如何構建人工智能軟件：使用定制人工智能軟件實現業務轉型的分步指南

在過去的十年中，人工智能和機器學習獲得了巨大的普及。 這種激增可歸因於雲計算廣泛採用的顯著增長。 這些技術進步為開發能夠完成非凡任務的令人印象深刻的人工智能係統鋪平了道路。 從對話人工智能係統生成的人工智能內容到人工智能驅動的藝術和設計，每天都會帶來新的挑戰，突破這些自主系統的界限。

讓我們來談談印刷機和個人電腦等革命性的歷史創新。 就像這些發明改變了歷史規範一樣，人工智能正在重塑社會，並已成為軟件開發中最重要的領域之一，能夠為多個領域的企業提供巨大的增長和進步潛力。

根據斯坦福大學的一份報告，人工智能已經引起了超過 50% 的企業的興趣，這些企業已將其功能無縫集成到其運營框架中。 此外，超過76% 的企業希望在2023 年加大對技術的投資。這些事實證明，人工智能不僅僅是一些花哨的技術，而是一個可以重塑整個行業、提高效率並推動企業邁向前所未有的強大力量。高度。

現在，如果您是一家想要構建人工智能軟件的企業，這個博客將幫助您了解圍繞它的細節。 除了了解為您的企業構建人工智能軟件的優勢之外，我們還將幫助您了解構建人工智能軟件的成本。

但在深入討論細節之前，我們先來了解一下為什麼人工智能軟件值得投資。

人工智能軟件如何幫助企業簡化運營：了解其價值

人工智能軟件可以簡化您的業務運營、增強決策流程並加快實現業務目標。 據Statista 預測，到2030 年，人工智能軟件市場預計將達到2 萬億美元。這些軟件，包括聊天機器人、圖像生成人工智能和移動應用程序等，是人工智能在行業中的關鍵應用，並將不斷改進。未來幾年該行業的整體財務狀況。

人工智能算法可以輕鬆快速地處理大量數據，超越人類的速度和準確性。 人工智能軟件的範圍還擴展到預測客戶行為、了解銷售模式，甚至自動化營銷活動。

考慮到一系列潛在優勢，投資人工智能軟件成為初創公司以及希望在數字領域獲得競爭優勢的企業的戰略選擇。

現在讓我們詳細看看為企業構建人工智能軟件的優勢。

人工智能軟件開發對企業的好處

採用人工智能軟件給各個行業帶來了變革性的好處，提供了創新的解決方案來應對多種挑戰。 讓我們詳細看看為什麼企業需要創建人工智能軟件。

提升客戶服務

人工智能驅動的聊天機器人徹底改變了客戶服務。 這些智能係統處理日常查詢、提供產品推薦並幫助解決問題，從而顯著提高客戶滿意度並降低總體成本。

知情決策

人工智能平台提供前所未有的數據分析功能，為組織提供做出明智決策所需的基本見解。 利用先進的分析和機器學習，企業可以從廣泛的數據集中提取有價值的信息，優化運營並做出準確的預測。

高效的流程自動化

基於人工智能的業務解決方案可幫助組織自動執行重複性任務，使利益相關者能夠專注於戰略計劃。 無論是處理數據、處理庫存還是維護質量，人工智能驅動的自動化都可以提高效率、減少錯誤並加快流程。

精準需求預測

人工智能算法分析歷史數據、市場波動和外部因素，提供準確的需求預測和高效的庫存管理。 這種由人工智能驅動的需求預測和庫存優化創建了簡化的供應鏈，降低了成本並提高了客戶滿意度。

[另請閱讀：預測分析如何簡化運營並縮小業務差距]

增強的欺詐檢測

人工智能通過分析實時模式和多個數據源來識別欺詐活動。 人工智能驅動的欺詐檢測系統可幫助組織防止各種欺詐行為，保護金融交易和敏感信息。

量身定制的營銷體驗

人工智能驅動的個性化使企業能夠提供量身定制的營銷活動和客戶體驗，使其成為創建人工智能軟件廣受歡迎的優勢之一。

優化資源配置

人工智能算法有助於優化運輸、物流等行業的資源分配。它們使企業能夠通過分析數據並考慮交通模式、天氣條件和能源消耗等因素來做出明智的決策，降低成本並最大限度地減少浪費。

每個行業如何在其業務中利用人工智能——一瞥

通過利用人工智能技術的力量，多個行業的企業可以獲得明顯的優勢，優化日常運營，提高客戶滿意度並探索新的視野。 以下是人工智能軟件開發的多個用例。

衛生保健

人工智能分析複雜的醫療數據，為個性化治療讓路，並在應用程序的幫助下提供實時患者建議。 組織可以通過集成基於人工智能的虛擬護士或聊天機器人來增強患者護理，為簡化醫療諮詢鋪平道路。

