شنومك | شنومك | 31

استخدام الذكاء الاصطناعي المعزز للحلقة البشرية إذا كنت مترددًا في الوثوق بالآلة في المقام الأول

تتطلب العديد من القرارات في حياتنا تنبؤًا جيدًا ، كما أن الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) دائمًا ما يكونان أفضل في التنبؤ من نظرائهم من البشر. ومع ذلك ، على الرغم من كل هذه التطورات التكنولوجية ، ما زلنا نفتقر إلى الثقة في تنبؤات الذكاء الاصطناعي. تظهر الحالات الأخيرة أن الناس لا يحبون الاعتماد على الذكاء الاصطناعي ويفضلون الوثوق بالخبراء البشريين ، حتى لو كانوا مخطئين.
لماذا لا نمتلك أفضل ما في العالمين؟
من المفهوم أن الناس قلقون ومترددون في الوثوق بالآلة ؛ كيف نتحقق من أن الآلة لا ترتكب أخطاء وتقوم بعملها الشاق؟

في الفقرات التالية ، سوف نشرح هذا خطوة بخطوة.

الذكاء الاصطناعي المعزز (A2I)

تنفيذ مراجعة بشرية لتوقعات التعلم الآلي بسهولة.

تحتاج بعض تطبيقات التعلم الآلي إلى إشراف بشري لضمان الدقة مع البيانات الحساسة ، وتقديم تحسينات مستمرة ، وإعادة تدريب النماذج مع تنبؤات محدثة. ومع ذلك ، في هذه المواقف ، غالبًا ما تضطر إلى الاختيار بين نظام التعلم الآلي فقط أو نظام الإنسان فقط. تبحث الشركات عن أفضل ما في العالمين - دمج أنظمة التعلم الآلي في سير عملك مع إبقاء عين الإنسان على النتائج لضمان الدقة المطلوبة.

استخدم حالات

قطاع الرعاية الصحية

تحتوي مطالبات التأمين الطبي واستمارات الاستلام والوصفات الطبية والعديد من مستندات الرعاية الصحية الأخرى على معلومات قيمة محفوظة بالداخل ، والتي يجب استخراجها بسرعة وبدقة. يمكنك الآن استخدام A2I و Textract لمعالجة المستندات واستخراج البيانات وإجراء مراجعة بشرية للبيانات الهامة. هذا يوفر الوقت والمال من خلال معالجة المستندات ويسمح للإنسان بمراجعة أي بيانات دقيقة أو حساسة أو تنبؤات التدقيق على أساس مستمر.

الخدمات المصرفية والمالية

تحتوي طلبات القروض أو الرهن العقاري والنماذج الضريبية والعديد من المستندات المالية الأخرى على ملايين نقاط البيانات التي يجب معالجتها واستخراجها بسرعة وفعالية. باستخدام Textract و Amazon A2I ، يمكنك استخراج البيانات الهامة من هذه النماذج ، سواء كانت منظمة أو غير منظمة ، والحصول على مراجعة بشرية للمخرجات. تستخدم DealNet Capital Textract و Amazon A2I لمعالجة سجلاتهم المالية ، مما أدى إلى تقليل الوقت المستغرق في مراجعة المستندات يدويًا بنسبة تصل إلى 80٪.

المزايا والفوائد

تنفيذ مراجعة بشرية لتوقعات ML بسرعة.

يمنحك A2I المرونة لدمج المراجعة البشرية في تطبيقات ML بناءً على متطلباتك المحددة. يتم إرسال التنبؤات منخفضة الثقة إلى البشر لمراجعتها واتخاذ الإجراءات اللازمة. إذا لزم الأمر ، يمكنك أيضًا أن تطلب من العديد من المراجعين التحقق من التوقعات لتحقيق توافق في الآراء. بالإضافة إلى ذلك ، بالنسبة لنماذج التدقيق ، يمكنك أخذ عينة عشوائية من التنبؤات للمراجعة البشرية بحيث يمكنك بانتظام تقييم ما إذا كان النموذج لا يزال يعمل بشكل جيد. يساعد A2I الأشخاص والآلات على القيام بما يفعلونه بشكل أفضل.

