规模较小的测试实施有助于企业发现问题并完善其人工智能系统。 降低风险：通过观察人工智能系统，试点可以帮助生产商发现问题，以便公司可以在整个运营过程中安全地采用它们。在全国范围内部署人工智能之前，麦当劳在免下车餐厅进行了测试，以减少错误并提高订单处理速度。 运营细化：在业务运营中进行的 AI 测试有助于企业提高产品准确性，并使系统更好地协同工作。Dropbox 解雇了16%的员工，将其重新分配到 AI 项目，以加强 AI 开发和产品转型。 成本效益：计划阶段通过保证 AI 系统带来实际成果来更好地处理资源。
企业可以使用 AI 测试来有
效地指导预算使用。 6.建立跨职能的AI团队 要成功实施 AI，需要建立一个将 AI 开发与整体运营联系起来的适当组织。客户成功团队通过与多个职能领域的团队合作更好地学习 AI 技能，同时创建使客户受益的解决方案。 强大的人工 推特数据 智能团队可以确保： 跨学科合作：由工程师、用户体验设计师和语言学家组成的 Apple 人工智能团队共同开发 Siri 更新。 打破孤岛：摩根大通及其人工智能团队将各个财务分析部门链接到一个系统中，从而减少了审查信贷协议时出现的错误。 战略一致性：AI产品经理弥合业务需求和技术执行之间的差距，确保投资回报率。 7. 优先考虑道德人工智能和透明度 公司应使用合乎道德的人工智能方法，同时保持信息公开，以建立信任并确保责任。
人工智能系统需要对各种数
据类型进行训练，以产生包容且公正的结果。 该系统包含面部识别技术，但对深色皮肤的人而言，它却是一个错误，这表明人工智能需要更好的理念。通过研究，Joy Buolamwini迫使科技公司改变算法，以减少偏见。 为了提高人工智能决策的透明度和问责制： 通过可解释人工智能（XAI）技术，用户可以获得有关人工智能决策的解释，从而建立信任并维护公平标准。 算法正义联盟致力于使算法更加开放，同时修复决策 告已经成为吸引潜在客户不可 中表现出偏见的自动化工具。 人工智能算法检查不同的银行记录，以改善贷款决策并阻止正常信用评估中的歧视。 8. 利用人工智能实现客户体验和个性化 企业使用人工智能技术，通过提供定制、高效和互动的关系来增强客户体验。
预测分析和自动化改善了
企业联系客户的方式，从而提高了客户的满意度并使他们保持忠诚度。 企业正在使用人工智能技术来改善客户服务的不同方面。人工智能自动化：通过自动化技术，Tesco 的人工智能增强型 Clubcard 系统帮助客户留存率提高了12%。 平衡人工智能和人性化：Amarra 使用人工智能工具运行其库存任务，同时让人们处理其正装业 英国电话号码 务的定制订单。 个性化的购物体验：当电子商务网站向客户提供基于人工智能的定制推荐时，公司的销售订单量会提高35% 。 9.实施人工智能测试、质量保证和监控 确保人工智能系统的可靠性和有效性需要采用结构化的方法进行测试、质量保证 (QA) 和持续监控。
必须定期测试和改进人工智能模型
以保持性能、准确性和安全性。 企业可以通过以下方式增强人工智能的可靠性： 自动化测试：AI 可自动执行重复的测试任务，实现持续测试、实时反馈和更快的发布周期。AI 将软件测试成本降低 20%，从而加快发布周期。 持续的模型更新：持续的模型再训练可防止数据行为发生变化时发生准确度损失。亚马逊与 Alexa 进行正常的 AI 训练课程，以开发更好的语言处理能力。 持续监控：实时数据有助于识别性能问题并跟踪安全更新，在消除不公平行为的同时保持可靠的性能。银行业使用的人工智能系统会接受例行检查，以阻止贷款审批程序中的不公平做法。