产业数字化转型背景下,机器学习平台能够满足多种AI应用需求

竹间智能 | 2022-09-06

  近年来,随着产业数字化转型的不断深入,市场对人工智能的应用需求种类更加丰富多元,许多企业与机构都在进行AI应用的开发。其中,机器学习平台满足了对人工智能应用的多种需求,它以算法要素为基础,集成了数据管理、特征工程、模型的开发与训练、模型的部署与应用、以及模型的管理等功能,能够提供端到端闭环的完整服务。

  当下,智能对话是人工智能最核心的分支之一,也是元宇宙领域里面的一门核心技术,其应用需求呈爆发激增之势。智能对话产品的特点包括覆盖领域广、定制化强、迭代更新快及落地周期短,因此需要平台类产品开放对话搭建能力,使一站式开发适用于各行各业多种场景的对话系统成为可能。AI这几年的爆发离不开机器学习的突破,而竹间智能绝大多数产品也都是自研的机器学习平台为技术底座,比如Bot Factory对话式AI平台,提供一站式全场景赋能的“机器人工厂”,可根据各种各样的企业业务需求及场景,来搭建、调试、测试、调优及部署对话机器人,在语音、语种、算法模型上都可进行深度定制,配备上百项预制技能,支持0代码二次开发,具备AI自学习能力,并且提供一整套高效率运营工具。

  

 

  时至今日,竹间智能Bot Factory对话式AI平台已在各行各业的上百个标杆项目中落地,打造了客服、销售、营销、咨询,排障、核保、回访、问诊、运营、产品推荐等超百个场景的业务咨询和办理机器人,服务于数亿终端用户,不断沉淀能力和模型,持续开拓对话式AI的应用边界,以科技创新助企业打破同质化困境,推动金融、企业、零售、电商、汽车、制造、医药健康、物流、政企等诸多行业的数智化变革。

  最近,竹间智能Bot Factory推出全新升级的SaaS版本,将No-Code NLP 平台带给大中小企业享用,不需要IT的门槛,助力企业快捷地建造满足自身业务需求的对话机器人。由此不难看出,机器学习平台提高了人工智能应用的上限,加速了人工智能应用功能的迭代,而随着对人工智能技术需求的不断增长,机器学习平台将以更快的速度扩大其市场空间。