製造業

人工智能可以優化運營、提高產品質量並檢測製造軟件中的問題。 預測性維護進一步有助於降低停機成本，計算機視覺增強了整體實時質量控制。

網絡安全

人工智能檢測網絡異常，增強多層安全性，並幫助識別威脅。 生物識別登錄和人工智能輔助工具能夠保護關鍵數據免受網絡攻擊。

後勤

人工智能通過自主設備、預測分析和自動化增強物流。 物流領域的人工智能軟件開發解決方案預計將通過優化供應鏈產生1.3-2萬億美元的經濟價值。

金融

人工智能能夠通過識別可疑模式來加強金融安全。 例如，使用基於人工智能的軟件對 PayPal 來說是一個福音，將其整體欺詐率降低至 0.32%。 簡而言之，該技術還可以幫助交易和投資管理，並實現信用評估等任務的自動化。

教育

人工智能通過自動化任務、支持虛擬教師和解決學術挑戰來改變學習方式。 該技術可以重新定義全球多個地區不同學生群體的學習體驗。

旅遊

人工智能可以個性化旅行計劃、改善客戶服務並提供數據驅動的見解。 它通過預訂助手和服務聊天機器人豐富了旅行體驗。

體育與娛樂

人工智能增強了媒體和娛樂領域的內容創建和交付。 它支持個性化推薦、內容分類和有針對性的廣告。

構建人工智能軟件的分步指南

基於人工智能的軟件開發是一個複雜的過程，需要專家的指導。 因此，建議與 Appinventiv 這樣的專業軟件開發公司合作，它可以幫助您正確看待問題，同時為您優化人工智能軟件開發生命週期。 以下是為您的企業構建人工智能軟件的分步指南：

收集數據集

開發人工智能軟件的第一階段涉及收集與問題相對應的全面數據集。 該數據集應包含人工智能在現實世界中遇到的廣泛示例。 這些數據作為訓練和評估人工智能模型的基礎。

清潔和標籤

在此階段清理數據集以解決缺失值和不一致問題。 清理後，數據將被標記或註釋，確保每個實體都標記有正確的輸出或類別。 註釋在監督學習中發揮著至關重要的作用，並提供人工智能標記的訓練數據。

選型

清理數據後，就可以根據業務問題的性質選擇合適的 AI 模型架構了。 例如，如果您處理結構化數據，機器學習算法可能是正確的選擇。 另一方面，用於圖像識別的人工智能軟件可能需要卷積神經網絡（CNN）。

攝取和訓練模型

在開發人工智能軟件的這個階段，需要準備經過清理和註釋的數據集以進行訓練。 它應該分為訓練集、驗證集和測試集。 所選的人工智能模型應使用訓練數據進行訓練，同時在驗證集上驗證其性能。 為了達到滿意的性能，需要對模型參數和算法進行調整。

數據集的微調

如果模型的性能未達到標準，則需要通過添加更多示例或修復訓練過程中出現的任何問題來完善數據集。 這個迭代過程能夠使模型更好地理解新的和未見過的數據。

前端應用程序開發

一旦數據得到微調，創建人工智能軟件的開發過程就開始了。 它涉及開發一個用戶友好的移動或網絡應用程序，該應用程序將與您訓練有素的人工智能模型進行交互。 該界面允許用戶輸入信息並根據特定的應用程序功能從人工智能中獲取預測。

部署和進一步完善

完成必要的步驟後，人工智能模型和前端應用程序應部署到生產環境。 這將允許用戶訪問和使用該解決方案。 持續監控模型的性能並收集用戶反饋非常重要。 觀察現實世界的使用模式有助於進一步完善人工智能模型和軟件。

在了解了各種人工智能軟件開發步驟之後，讓我們繼續深入研究與創建類似軟件相關的開發成本的詳細信息。

了解人工智能軟件開發成本

為了給您一個粗略的了解，人工智能軟件開發的總體成本可能從 50,000 美元到 300,000 美元不等。 有幾個因素會影響開發人工智能軟件的成本，例如軟件的複雜性、要集成的功能、僱用的軟件開發公司的位置、使用的技術堆棧、項目交付時間表等。

簡而言之，可以說整體軟件複雜性是影響開發預算的最重要因素。 例如，如果您希望開發高度複雜的人工智能軟件，並且具有復雜的功能列表，那麼與功能和特性最少的簡單軟件相比，它最終會花費更多的成本。

下面讓我們詳細看看影響人工智能軟件開發成本的多重因素。

影響人工智能軟件創建成本的因素

構建人工智能軟件的成本受到技術、監管合規、用戶體驗、維護等多種因素的影響。下面讓我們詳細了解它們如何影響人工智能驅動的軟件開發預算：

用戶界面/用戶體驗設計

UI/UX 設計的複雜性和質量顯著影響開發基於人工智能的軟件解決方案的成本。 創建直觀且具有視覺吸引力的用戶體驗需要額外的設計工作，因此直接增加了人工智能驅動的軟件開發的總體費用

