Verwenden von Augmented AI für die menschliche Schleife, wenn Sie Machine überhaupt nicht vertrauen möchten
Erweiterte Künstliche Intelligenz (A2I) | Artikel
Implementieren Sie schnell eine menschliche Überprüfung der Vorhersagen des maschinellen Lernens.
Einige Machine-Learning-Anwendungen erfordern menschliche Aufsicht, um die Genauigkeit bei sensiblen Daten sicherzustellen, kontinuierliche Verbesserungen zu ermöglichen und Modelle mit aktualisierten Vorhersagen neu zu trainieren. In diesen Situationen müssen Sie sich jedoch oft zwischen einem reinen Machine-Learning-System oder einem rein menschlichen System entscheiden. Unternehmen suchen nach dem Besten aus beiden Welten: Sie möchten Machine-Learning-Systeme in Ihren Arbeitsablauf integrieren und gleichzeitig die Ergebnisse von einem Menschen im Auge behalten, um die erforderliche Präzision zu gewährleisten.
Viele Entscheidungen in unserem Leben erfordern eine gute Prognose, und künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) können fast immer besser prognostizieren als ihre menschlichen Kollegen. Trotz all dieser technologischen Fortschritte scheint es uns immer noch an Vertrauen in KI-Vorhersagen zu mangeln. Jüngste Fälle zeigen, dass Menschen sich nicht gerne auf KI verlassen und lieber menschlichen Experten vertrauen, auch wenn sie sich irren.
Warum haben wir nicht das Beste aus beiden Welten?
Verständlicherweise sind die Menschen besorgt und zögern, zu vertrauen
die Maschine; wie können wir überprüfen, dass die Maschine bei ihrer langweiligen Arbeit keine Fehler macht?
In den folgenden Abschnitten werden wir dies Schritt für Schritt erklären.
„KI-basierte Dokumentenverarbeitung zur mehrsprachigen Prozessunterstützung“
Schauen wir uns einige Anwendungsfälle an
Healthcare Sector
Krankenversicherungsansprüche, Aufnahmeformulare, Rezepte und viele andere Gesundheitsdokumente enthalten wertvolle Informationen, die schnell und präzise extrahiert werden müssen. Sie können jetzt A2I und Textract verwenden, um Dokumente zu verarbeiten, die Daten zu extrahieren und die kritischen Daten von einem Menschen überprüfen zu lassen. Dies spart Zeit und Geld bei der Dokumentenverarbeitung und ermöglicht es Menschen, kontinuierlich alle nuancierten oder sensiblen Daten zu überprüfen oder Vorhersagen zu prüfen.
Bank- und Finanzdienstleistungen
Kredit- oder Hypothekenanträge, Steuerformulare und viele andere Finanzdokumente enthalten Millionen von Datenpunkten, die schnell und effektiv verarbeitet und extrahiert werden müssen. Mit Textract und Amazon A2I können Sie wichtige Daten aus diesen Formularen extrahieren, egal ob strukturiert oder unstrukturiert, und die Ausgabe von einem Menschen überprüfen lassen. DealNet Capital verwendet Textract und Amazon A2I zur Verarbeitung seiner Finanzunterlagen, wodurch der Zeitaufwand für die manuelle Überprüfung von Dokumenten um bis zu 80 % reduziert wurde.
Vorteile und Nutzen
Implementieren Sie schnell eine Überprüfung der ML-Vorhersagen durch den Menschen.
Mit A2I können Sie menschliche Überprüfungen basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen in ML-Anwendungen integrieren. Vorhersagen mit geringer Zuverlässigkeit werden an Menschen gesendet, die sie überprüfen und Maßnahmen ergreifen. Sie können auch mehrere Prüfer auffordern, eine Prognose zu überprüfen, um einen Konsens zu erzielen. Darüber hinaus können Sie zur Prüfung von Modellen zufällig ausgewählte Vorhersagen für die menschliche Überprüfung auswählen, sodass Sie regelmäßig bewerten können, ob das Modell noch gut funktioniert. A2I hilft Menschen und Maschinen dabei, das zu tun, was sie am besten können.
Integrieren Sie eine menschliche Überwachung in jede Anwendung.
