你可能經常想，“什麼是企業人工智慧？ 它如何幫助我改善我的運營?” 別擔心，本指南旨在回答你所有的問題。 

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企業AI是指利用新技術，如人工智慧和機器學習來簡化商業流程、促進更好的決策的軟體解決方案。 

隨著企業人工智慧市場預計在未來增長（未來五年最高可達2047.9億美元），現在是投資此技術的最佳時機。 

在本文中，您將瞭解有關企業AI的一切，包括其優勢和劣勢，並探索市場上最佳解決方案。 

讓我們深入瞭解吧！ 

什麼是企業AI？

企業人工智慧是一種基於人工智慧和機器學習的解決方案，旨在提升你的商業功能，例如數據收集和分析。

簡單來說，企業人工智慧收集你公司所有的信息，並充分利用它，以一種任何人都能輕易理解的格式呈現。 因此，您會體驗到員工生產力的提高，並通過自動化簡化日常任務，這可增強您的客戶服務和供應鏈工作流程，例如。 

然而，企業人工智慧並不單獨運行。 它使用不同的技術來解決挑戰，包括自然語言處理(NLP)、機器學習和計算機視覺。 

但企業人工智慧與常規人工智慧的區別在於 那麼 ？ 對於這個問題的答案，請在下一部分中關注我們。 

企業人工智慧與常規人工智慧之間的區別是什麼？

企業AI與普通AI之間的主要區別在於其目的。 

企業人工智慧的重點在於解決大型公司的複雜問題。 其主要目標是自動化業務流程，並從大量數據中生成有價值且可執行的見解。

此外，它高度可定制以滿足企業的特定需求，涉及自定義算法、數據模型，甚至與其他現有工具的整合。

另一方面，普通AI的用途更為廣泛，並且不具高度的可定制性。 你不能將其調整為特定的用例或行業，它旨在執行特定任務，例如生成圖像或提出創意。 

總之，企業AI專門用於解決與業務相關的問題，而普通AI則更為通用。 

為了進一步說明這一點，讓我們來看看一些企業人工智慧的例子。 

企業AI的一些範例有哪些？

企業AI非常靈活。 例如，您可以使用AI驅動的聊天機器人和其他助手來增強您的客戶體驗，以處理用戶諮詢和票務。 它的應用範圍甚至可以擴展到優化網絡安全，幫助企業做出數據驅動的決策。 

但讓我們更詳細地探討一些最佳的企業人工智慧示例和用例： 

• 供應鏈管理： 企業AI幫助供應鏈行業的提供商降低成本，增加其對需求突然變化的反應能力。 怎樣？ 通過發現潛在的瓶頸並優化庫存。 
• 個性化營銷： 由於企業AI分析偏好和行為，能夠創建更具針對性和定制化的建議或廣告。 
• 企業人工智慧搜索： 企業搜索 指的是員工能夠在公司內部知識中搜索並快速找到他們所需的東西。 有很多 企業AI搜索工具 可供選擇，但其中最好的之一是Guru。 這個解決方案 將您所有的應用程式、聊天和文件連接到一個真相來源。 並在不需要篩選不相關結果的情況下提供所需的回覆。 
• 人力資源管理： 企業AI自動化許多HR任務，如員工入職、新增篩選、匹配候選人。 它還幫助識別新的培訓機會並制定最佳的留人策略。 

這還不是全部 — 像 Guru擁有很好的功能 的企業人工智慧搜索平台，如AI驅動的回答，提供準確的信息（也附有來源）。 使用Guru，員工可以在不離開Slack、瀏覽器或Guru應用程序的情況下找到他們想要的一切。 

但您真的應該使用企業AI嗎？ 像任何其他工具一樣，企業AI也有其優點和缺點。 讓我們來看看它們。 

企業AI的優缺點是什麼？

企業人工智慧軟件可以通過自動化改變你運營企業的方式 — 並將其推向新的高度。 

但好的地方也有壞的地方。 

讓我們來看看兩者，揭示企業人工智慧的優勢和劣勢。 

企業AI的主要優勢

以下是企業人工智慧最重要的好處： 

• 簡化操作： 這是此工具的主要目的，它通過自動化常規任務、改善工作流程和支持數字轉型來達成此目的。 因此，你將體驗到生產力和效率的提升。 
• 提高安全性： 由於企業AI處理大數據，因此應具備最佳的安全實踐和措施，以保護其免受侵害。 好的企業AI工具具備有效檢測和應對威脅的方式。 
• 更好地管理數據： 企業AI對數據需求很高。 它能快速分析大量信息，進行排序，並幫助你的決策過程。 
• 加強客戶關係： 近64%的企業主認為 AI將改善客戶關係。 而且確實如此！ 通過AI聊天機器人，人們能夠快速發現相關信息。 這反過來改善了他們的體驗並加強了關係。 

