31 | 03 | 2021

如果您一开始不愿信任Machine，请使用增强型AI进行人为循环

我们生活中的许多决策都需要良好的预测，而人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 几乎总是比人类更擅长预测。然而，对于所有这些技术进步，我们似乎仍然对人工智能预测缺乏信心。最近的案例表明，人们不喜欢依赖人工智能，而更愿意相信人类专家，即使他们错了。
为什么我们没有两个世界中最好的呢？
可以理解的是，人们担心并且不愿意相信机器。我们如何验证机器没有犯错，没有在做它乏味的工作？

在下面的段落中，我们将逐步解释这一点。

增强人工智能 (A2I)

轻松实现对机器学习预测的人工审查。

一些机器学习应用程序需要人工监督以确保敏感数据的准确性，提供持续改进，并使用更新的预测重新训练模型。但是，在这些情况下，您经常被迫在仅机器学习或仅人类系统之间做出选择。公司正在寻求两全其美——将机器学习系统集成到您的工作流程中，同时密切关注结果以保证所需的精度。

用例

医疗业务领域

医疗保险索赔、入院表格、处方和许多其他医疗保健文件都隐藏着有价值的信息，需要快速准确地提取这些信息。您现在可以使用 A2I 和 Textract 来处理文档、提取数据并让人工审核关键数据。这通过文档处理节省了时间和金钱，并允许人们持续审查任何细微或敏感的数据或审计预测。

私人银行、贷款和信托服务

贷款或抵押贷款申请、税表和许多其他财务文件包含需要快速有效处理和提取的数百万个数据点。使用 Textract 和 Amazon A2I，您可以从这些表单中提取关键数据，无论是结构化的还是非结构化的，并让人工审核输出。 DealNet Capital 使用 Textract 和 Amazon A2I 来处理他们的财务记录，这将人工审查文件的时间减少了多达 80%。

优点和好处

快速对 ML 预测进行人工审查。

A2I 使您可以根据自己的特定要求灵活地将人工审查纳入 ML 应用程序。低置信度的预测会发送给人类进行审查并采取行动。如果需要，您还可以要求多个审阅者检查预测以达成共识。此外，要审核模型，您可以随机抽取预测样本供人工审核，以便定期评估模型是否仍然表现良好。 A2I 帮助人和机器做他们最擅长的事情。

将人工监督与任何应用程序集成

A2I 为您提供了一种将人工监督集成到机器学习工作流程中的简单方法，无需任何机器学习经验。无需使用全人类审查系统与仅机器学习。 A2I 将机器学习和人类结合在一起，为您提供自动化，同时让人类关注结果以提供所需的精度。 Amazon A2I 可以轻松地将人类判断和 AI 集成到任何 ML 应用程序中，无论它是在 AWS 还是其他平台上运行。

更快地进入市场。

在机器学习与人工处理人工过程之间做出决定，可以选择今天上市还是几个月后上市。将 Amazon A2I 集成到您的工作流程中，不仅有助于更快地将机器学习推向市场，而且您还可以随着时间的推移更新和重新训练模型。随着您的业务需求发生变化，您的工作流程也会发生变化，而 Amazon A2I 可以帮助您在机器学习之旅的任何阶段不断改进模型。

人工智能验证和增强领导：改变人工智能的格局

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其他人如何成功采用此方法的示例

T-Mobile US, Inc. 正在通过领先的产品和服务创新重新定义消费者和企业购买无线服务的方式。他们先进的全国网络为 84.2 万不愿在质量和价值上妥协的客户提供无线体验。

“在我们的客户服务代理与客户进行实时对话时，向他们实时提供相关信息，例如帐户详细信息和可用折扣，是 T-Mobile 使用机器学习改善客户体验的方式之一。使用 A2I，我们将能够通过让人类验证模型预测的随机样本来确保我们的模型持续提供高质量的见解。在机器学习方面，信任是最难建立的，而 A2I 将使我们能够确保我们的模型犯的错误最少。”

— Heather Nolis，T-Mobile 机器学习工程师

Change Healthcare 是一家领先的独立医疗技术公司，提供数据和分析驱动的解决方案，以改善美国医疗系统中的临床、财务和患者参与结果。

“在 Change Healthcare，我们通过创新消除低效率、降低成本和改善结果来帮助加速医疗保健的转型。我们拥有一套强大的集成人工智能引擎，可为行业带来新的见解、影响和创新。对我们的结果至关重要的是使人在回路中了解我们的数据并自动化工作流程。增强型 AI (Amazon A2I) 可以轻松构建人工审查 ML 预测所需的工作流程。随着 A2I 获得 HIPAA 资格，我们能够让人类参与工作流程和决策过程，通过我们处理的数百万份文件帮助提高效率，为患者、付款人和提供者创造更多价值。”

- 方路元，Change Healthcare 首席人工智能官

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