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MICROSOFT POWER PLATFORM

AI 应用如何转变业务运营并推动创新

了解企业如何利用 AI 应用和智能工具来提高效率、提升决策并加速创新。
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什么是 AI 应用？

AI 应用是一种使用人工智能 (AI) 和机器学习来提供智能解决方案的软件应用程序，它突破了传统软件的局限，正在改变企业的运营方式。与遵循预设规则的标准应用程序不同，AI 驱动的应用程序整合了机器学习、自然语言处理 (NLP) 和预测分析等技术，根据数据进行学习、适应和做出决策。这些功能使各行业能够实现更高程度的自动化、更深入的见解和更个性化的用户体验。

关键要点

AI 应用可提升效率和决策能力

企业使用 AI 驱动的工具来自动化任务、分析数据和改善客户互动。

个性化和自动化可提升用户体验

AI 驱动的功能，例如聊天机器人、预测分析和智能推荐，能够创建更具适应性、更用户友好的应用程序。

战略性采用 AI 可推动业务增长

实施具有明确目标的 AI 软件的公司可提高效率、节约成本并获得竞争优势。

AI 驱动的见解支持更智能的决策

企业可利用 AI 辅助的数据分析更快地发现趋势、预测结果并应对挑战。

可扩展的 AI 解决方案帮助企业保持敏捷

基于云的 AI 工具使公司能够在不进行重大基础结构更改的情况下扩展能力。

AI 应用的优势

企业为什么采用 AI

各种 AI 驱动的解决方案已经在全球各地的组织中产生了影响。虚拟助手可理解自然语言，预测系统能预测市场趋势，而智能工具能够在医疗保健、金融、零售和制造等行业优化流程。

通过在运营中实施 AI 工具和技术，你能够获得直接影响盈利和竞争定位的优势。让我们来探索 AI 应用的一些关键优势。

增强用户体验

AI 应用能够分析用户行为、偏好和历史数据，为每个人创造量身定制的体验。例如，Microsoft Xbox 使用成熟的 AI 算法根据浏览和游戏历史记录推荐内容，从而节省用户时间，同时提高参与度和满意度。

提高运营效率

AI 可自动执行重复任务，使员工能够专注于价值更高的工作。公司可能会使用流程机器人自动化 (RPA) 来简化发票处理和客户服务互动等工作流程。制造业中的预测性维护通过在设备故障发生之前预测故障来帮助减少停机时间。使用 AI 驱动的应用生成器，企业能够加速定制自动化解决方案的开发。

提升决策能力

AI 应用能够以超越人类能力的规模和速度分析大型数据集，识别可能被忽视的趋势和模式。企业能够利用 AI 驱动的分析来优化营销策略、加强供应链并提升财务预测。实时数据仪表板实现更快、更明智的决策制定。

节约成本

通过自动化任务和减少低效问题，AI 应用可帮助降低成本并支持更准确、更精简的工作流程。AI 驱动的财务工具可提高记账准确性，而客户服务机器人通过处理常规查询来协助团队，使员工能够专注于更复杂的互动。

可伸缩性和增长

AI 应用可进行扩展，使企业无需进行重大的基础结构变更即可处理更大的工作负载。云计算中的人工智能解决方案可根据需求动态分配资源，确保无缝性能。

AI 应用的主要功能

AI 应用如何更智能地工作

什么成就了好的应用？ 最有效的 AI 软件将多种功能相结合，为复杂的商业需求创建全面的解决方案。下面是使 AI 应用在当今商业环境中不可或缺的一些关键功能。

机器学习算法构成大多数 AI 应用的基础，使它们能够在没有显式编程的情况下优化性能。这些算法可识别数据中的模式，并根据新信息调整操作。例如，电子邮件安全应用使用机器学习通过分析新的攻击模式，不断完善其检测网络钓鱼尝试的能力。

自然语言处理 (NLP) 使 AI 应用能够理解和应对人类语言的各种复杂性。此功能为 AI 工具（例如语音助手和内容分析平台）提供支持，这些工具能够汇总文档或从非结构化文本中提取关键信息。

计算机视觉赋予 AI 应用解释和理解来自现实世界的视觉信息的能力。具有计算机视觉的零售应用能够分析商店布局以优化产品摆放，而制造质量控制系统可识别肉眼无法检测到的缺陷。

预测分析功能使 AI 应用能够根据历史数据预测未来结果。具有强大预测功能的商业智能工具可以预测销售趋势、识别潜在的供应链中断，或者在消费者行为的变化通过传统分析变得明显之前预测这些变化。

