快速进入那些可以为其提供更多数据的市场。”

NieLennie认为,与其尝试创建“集成的” SaaS AI工具,不如将重点放在特定领域上,因为公司可以更好地创建数据来训练其AI和机器学习应用程序。一旦公司可以建立全球数百万用户级别的海量数据集,他们就可以开始解决问题。但是,Rubikloud的首席执行官兼联合创始人刘凯利(Kerry Liu)相信,迄今为止,人工智能应用领域的最佳成功案例仍在公司内部。

“无论是Google使用AI来优化其基本搜索功能,还是Salesforce使用Einstein来帮助他们确定客户和销售助理的最佳做法,迄今为止,大多数成功的AI应用程序都旨在提高公司自身的内部运营效率和产品开发。”

但是,尽管Liu的观点反映了某些事实,我们也应该看到这是因为这些公司的主要数据源也是内部的,并且这些公司正朝着正确的方向发展,以促进自动化,个性化,语音输入和用户安全。在路上。

第二阶段:“人工智能即服务”的出现


到目前为止,在SaaS行业中,很少有使用高级AI应用程序的新兴公司。 Affinio联合创始人Ardi Iranmanesh说:“ AI被过度用于营销目的,许多小公司声称是使用聊天机器人或线性回归分析等功能的AI初创公司。”

但是,在过去的几年中,AWS,Microsoft Azure,Google和Oracle等巨头已经使用云计算将“ AI即服务”产品推向市场,这也为以下方面开放了机器学习和更高级的I应用程序:小公司。门。

这意味着这些云服务巨头可以为小型公司提供底层技术支持,从而消除了他们拥有硬件和数据安全问题的烦恼,并且他们可以随时随地获得这种真正有意义的AI计算能力。

在SaaS AI开发的第二阶段,由于更大的包容性和支持,在历史时刻出现了许多专门的SaaS AI。这些新公司专注于解决更细分领域中的问题,而不是像大型供应商那样提供更广泛的生产力或通信服务。

正如Mobify的联合创始人兼首席执行官Igor Faletski所说:“人工智能已经存在了很长时间。如果有任何新消息,它将逐渐向开发人员开放。越来越多的小型创业公司将获得AI。 


专注于垂直行业的新兴公司,例如Beanworks和Mindbridge Analytics,都在使用AI来自动化诸如审计和会计之类的“白领”任务,而SaaS巨头却忽略了这些任务。

CornEnergyX Solutions的CTO Alex Cornegilo承认了这一趋势。他说:“我看到了一种全新的细分产品,可以针对非常特定的市场用户量身定制。想象一下,吸引我们的各种小特性和功能可以嵌入到产品和服务中,并且该产品可能很快就会出现。”

正如但如前所述,人工智能的价值不在于其算法,而在于公司可以访问的数据集的大小和数量。 Lennie警告说,公司在创建AI解决方案之前需要完全了解如何使用数据。

Lennie认为,为了克服AI和数据集的“鸡与蛋”问题,新兴的AI公司需要共享更多数据,并与“拥有大量数据但不知道如何使用它的传统公司”合作甚至他们也可以为这些传统公司工作,以换取一些关键数据。

Iranmanesh希望更多传统公司向万事达卡(Mastercard)和维萨(Visa)等AI初创公司开放数据。他指出,“尽管个人身份信息始终是一个问题,但是公司始终希望增加自己的股份,仅存储数据并不能满足他们自己的需求。”

但是,Mindbridge Analytics的首席执行官Eli Fathi对此看法持不同意见,他认为在处理诸如审计之类的任务时,可以使用来自公司的公共数据或小样本数据来训练算法。 Beanworks首席执行官Catherine Dahi还认为,会计任务通常是重复的,因此这允许少量样本训练机器学习算法。

第三阶段:SaaS AI应用程序蓬勃发展


对于已获得大量客户和运营数据的成熟SaaS公司而言,其机器学习系统的智能水平已呈指数级增长,因此在不久的将来,我们可能会看到更多关注于公司问题的解决方案AI应用的出现。

Forrester预测,SaaS巨头将在2018年在平台级别上变得更具竞争力,他们将在云计算平台上运行一些服务,以满足客户对定制应用程序和更高级AI应用程序的需求,以实现一系列核心。业务功能的自动化。

同时,随着AI在各个领域的普及,规模更小,更专业的服务公司将能够吸引更多的客户,以便他们可以获得更多的数据集来磨练其AI应用程序。列尼认为,如果小公司专注于一对一地解决问题,他们将获得进入附近市场的能力,这最终将使他们的AI平台达到SaaS巨头的水平。他说:“您需要反复训练您的模型,并且如果练习了足够多次,您将获得一个出色的平台。”

AleFaleski预测,亚马逊,微软和谷歌等公司将大力推进AI的研发,以在其平台上构建生态系统,并成为真正的“ AI即服务”提供商。这将进一步为小型初创企业打开AI之门。在云计算的帮助下,这些初创公司将开发自己的算法或利用巨头的计算能力将各种AI产品推向市场。

Liu表示同意,他说:“五大巨头(亚马逊,微软,谷歌,苹果和Facebook)意识到市场上的AI应用越多,它们可以提供的云计算服务类型就越多。巨头们将很高兴看到各种规模和形式的公司都在应用AI解决方案,因为这样他们就可以在可以无限扩展的弹性云平台上部署相关的运营数据和各种应用程序。”

似乎在云计算的帮助下,人工智能的滚雪球不仅越来越大,而且越来越快。 SaaS巨头的智能平台的功能呈指数级增长,而较小的细分市场中的参与者正在不断“开放AI分支机构”。刘认为,人们低估了AI应用的速度。尽管有人预测财富500强公司将SaaS AI产品应用于其核心业务系统需要10到15年的时间,但他相信这一过程将在未来。它将在5年内完成。

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