現在，讓我們來看看黑暗面。 

企業AI的主要缺點

使用企業AI的缺點有： 

• 需要謹慎考慮： 不幸的是，你不能僅僅說你想實施這個工具，就這樣。 這一決定需要仔細考慮以及管理。 
• 倫理問題： 如果設計不當，企業AI工具將引發有關其使用的倫理問題。 許多人覺得人工智慧生成的數據不準確，但他們也擔心敏感信息的使用。 
• 數據隱私和安全問題： 即使您選擇的工具具備最佳的安全措施，事故仍然會發生，這可能會影響您的聲譽並播下不信任的種子。 

在本指南的下一部分，讓我們更專注於企業人工智慧平台。 但在我們來到最佳工具之前，讓我們定義這個概念。 

什麼是企業AI平台？

企業AI平台或企業AI軟體代表某種技術，作為大型企業的數據管理解決方案。 它使用機器學習模型來通過分析來自各種來源的結構化和非結構化數據來提高運營效率並使其合理化。 

或更準確地說，將其轉化為可行的見解，以提高您的決策能力。 

簡而言之，它是一個統一的中央數據庫，配備了分析大數據集所需的所有工具，以創建一個動態業務並降低運營成本。 

明確定義之後，讓我們談談當前市場上可用的前10名企業人工智慧工具。 

你需要知道的十大企業AI平台

如果你準備投資企業人工智慧平台，那你很幸運。 我們為您做好了研究，並創建了一份您可以在閱讀完本指南後馬上查看的最佳AI解決方案清單。 

請深入了解！ 

1. Guru

Guru不僅僅是一個非常好的企業人工智慧軟件；它還是一個員工內部網絡中心和集中知識庫。 

但今天，我們將專注於 Guru的企業搜索能力，能夠立即在你的工作流程中提供答案。 並幫助您避免篩選其他工具提供的許多不相關搜索結果。 

簡而言之，Guru擁有安全的AI驅動搜索，根據位置、先前詢問的問題等因素提供相關信息。 “搜索功能提供 輕鬆訪問 … 更新來源 我們需要的信息，以完成工作。” 一切都在一個地方！” 

而且，憑藉其內置的自然語言回答，你將不再無目的地尋找所需的答案，因為你將獲得最佳結果。

但我們認為這個 按需演示視頻 將能更好地解釋一切。 

2. Databricks

Databricks是一個基於雲的數據智能平台，使用數據科學、預測分析和生成式AI來管理大量信息。 

Databricks的吸引力在於該平台容易使用。 嗯，人們喜歡該平台的易用性。 此外，“這個平台的擴展性 非常好，真的能幫助 在大型企業內建構數據和人工智能生態系統。” 

通過這個工具，你可以使用安全和私有的數據開發企業人工智慧應用。 而且，通過使用自然語言，你使團隊中的人能夠發現促進你流程效率的新可行見解。 

來源： G2

3. H2O Driverless AI

H2O Driverless AI是一種工具，利用自動化和GPU的快速計算能力來推動優化、創新和效率。 

“DAI在自動化我們的服務中大有助益。  它 大大簡化了流程 特徵選擇、生成、模型構建、模型測試，以及集成構建和部署的過程。” 

這意味著這個工具使數據科學家能夠更快速、更有效地完成關鍵的機器學習任務和過程自動化的AI項目。 

此外，它擁有數據可視化、特徵工程和低延遲部署等先進功能。 

來源： Capterra

4. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio提供了一個數據科學和機器學習AI模型，幫助企業加速其數字轉型。 

這個AI系統提供數據治理能力，意味著您可以更好地減少偏差。 此外，它簡化了實驗和部署，改善模型開發並加快數據準備。 

IBM Watson Studio還具有開源工具和拖放功能，允許人們在同一平台上協作，從而提高生產力。

“與現有API的整合及 靈活性 [的] 部署 在各種環境中的實例是IBM Watson Studio的最佳特徵。” 

來源： G2

5. Dataiku

Dataiku提供了一個直觀的日常AI平台，使您的企業能夠更快地建立項目並在安全的保護環境中工作。

總的來說，Dataiku將您的團隊、工作流程和技術集中在一個地方，使數據專家能夠更高效地協作並更好地管理風險。 

“它 為我節省了很多時間 在清洗數據和在同一項目中混合不同的語言和技術（例如SQL、Python和R）時.” 