自适应界面根据用户行为进行调整，代表了另一项有价值的功能。AI 应用能够根据用户与其交互的方式修改界面，突出限时常用功能并针对个人偏好简化工作流程。

异常检测帮助识别可能表明机会或问题的异常模式。金融安全应用利用此功能标记潜在的欺诈交易，而系统监控工具能够在性能问题导致中断之前识别这些问题。

持续学习能力确保 AI 应用随着时间的推移通过不断接触新数据而不断发展。传统软件需要手动更新才能升级功能，而具有强大学习功能的 AI 应用通过不断完善自身能力而变得更有价值。

AI 集成策略

为你的应用选择适合的 AI 策略

将 AI 成功整合到现有应用程序需要深思熟虑的规划和实施。传统应用开发依赖于固有规则，与之不同的是，AI 驱动的解决方案能够学习和适应，提供更大的灵活性。随着应用开发中的 AI 不断发展，企业在嵌入智能功能方面有了更多选择。

合适的 AI 集成策略取决于你的具体需求、技术资源和长期目标。下面是一些值得考虑的方法：

1. 预构建的 AI 服务

这种方法提供了以最小开发工作量实现的快速途径。像 Microsoft Azure 这样的云平台提供预构建的 AI 服务，开发人员能够将其整合到现有应用程序中，无需从头构建模型即可实现机器学习、语音识别和自动化等功能。

2. 自定义 AI 模型

当预构建的服务无法满足你的特定需求时，开发自定义模型能够实现更高的精确度和竞争差异化。虽然需要更多的时间和专业知识，但自定义模型可以分析你的专有数据并解决你的行业或组织特有的问题。使用像 Microsoft Power Apps 这样的工具，企业无需大量编码就能构建 AI 驱动的应用程序。这些模型在你现有的应用程序体系结构中工作，同时提供高度专业化的功能。

3. 第三方 AI API

通过标准化 API 将你的应用程序连接到专业 AI 工具，在定制和开发速度之间实现平衡。Azure 提供一系列 AI API，例如用于图像识别的 Azure AI 视觉、用于对话界面的 Azure AI 语音。这些 API 通常遵循基于订阅的定价模型，使企业能够以最小的前期投资采用先进的 AI 功能。

在实施任何 AI 集成策略时，请考虑以下最佳做法：

  • 从明确定义的问题开始，而不是为了使用 AI 而实施 AI。最成功的集成能够解决具体的业务挑战，并带来可衡量的成果。在选择方法之前，请定义成功的标准。

  • 确保数据质量和可访问性，因为 AI 解决方案的效果完全取决于它们使用的数据。创建一致的数据管道，为你的 AI 组件提供干净、相关的信息。数据质量差是 AI 项目失败的主要原因。

  • 从一开始就规划可伸缩性。AI 应以一种能够随业务需求而增长的方式嵌入到工作流程中，避免需要进行完全的重新设计。随着需求的增长，基于云的解决方案通常提供最灵活的扩展选项。

  • 主动解决技术挑战，包括与旧版系统的兼容性、安全要求和性能预期。在开始应用开发之前，创建一个考虑到这些因素的技术实施路线图。 

使用 AI 应用增强用户体验

创建无缝的交互

AI 应用通过创建更加直观、响应迅速且个性化的用户体验，彻底改变了用户与技术的交互方式。通过将 AI 融入用户体验策略，你可以显著提升客户满意度和参与度。请考虑下列 AI 驱动的功能：