平台選擇

軟件開發平台的選擇，無論是iOS、Android還是跨平台，都會影響整體的開發成本。 建議先創建單一平台的人工智能軟件，然後根據市場反應擴展到跨平台軟件，以優化初始成本。

開發團隊規模

開發團隊的規模和組成，無論是內部團隊、外包團隊還是自由職業者，在確定人工智能輔助軟件開發成本方面發揮著關鍵作用。 不同的選擇有不同的財務影響。 如果您希望簡化開發流程並利用最先進的技術，同時優化預算，建議與 Appinventiv 這樣的專門外包團隊合作。

地理位置

提供人工智能軟件開發服務的開發機構所在地直接影響構建人工智能軟件的成本。 每小時的開發速度因全球多個地理區域而異。

按地區劃分的應用程序開發率：

• 東歐：60 美元 – 70 美元
• 亞洲：40 美元 – 50 美元
• 美國：100 美元 – 120 美元
• 非洲：20 – 40 美元

數據集成本

在專有數據集和開源數據集之間進行選擇通常會導致使用人工智能的軟件開發的最終成本增加。 開源數據集通常是免費的，但其處理成本最終可能會增加預算。 另一方面，獲取專有數據集許可需要支付額外費用，並且可能會根據大小和質量而有所不同。

註釋成本

總體註釋成本也會增加開發人工智能軟件的成本。 有幾個因素決定了註釋的成本，例如數據的複雜性和所使用的方法。 當涉及圖像等複雜數據時，需要使用仔細的註釋技術，這可能會導致更高的成本。 手動人工註釋和自動化方法在成本和準確性方面有所不同。

算法複雜度和訓練

深度學習神經網絡等人工智能算法的複雜性會影響創建人工智能軟件的開發成本。 複雜的算法可能需要更多的時間和計算資源來進行訓練，從而導致更高的成本。

監管和合規要求

醫療保健、金融和法律行業有嚴格的監管要求（HIPAA、GLBA、GDPR 等）。開發符合這些法規的 AI 軟件可能需要專業知識、全面的測試和文檔，從而導致成本更高。

雲儲存

雲存儲還增加了創建人工智能軟件的總體開發成本。 這些成本受到三個主要因素的影響：數據量、訪問頻率以及企業希望僱用的雲服務提供商。 就數據量而言，數據量越大，成本越高，而對存儲數據的頻繁訪問也會導致成本增加。 不同雲提供商的雲存儲成本有所不同； 因此，仔細考慮和比較可用的選項至關重要。

Appinventiv 如何幫助您構建保證最大投資回報率的人工智能軟件？

人工智能技術對於開發複製人類智能、做出明智決策和增強日常任務的軟件至關重要。 它在各行業中迅速發展，從而提高了客戶滿意度並增強了企業的競爭優勢。 人工智能的多功能性和潛力在金融科技、社交媒體、遠程醫療等各個領域都很明顯。它為新機遇、促進增長和推動創新鋪平了道路。 當談到基於人工智能的強大軟件開發時，該領域專家的專業干預是相當必要的。

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常見問題解答

問：基於人工智能的企業軟件開發的未來是什麼？

答：人工智能的未來以快速進步為標誌，這將重新定義其格局。 人們可以期待在各個領域取得重大進展。 例如，可解釋的人工智能將佔據中心舞台，實現醫療保健和金融等領域的透明決策。 邊緣計算的人工智能也將不斷興起，使實時決策更接近數據源並減少對雲的依賴。 道德人工智能治理將受到重視，確保負責任的開發、部署和使用。 人工智能增強的創造力有望重塑藝術領域，突破創意界限。 人工智能即服務（AIaaS）將能夠簡化對人工智能功能的訪問，提供現成的資源和框架。

問：構建人工智能軟件需要多少錢？

答：創建人工智能軟件的成本從 50,000 美元到 300,000 美元不等。 有幾個因素進一步影響開發的總體成本，例如軟件的複雜性、項目交付時間表、僱用的軟件開發公司的位置、軟件的 UI/UX 設計、要集成到軟件中的功能等。

問：構建人工智能軟件需要多長時間？

答：構建人工智能軟件的時間直接取決於軟件的整體複雜性。 例如，具有廣泛功能集的高度複雜的軟件將需要大約 9 到 12 個月的開發時間。 另一方面，具有最少功能列表的簡單軟件將需要大約 3 到 6 個月的時間。 與我們的團隊聯繫，獲取根據您使用人工智能進行軟件開發的要求定制的項目時間表詳細信息。