如今，大多数公司都利用某种“即做事”来得到收费做事，以便他们可以专注于自己的核心业务。

但 AIaaS 相对较新，它的涌现是由于人工智能在 IT 行业的日益遍及。

国际数据公司预测，到 2021 年底，75%的商业企业运用程序将利用人工智能。

这意味着企业须要尽快将人工智能办理方案整合到他们的业务和生产计策中。

但人工智能并不便宜！
那么如何做到这一点呢？办理方案是人工智能即做事！

首先，让我们看看什么是人工智能即做事。

什么是人工智能即做事？

如今，险些所有公司都希望利用人工智能来改进他们的业务，毕竟，公司可以利用人工智能和数据剖析来更好地理解他们的目标受众，自动化他们的一些生产，根据市场需求创造更好的产品等，所有这些都反过来增加了公司的盈利能力转弯使他们比竞争对手更具上风，毕竟，大多数情形下的底线是利润！

然而，在过去很长一段韶光里，企业须要在人工智能上投入大量资金才能得到这种利润，人工智能机器贵，熟习人工智能的程序员贵，更罕有，又找不到好的数据！

虽然这对付大型跨国公司来说不是什么大不了的事，但对付中小型公司来说却是非常困难的，但是云做事的遍及和进步让统统变得更加随意马虎，现在，公司可以从第三方供应商处访问 AI 软件，根据继续人的自定义哀求进行一些变动，开始以更少的初始投资得到人工智能和数据剖析的好处。

这便是人工智能即做事的力量！
AIaaS 是许多不想从头开始构建、测试和履行其人工智能系统的中小型公司的办理方案。
这些公司无需成为数据和机器学习专家，就可以专注于其核心业务并从人工智能中得到附加值，因此，他们在利用 AIaaS 降落投资风险的同时得到了增加的利润，这是一个双赢的局势！

哪些供应商供应人工智能即做事？

让我们看看供应人工智能即做事的供应商。

1. 亚马逊网络做事（AWS）

Amazon Web Services供应预先演习的人工智能做事，可以帮助企业为其客户个性化体验、创建准确的预测模型、实行图像和视频剖析、实行文本分析自然措辞处理等。

Amazon SageMaker 也是一项为开拓职员供应的做事数据科学家能够快速构建、演习和支配机器学习(ML) 模型，而无需在机器学习过程的每个步骤中进行任何繁重的事情，如果从头开始开拓 ML 模型，这将是必需的。

2. Microsoft Azure

Microsoft Azure许可公司利用 Azure 机器学习、Azure Databricks 和 ONNX 轻松构建、演习和支配他们的机器学习模型。
Azure 认知搜索还许可公司利用具有内置人工智能功能的云搜索做事来创造其内容中的模式和关系。

Azure 认知做事许可公司将视觉、语音和决策能力嵌入到他们的运用程序中，而无需任何特定的机器学习专业知识。

3. 谷歌云

Google Cloud 的AI Hub 为公司供应企业级共享功能，个中包括端到真个人工智能管道。

此外，谷歌云的人工智能构建块是公司可以用来添加打算机视觉、自然措辞处理、翻译、语音识别等技能的工具。

云 AutoML 还许可机器学习专业知识较少的开拓职员快速演习自定义 ML 模型详细到他们公司的需求。

4.IBM 沃森云

IBM Watson Cloud许可公司将人工智能注入到他们的运用程序中，以便他们能够做出更准确的预测、自动化公司决策和流程并得到优化的办理方案。

IBM 供应的一些预构建的 Watson 运用程序包括：

Watson AssistantWatson Speech to TextWatson Natural Language Understanding 等。

IBM Watson Cloud 还为特定市场供应 AI 办理方案，例如 AI for Customer Service，旨在改进客户体验，金融做事人工智能旨在加速从数据中提取洞察力，网络安全人工智能剖析风险数据以加快相应韶光等。

人工智能即做事有哪些上风？1. 本钱最低的前辈根本举动步伐

想要在日常运营中履行人工智能的公司须要在人工智能设备上进行大量投资，这常日非常昂贵，由于设备须要初始投资，然后持续掩护。

但是，公司可以以最低的本钱履行人工智能即做事，由于他们从第三方供应商处访问人工智能软件，而无需内部人工智能设备或从头开拓的软件，这对付那些没有将人工智能作为其核心业务但只想利用它来实现更好决策的公司尤其有用。

2. 为所用付费

从头开始履行人工智能是昂贵的，但通过利用人工智能即做事可以减少这种用度，大多数 AIaaS 为可以以固定价格购买的公司供应特定操持。

这意味着公司不须要为日益繁芜的人工智能规范供应资金，但他们可以购买他们想要的东西并为此付费，虽然人工智能在利用时须要大量电力，但购买 AIaaS 的公司只须要在短韶光内得到这种电力，并相应地支付用度。

3. 易用性

软件开拓职员无需成为人工智能专家即可实现人工智能即做事，大多数供应 AIaaS 的公司都预先创建了不同 AI 做事的包，例如打算机视觉、自然措辞处理、打算机翻译、语音识别等，其他公司可以购买这些包，开拓职员可以根据公司哀求调度这些包，而无需成为专家. 如果公司决定从头开始履行人工智能办理方案，则情形并非如此，由于这须要专业知识和演习有素的人工智能专家。

4. 可扩展性选项

公司可以从利用人工智能即做事的较小项目开始，看看它们是否适宜公司，后来，当公司对他们的项目更有信心并更理解他们的数据时，他们总是可以随着公司需求的变革而扩大他们的项目。

为方便公司，险些所有 AIaaS 供应商都供应了这种可扩展性功能。

人工智能即做事的缺陷是什么？1. 安全性降落

公司须要与他们雇佣的 AIaaS 供应商共享他们的数据，这是必要的，由于人工智能和数据剖析依赖于质量数据来得到所需的做事。

然而，这也意味着公司数据并不那么安全，因此公司须要为不同做事器之间的数据存储和数据传输供应额外的安全方法，以确保数据不被盗取、禁绝确共享或修改。

2. 增加对第三方的依赖

默认情形下，人工智能即做事意味着公司依赖其做事供应商根据公司哀求为其供应所需的人工智能软件，虽然这并不是一件坏事，由于公司通过对 AIaaS 的最低投资得到了很多收益，但这确实意味着，如果公司与做事供应商之间存在韶光滞后、沟通不畅或任何其他问题，公司可能会遭受丢失。

3. 长期本钱

人工智能即做事可能会给公司带来长期本钱，由于他们连续从其 AIaaS 做事供应商那里得到越来越多的做事，然而，这并不是人工智能独占的问题，而是所有“即做事”产品中的常见问题。
因此，公司应确保他们利用人工智能即做事，然后从头开始开拓人工智能系统的收益将超过本钱。

4. 降落透明度

当公司从供应商处购买人工智能即做事时，他们只能访问该做事，而不能访问它的内部事情事理。
换句话说，AIaaS就像一个黑匣子，企业可以供应输入，知道输出，但无法理解输出是如何得到的，利用了哪些AI算法来得到输出等等。
企业也无法知道他们的数据是如何产生的。
用于获取输出以及它是否足够安全。
这可能会导致公司和 AIaaS 供应商之间产生稠浊或误解。