对话界面。聊天机器人和虚拟助手使用对话式 AI 来实现自然语言交互，使应用更易于使用，无需复杂的菜单或命令。

个性化内容和建议。通过分析用户行为，应用程序能够提供量身定制的建议，从而深化参与度并减少手动搜索。

预测文本和输入建议。智能输入功能可预测用户意图，加快沟通并减少工作量。

情感识别和情绪分析。理解文本或语音中的语气和情绪，使应用程序能够更具同理心地响应，丰富用户互动。

扩展可访问性。语音转文本和图像识别等功能有助于让应用程序对不同能力的人群更加包容。

主动协助。智能提醒、建议操作和自动日程安排减少了认知负担，帮助用户保持有条不紊。

用于数据驱动的决策的 AI

利用 AI 做出更智能的决策

AI 应用将大量原始数据转化为可操作的见解，促进更快、更准确的决策。组织可以自信地做出基于数据的选择，而不是依赖直觉或有限的抽样。

通过利用 AI，企业可以：

  • 识别模式以发现复杂数据集中隐藏的趋势，从而管理库存、优化营销策略并提高盈利能力。
     
  • 检测异常以识别不寻常的模式，防止欺诈、预测维护需求并主动解决问题。
     
  • 模拟场景以在各种条件下测试策略，降低风险并改善财务、运营和规划中的决策。
     
  • 使用 NLP 分析文本数据，从客户反馈、评论和社交媒体中提取见解，推动产品和服务的改进。

在使用 AI 进行决策支持时，组织必须优先考虑：

  • 数据隐私和安全 - 实施治理政策、匿名化和访问控制，保护敏感信息。
     
  • 伦理 AI 开发 - 定期审核 AI系统，以防止偏见并确保公平决策。
     
  • 透明度 - 设计提供清晰、可解释见解的 AI 模型，增强用户和利益相关者的信任。

通过 AI 驱动的自动化最大化运营效率

优化运营和工作流程

AI 应用通过自动化任务和简化复杂流程来提高运营效率。这种转型不仅限于节省成本，而是从根本上重塑了组织内的工作流程。

下面是 AI 应用优化运营的一些方式：

  • AI 驱动的 RPA 以比传统自动化更高的灵活性自动化处理常规、基于规则的任务。
     
  • 智能文档处理从发票、合同和表单等非结构化来源中提取和整理数据。
     
  • AI 驱动的供应链优化通过分析需求模式、运输成本和库存水平来简化物流。
     
  • 劳动力调度工具利用 AI 根据预测的需求、技能和业务需求分配员工。

通过 AI 集成推动创新

面向未来的 AI 驱动解决方案

AI 正在改变企业创新的方式，帮助它们开发更智能的产品、个性化的服务和全新的商业模式。随着 AI 技术的进步，组织不再受限于技术专业知识 - 低代码和无代码开发平台使得实施 AI 驱动的解决方案比以往任何时候都更容易，而无需复杂的编程。

这一转变正在加速软件创新和移动应用开发，同时推动新的收入机会和运营效率。积极采纳 AI 的公司不仅能优化现有的工作流程，还将自己置于行业的前沿。优先考虑创新有助于组织在日益以 AI 为驱动的市场中获得竞争优势，支持持续增长。

AI 应用的实际用例

医疗保健：AI 辅助诊断

AI 能够分析医学图像，帮助早期发现疾病，提高患者的治疗效果。医院还利用 AI 自动化处理管理任务，从而降低成本和等待时间。

零售：个性化购物体验

电子商务平台通常使用 AI 根据浏览行为推荐产品，从而提高参与度和转化率。

金融：欺诈检测和风险管理

AI 驱动的欺诈检测可实时识别可疑交易，帮助保护企业和客户免受安全威胁。

制造：预测性维护

AI 应用持续监控设备健康，预测潜在故障并减少昂贵的计划外停机时间。

让 AI 应用为你服务

你的 AI 旅程的下一步

AI 是推动业务创新、提高效率和改善决策的重要驱动力。凭借自动化、实时数据分析和个性化体验等功能，AI 软件正在重塑整个行业。战略性地采用 AI 能帮助企业简化运营、最大化盈利，并揭示新的增长机会。

现在是探索 AI 应用如何为你的组织带来优势的时机。成功取决于选择合适的 AI 工具、进行深思熟虑的集成以及持续优化其使用。无论你是从预构建的 AI 服务开始、开发自定义模型，还是连接第三方 AI API，迈出 AI 旅程的下一步都能帮助你实现未开发的潜力。
解决方案

使用 AI 应用来加速创新

使用低代码工具和完全托管的应用服务来降低成本并缩短开发时间。
Microsoft Power Platform

创建应用和工作流

使组织中的每个人都能够使用低代码工具开发解决方案。
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构建专业的解决方案

交付嵌入 AI 的应用，以快速实现旧版应用程序和系统的现代化。
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在云端创建 AI 就绪的 Web 应用

在全球范围内，使用完全托管的平台即服务 (PaaS) 快速构建、部署和扩展 Web 应用和 API。
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常见问题解答

  • 是，AI 可通过使用预构建的 AI 服务、自定义 AI 模型或第三方 AI API 来融入应用程序开发。像 Microsoft Power Platform 这样的低代码工具也使企业更容易创建 AI 驱动的应用，而无需深厚的技术专业知识。
  • AI 通过实现自动化、实时数据分析、预测分析、自然语言处理和个性化体验来增强应用。常见的用例包括聊天机器人、推荐引擎、欺诈检测和智能自动化。
  • 成本因复杂性、AI 功能和开发方法而异。使用预构建的 AI 服务或 API 可以降低成本，而构建自定义 AI 模型则需要在开发和数据处理方面进行更多投入。
  • AI 可通过预构建的 AI 服务、自定义 AI 模型和第三方 API 集成到应用程序中。最佳方法根据你的业务需求、技术资源和可伸缩性要求来确定。确保高质量的数据和明确定义的 AI 战略是成功集成的关键。
  • 是，AI 可以通过 API、基于云的 AI 服务或嵌入式机器学习模型集成到现有应用中。选择合适的 AI 集成策略取决于你的应用体系结构和你想要实现的具体 AI 功能。