Dataiku 也與生成 AI 服務整合，包括 OpenAI 的 ChatGPT、AWS、Hugging Face 等等。 

來源： Capterra

6. DataRobot

DataRobot 是一個擁有人工智能能力的機器學習平台，讓您可以建立準確的預測模型，並將其整合在一個地方。

這個工具具有高度可擴展的框架，這意味著它能夠在規模上監控和分析性能，並且提供實時警報和有價值的見解。 這將帶來持續的改進和優化，因為您可以清楚地看到您的盈利能力和績效。 

“這個平台絕對是透過 受歡迎和小眾的建模技術 處理您的資料，並為您提供大量的指標，然後…甚至還擁有部署選項。”

來源： Capterra

7. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 提供一種機器學習服務，以改善您的工作流程，並提供快速構建和訓練大規模機器學習模型的方法。 

使用這個工具及其無代碼界面，您可以簡化數據管理工作並找到組織大量結構化和非結構化數據的最佳方法。 

您可以使用 Amazon SageMaker 做些什麼？ 那麼，您可以使用管道、分析器、調試器等在一個集成開發環境中構建、訓練和部署機器學習模型。 

此外，您可以簡化對所有機器學習項目的訪問控制和透明性。

“SageMaker 使得 訓練 和部署模型變得非常容易。” 

來源： Capterra

8. Google Cloud Vertex AI

Vertex AI 是 Google Cloud 自家的企業 AI 平台，幫助公司更快地構建和部署機器學習模型。 

這個工具幫助您構建和使用生成式人工智能進行快速原型設計，以及測試模型。 它具有一系列功能，例如 AutoML、MLOps、模型部署和自訂模型訓練。

此外，Vertex 還具有預測功能，用於根據數據預測模式，以及從收集的知識中總結、分類和提取有價值的信息的方法。 

“統一分析的促進本身就是一個享受  但 [...] 興奮和實驗是變革的溫床。” 

來源： Google

9. C3 AI

C3 AI 是一個企業人工智能解決方案，企業可以利用它來有效分析多個數據集以加速數字轉型。 

C3 AI 有多種用途。 

首先，您可以構建和部署企業人工智能應用程序，釋放更好的商業價值。 其次，它充當一個統一的知識來源，使公司能夠通過直觀的聊天界面和搜索來釋放有價值的見解。 

此外，您可以快速訪問所有現有工具和系統中的相關見解，以便您在未來做出更好的數據驅動決策。  

來源： C3.ai

10. Microsoft Azure

Microsoft Azure雖然最後上榜，仍然是使您的組織更高效的相關雲計算工具。

Azure 擁有眾多功能，例如邊緣計算、現場、混合和多雲，讓您可以靈活地從任何地方創新，並現代化您的 IT 基礎設施。 

“Azure 擁有一切，且 可以由您或數千名開發者擴展，因此無論您的需求如何，Azure [都]能夠為小型靜態網站到星球級系統提供支援。” 

企業 AI 的未來是什麼？

根據普華永道，人工智能技術到2030年有可能創造15.7萬億美元的收入，促進當地經濟的GDPR提升26%。 

此外， Mordor Intelligence 說 大型公司的數字化已經到來，以先進的數字技術為特徵，例如物聯網 (IoT)、區塊鏈技術和邊緣計算。 

與其他技術的整合將增強企業 AI 在實時分析大量數據方面的能力，更高效。 此外，它將增強安全性和透明度，進而提高對人工智慧解決方案的信任。 

總體而言，企業AI市場將持續增長， 到2032年將達到2700.6億美元。 

總結

這篇文章揭示了這個主題嗎？ 它是否回答了這個問題：“什麼是企業AI?” 

我們希望它能。 我們努力提供所有事實，使這項新技術不那麼可怕。 

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