دمج الإشراف البشري مع أي تطبيق

يوفر لك A2I طريقة سهلة لدمج الإشراف البشري في سير عمل التعلم الآلي ، دون الحاجة إلى خبرة تعلم الآلة. لا حاجة لاستخدام نظام مراجعة شامل لكل البشر مقابل التعلم الآلي فقط. تجمع A2I بين التعلم الآلي والبشر لتزويدك بالأتمتة مع إبقاء عين الإنسان على النتائج لتوفير الدقة المطلوبة. تسهل Amazon A2I دمج الحكم البشري والذكاء الاصطناعي في أي تطبيق ML ، بغض النظر عما إذا كان يعمل على AWS أو نظام أساسي آخر.

الوصول إلى السوق بشكل أسرع.

يمكن أن يختار الاختيار بين التعلم الآلي والبشر الذين يقومون بالعمليات اليدوية التسويق اليوم مقابل شهور من الآن. لا يساعد دمج Amazon A2I في سير عملك على الوصول إلى السوق باستخدام التعلم الآلي بشكل أسرع فحسب ، بل يمكنك أيضًا تحديث النماذج وإعادة تدريبها بمرور الوقت. نظرًا لأن عملك يحتاج إلى التغيير ، يمكن أيضًا أن تتغير تدفقات عملك ، ويمكن أن تساعدك Amazon A2I في تزويدك باستمرار بتحسين نماذجك في أي مرحلة تكون فيها في رحلة التعلم الآلي الخاصة بك.

أنظمة v500 | دراسة حالة | شبكة التعافي من الكوارث

أمثلة على كيفية تكييف الآخرين لهذه الطريقة بنجاح

تعيد شركة T-Mobile US، Inc. تعريف كيفية شراء المستهلكين والشركات للخدمات اللاسلكية من خلال ابتكار المنتجات والخدمات الرائدة. توفر شبكتهم المتقدمة المنتشرة على مستوى الدولة تجارب لاسلكية لـ 84.2 مليون عميل غير مستعدين للتنازل عن الجودة والقيمة.

"يعد تقديم المعلومات ذات الصلة ، مثل تفاصيل الحساب والخصومات المتاحة ، في الوقت الفعلي إلى وكلاء خدمة العملاء لدينا أثناء إجراء محادثات مباشرة مع العملاء إحدى الطرق التي تستخدم بها T-Mobile التعلم الآلي لتحسين تجربة العملاء. باستخدام A2I ، سنكون قادرين على ضمان أن تقدم نماذجنا باستمرار رؤى عالية الجودة من خلال جعل البشر يتحققون من صحة عينات عشوائية من تنبؤات النماذج. الثقة هي أصعب شيء يمكن بناؤه عندما يتعلق الأمر بالتعلم الآلي ، وسيسمح لنا A2I بالتأكد من أن نماذجنا ترتكب أقل عدد من الأخطاء ".

- هيذر نوليس ، مهندس تعلم الآلة ، T-Mobile

شركة Change Healthcare هي شركة رائدة ومستقلة في مجال تكنولوجيا الرعاية الصحية تقدم حلولًا تعتمد على البيانات والتحليلات لتحسين نتائج مشاركة المرضى في الرعاية الصحية والمالية والسريرية في نظام الرعاية الصحية بالولايات المتحدة.

"في Change Healthcare ، نساعد في تسريع تحول الرعاية الصحية من خلال الابتكار لإزالة أوجه القصور وتقليل التكاليف وتحسين النتائج. لدينا مجموعة قوية من محركات الذكاء الاصطناعي المتكاملة التي تقدم رؤى جديدة وتأثيرًا وابتكارًا لهذه الصناعة. من الأمور الحاسمة لنتائجنا تمكين الإنسان في الحلقة من فهم بياناتنا وأتمتة سير العمل. يُسهل الذكاء الاصطناعي المعزز (Amazon A2I) بناء تدفقات العمل المطلوبة للمراجعة البشرية لتوقعات تعلم الآلة. بعد أن أصبحت A2I مؤهلة لقانون HIPAA ، أصبح بإمكاننا إشراك الإنسان في سير العمل وعملية اتخاذ القرار ، مما يساعد على زيادة الكفاءة من خلال ملايين المستندات التي نعالجها لخلق المزيد من القيمة للمرضى ، والدافعين ، ومقدمي الخدمات. "

- Luyuan Fang ، الرئيس التنفيذي لمنظمة العفو الدولية ، Change Healthcare

الذكاء الاصطناعي | v500 أنظمة