**先进的人工智能（AI）模型**现在让企业能够加速其行政和管理流程，无需耗费漫长的项目执行时间或大量投资于硬件设备。applord GmbH 的秦雨檬博士和Dominik Wurzer博士分享了如何即使使用内部解决方案也能实现这一目标。
人工智能技术的持续演进为商业领域带来了一个新时代，在这个时代，可以利用各种自动化流程来使用AI模型。这些模型旨在对文件进行分类并提取其中包含的信息，执行任务比人类更迅速和准确。基于学习识别和解释文件的神经网络构建，在引用类似结构文档的历史分类的基础上运行。
**有趣的是，这些AI模型消除了传统的光学字符识别（OCR）方法的需求。**它们预先训练了常见的文档类型，如发票和采购订单，识别每种文档类型的结构和特征。然后对新文档进行分类，并相应地提取相关信息。
在处理特定行业文档时，AI模型所需的训练样本数量取决于任务的复杂性和多样性。虽然更多的数据通常意味着更好的性能，但是训练样本的质量和多样性至关重要。在高度相似的文档上训练的AI模型可能会变得过于专业化，使用来自不同来源的样本可能是有益的。
**确保AI输出的准确性至关重要，**特别是在错误结果可能产生重大后果的情况下。与可能捏造答案的生成式神经网络不同，专门的AI模型采用多个网络，可以验证和纠正彼此的输出。用户还应该具备工具来验证和校正模型结果，以培养对AI准确性的信任和协作改进方法。
对于中小型企业（SMEs）来说，AI模型变得越来越具备可行性。以往，IT基础架构成本高昂、项目周期长和实施复杂性使得AI对中小型企业来说不具吸引力。然而，今天的AI模型可以轻松集成到标准服务器上，在不离开位置的情况下输出Excel、CSV或JSON格式的结构化数据，这些数据可以轻松导入到现有系统中。
**内部AI模型的优势：**
– **数据安全和隐私：** 内部AI解决方案使企业能够控制其数据，确保其留在内部，并将数据泄露的风险降至最低。这对于有严格数据保护要求的公司尤为重要。
– **定制化：** 组织可以根据自己的需求定制AI模型，以更好地与其现有工作流程和系统集成。
– **成本效率：** 通过在内部运行AI系统，企业可以减少与云服务相关的持续成本，例如数据传输和存储费用。
– **性能和速度：** 内部解决方案可以提供更快的处理时间，因为不依赖于互联网带宽和外部云基础设施。
**内部AI模型的劣势：**
– **初始设置成本：** 设置内部AI基础设施可能需要巨额前期投资，包括购买服务器和其他必要的硬件设备。
– **维护和升级：** 内部解决方案需要专门的IT团队来管理维护、更新和故障排除，这可能会对资源构成负担。
– **扩展性挑战：** 扩展内部AI能力可能会比扩展基于云的解决方案更复杂和昂贵。
**关键问题：**
– **企业如何确保内部AI模型的持续培训和改进？** 企业必须制定一项策略，定期使用新数据更新AI模型，以保持准确性和效率。这需要分配资源进行持续收集和标记数据以重新训练和刷新模型。
– **使用预训练的AI模型对专业行业的影响是什么？** 尽管预训练模型可以提供坚实基础，但是在专业行业的企业可能需要使用行业特定数据进一步训练这些模型，以确保高准确性和与特定任务相关性。
**关键挑战：**
– 实施内部AI模型的一个主要挑战是获取和标记高质量、多样化的训练数据。
– 确保AI模型与现有系统和流程的互操作性可能很困难，可能需要额外的定制。
– 组织内部可能存在对变革的抵抗，一些员工可能担心AI可能会破坏现有工作角色。
**争议：**
– 关于AI的使用和潜在滥用的伦理考虑。
– 对AI是否会取代工作以及对就业的影响的担忧。
**相关链接：**
– 要了解更多有关AI背后技术的信息，请访问[IBM Watson](https://www.ibm.com/watson)。
– 要获取关于AI和机器学习发展的最新新闻，请考虑查看[麻省理工科技评论](https://www.technologyreview.com)。
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