自作为交付模式出现以来，SaaS 和 PaaS 已成为日常技术词汇的一部分，改变了企业购买和实施技术的方式。新的““+”作为服务模式，它正希望成为同样广泛的应用，其潜力以无与伦比的效率推动业务成果：人工智能即服务（AIaaS）。
AIaaS 机会
根据最近的研究，基于AI的软件收入预计将从2018年的95亿美元攀升至2025年的1186亿美元，因为公司寻求对各自业务的新见解，从而获得竞争优势。组织认识到，他们的系统拥有虚拟数据宝库，但不知道如何使用它或如何使用这些数据。然而，他们确实明白，机器可以在几秒钟内完成一定程度的分析，即使是几周来，专注的研究人员团队也无法达到这些分析水平。
但是，开发满足企业实际需求的 AI 和机器学习解决方案非常复杂。开发正确的算法需要数据科学家，他们知道自己在找什么，为什么为了剔除能够兑现 AI 承诺的有用信息和预测。但是，每个组织都没有足够的领域知识和数据科学家来内部构建解决方案，这是不可行或具有成本效益的。
AIaaS 之所以获得发展势头，正是因为基于 AI 的解决方案可以经济地用作许多公司用于多种目的的服务。那些针对特定需求提供基于 AI 的解决方案的公司了解垂直行业，并构建复杂的模型，以出色的效率查找可操作的信息。得益于云，提供商能够将这些 AI 解决方案作为一种服务提供，这些服务可以以过去不可理解的方式访问、改进和扩展。
AIaaS趋势的最大信号之一是最近AI初创企业资金的激增。第二季度的筹资数据显示，AI初创公司募集了74亿美元，是四分之一以来的最高水平。交易数量也增长到有记录以来的第二高季度。然而，最令人印象深刻的也许是AI技术资金的百分比增长——仅仅四年时间就增长了592%。随着这些公司的不断成长和成熟，预计AIaaS将激增，特别是随着垂直市场对AI价值主张的适应。
垂直采用
在垂直市场内运作的组织往往是最后采用新技术的组织，而 AI 尤其会加剧对新技术的担心e.，我们如何知道调查结果是否”正确”？），对遵守行业法规的担忧可能会减缓采用速度。另一个关键因素是组织处于自己的数字化旅程中。例如，麦肯锡公司发现，67%的最数字化公司将 AI 嵌入到标准业务流程中，而所有其他公司这一比例为 43%。这些数字化公司也最有可能集成机器学习，39% 的公司表示机器学习嵌入到其流程中。其他地方的机器学习采用率仅为 16%。
一旦垂直行业意识到 AI 和机器学习技术实际影响其业务和日常运营的领域，这些数字可能会平衡。下面将讨论三种关键方法。
增强数据功能
在组织内最有用的数据通常难以发现。人类有太多的问题要处理。它变得势不可挡，因此丧失能力，留下强大的见解潜伏在眼前。大多数公司没有有效利用数据的工具，这就是 AIaaS 发挥作用的地方。
AIaaS 提供商了解特定垂直系统，了解如何利用数据获得这些有意义的见解，从而使数据更易于理赔人员、案例经理或财务顾问等人员管理。例如，对于索赔调整器，他可以使用基于 AI 的解决方案运行查询来预测索赔成本或对大量索赔单执行文本挖掘。
分层洞察，实现更好的结果
机器学习技术以符合组织需求的方式集成到系统中，可以逐步揭示有见地的信息。如果我们从上面扩展声明调整器示例，他可以使用 AIaaS 进行比预测性分析更多的内容分析。调整程序可能需要确定适当的提供商，以便不仅根据传统的提供商分数，而且根据可能影响索赔成本和期限的欺诈性索赔或网络优化等类别，将索赔人发送给申请人。使用 AIaaS，该信息在几秒钟内即可到达调节器的指尖。
在文本挖掘的情况下，调节器可以利用机器学习来持续监控非结构化数据，例如，使用自然语言处理进行情绪分析。机器学习模型将负责寻找索赔人不满的信号，这是潜在律师参与的早期指标。一旦被标记，调节器可以立即采取行动，在AI系统的指导下，进行干预，防止索赔偏离轨道。虽然这些示例特定于保险索赔，但不难看出如何通过应用特定信息来满足特定需求来定制 AIaaS 以满足其他垂直行业的需求通过高效提供多层洞察，AIaaS 使人们能够即时获得全景。特别是在保险方面，理赔员、经理和高管可以访问一个或多个索赔的全景视图、整个索赔生命周期、趋势等，这些索赔来自许多数据资源，基本上只需点击一个按钮即可。
AIaaS 的地方
AIaaS 模型对于 AI 的采用至关重要。通过提供机器持续学习和改进的分析行为，AIaaS 显著改善了业务流程。从专门设计的算法中收集的知识可帮助公司基于实时生成的深入精细洞察，以越来越高效的方式运营。得益于云，这些见解得以交付、更新和扩展，而不会消耗资源。
AIaaS 是 AI 潜力的发挥，以及行业如何更好地转型。曾经的管道梦已经到来。是时候拥抱它了。
正如第一次发表在下一个网络。