您是否正在寻找创新的数字解决方案？
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在帮助人们和企业实现关键/核心目标，获得可操作的见解，推动关键决策，并创造令人兴奋的新产品和服务。 此外，人工智能可以执行智力任务，如解决问题、感知和理解人类交流，包括情感。
人工智能大大减少了执行任务的时间。 它在启用多任务处理方面非常出色，可以减轻现有资源的工作量并让人们更具创造力。 AI 可以执行以前复杂的任务，而无需高成本支出。 AI 24×7 不间断运行，没有停机时间。
它提供了一个准确度为 98.1% 或更高的零错误环境。 所有数据都触手可及，您可以在几分钟内而不是几天内回答客户的查询，并提供全面的响应和反馈。
它完成了我们所要求的某些事情-“ Amazon Alexa”。
它可以进行面部识别-“ Apple Faces ID软件”。
它的意思是“ Google翻译”。
它非常准确地进行了全面的医学诊断-“用于识别皮肤癌”
律师喜欢问一些基本问题，我们需要进行一些数字运算来说明为什么人工智能正在采取步骤进入法律服务。
在2000年至2017年之间，技术领域同时发生了三件重要的事情。
灵活性和信息是新货币
由于成本影响存储设施和处理能力等优势。 在将文档（数字资产）迁移到云之前，我们确保环境安全且符合 PCI DSS 或更高版本。
每个用户都可以上传他们的整个作品，以及他们过去或现在工作了很长时间的文档。 任何他们觉得相关的东西。 包括任何证明文件。 这些文档可以是任何格式的 PDF、Doc、JPG 等...
借助光学字符识别 (OCR)，我们可以从表格、表格甚至笔迹中识别、理解和提取数据。 此过程是自动化的，并在上传新文档时运行。 文本提取使用机器学习来准确读取和处理任何文档，包括表格和其他数据，无需任何手动操作。
通过使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习，我们可以发现非结构化数据中的信息。 我们可以自动、准确地实时检测和识别数据中的关键元素，包括内容中的引用、语言、短语、人物、地点和情感。
有些人不愿意相信机器、系统——我们理解并同意这种说法。 毕竟，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 - 以帮助提供持续改进。 我们不留任何机会。
停止搜索大量非结构化数据，并在需要时找到问题的正确答案。 使用自然语言预先获得更好的答案。 人工智能将从文档中返回准确的答案，无论是文本片段、常见问题解答还是 PDF。
组织中 80% 的数据是非结构化的。 这意味着什么？ 数据分散在各处，没有人知道它在哪里以及保存了哪些重要的数据集。 那么我们为什么要允许这样的浪费呢？ 该组织过去曾花费时间和资源来积累信息。 使用 AI 和 ML，我们可以随时掌握所有可用数据。
数据存储变得便宜，实际上非常便宜。 起初，企业将云视为备份存储，现在凭借强大的计算机能力，他们正在提取和分析过去和当前的数据。 压倒性的结果使他们在竞争中脱颖而出。
500,000份文件，无人能看懂； 然而，这可以通过人工智能和机器学习等创新技术在数小时内完成。
时间是不可替代的，并且经常被浪费在乏味、重复的工作上。 将创造性的任务留给人类； 那是我们擅长的。 根据福布斯 2017 年的一项调查，84% 的高管表示，人工智能和机器学习让他们在竞争中占据优势，因为他们的员工有更多的时间和资源。
创新企业充分利用云服务，包括人工智能和机器学习。 ML 可以自我学习，完全自动化。 一旦设置好，你就会忘记它； 甚至在那里。 您专注于日常工作并从数据结果中受益。 自动化是任何组织成功的关键。
借助云端自动化，我们可以实现更高的一致性和数据准确性。 随后，这会将任何潜在的错误减少到非常小。 此外，流程简化且一致，无需任何外部干预。 这是新业务的目标。
人工智能和机器学习在整个解决方案中发挥着重要作用，因为它们不断从数据集和自身中学习，并排除任何可能影响质量的差异。
质量是通过一致的自动化流程实现的。 这两个关键要素对于在各个层面实现质量至关重要。
对于一个人来说，从单个文档中理解一百万点几乎是不可能的。 必须对数据进行分类、简化，并引入平均基线。
AI 和 ML 会单独处理一百万中的每一个点。 只有这样，才会出现许多模式，提供人类经常错过的信息。
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