A2I bietet eine einfache Möglichkeit, menschliche Aufsicht in Ihre Machine-Learning-Workflows zu integrieren, ohne dass Erfahrung mit Machine Learning erforderlich ist. Es ist nicht erforderlich, ein ausschließlich menschliches Überprüfungssystem anstelle von ausschließlich Machine Learning zu verwenden. A2I kombiniert Machine Learning und Menschen, um Ihnen Automatisierung zu bieten, während ein menschliches Auge die Ergebnisse überwacht, um die erforderliche Präzision zu gewährleisten. Amazon A2I erleichtert die Integration menschlicher Urteilskraft und KI in jede ML-Anwendung, unabhängig davon, ob sie auf AWS oder einer anderen Plattform ausgeführt wird.
Schneller auf den Markt kommen.
Wenn Sie sich zwischen maschinellem Lernen und manuellen Prozessen durch Menschen entscheiden, können Sie sich heute für die Markteinführung entscheiden und nicht erst in einigen Monaten. Durch die Integration von Amazon A2I in Ihren Workflow können Sie Ihr maschinelles Lernen nicht nur schneller auf den Markt bringen, sondern Ihre Modelle auch im Laufe der Zeit aktualisieren und neu trainieren. Wenn sich Ihre Geschäftsanforderungen ändern, können sich auch Ihre Workflows ändern. Amazon A2I kann Ihnen dabei helfen, Ihre Modelle kontinuierlich zu verbessern, egal in welcher Phase Ihrer maschinellen Lernreise Sie sich befinden.
„Leitung für KI-Verifizierung und -Erweiterung: Die Landschaft der künstlichen Intelligenz verändern“
„Automatisierte Extraktion aus internationalen Schiedsgerichtsdokumenten“
Beispiele dafür, wie andere diese Methode erfolgreich angepasst haben
T-Mobile US, Inc. definiert durch führende Produkt- und Serviceinnovationen neu, wie Verbraucher und Unternehmen Mobilfunkdienste erwerben. Ihr fortschrittliches landesweites Netzwerk bietet 84.2 Millionen Kunden, die keine Kompromisse bei Qualität und Wert eingehen möchten, Mobilfunkerlebnisse.
„Die Bereitstellung relevanter Informationen wie Kontodetails und verfügbarer Rabatte in Echtzeit an unsere Kundendienstmitarbeiter, während sie Live-Gespräche mit Kunden führen, ist eine der Möglichkeiten, mit denen T-Mobile maschinelles Lernen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses nutzt. Mit A2I können wir sicherstellen, dass unsere Modelle kontinuierlich qualitativ hochwertige Erkenntnisse liefern, indem wir Menschen zufällige Stichproben der Modellvorhersagen validieren lassen. Vertrauen ist beim maschinellen Lernen am schwierigsten aufzubauen, und A2I ermöglicht es uns, sicherzustellen, dass unsere Modelle die wenigsten Fehler machen.“
- Heather Nolis, Ingenieurin für maschinelles Lernen, T-Mobile
Change Healthcare ist ein führendes unabhängiges Unternehmen für Gesundheitstechnologie, das daten- und analyseorientierte Lösungen zur Verbesserung der Ergebnisse der klinischen, finanziellen und Patientenbindung im US-amerikanischen Gesundheitssystem anbietet.
„Bei Change Healthcare helfen wir, die Transformation des Gesundheitswesens zu beschleunigen, indem wir Innovationen entwickeln, um Ineffizienzen zu beseitigen, Kosten zu senken und Ergebnisse zu verbessern. Wir verfügen über einen robusten Satz integrierter künstlicher Intelligenz-Engines, die der Branche neue Erkenntnisse, Auswirkungen und Innovationen bringen. Entscheidend für unsere Ergebnisse ist, dass wir es den beteiligten Menschen ermöglichen, unsere Daten zu verstehen und Arbeitsabläufe zu automatisieren. Augmented AI (Amazon A2I) erleichtert den Aufbau der für die menschliche Überprüfung von ML-Vorhersagen erforderlichen Arbeitsabläufe. Da A2I HIPAA-konform wird, können wir den Menschen in den Arbeitsablauf und den Entscheidungsprozess einbeziehen und so die Effizienz der Millionen von Dokumenten steigern, die wir verarbeiten, um noch mehr Wert für Patienten, Kostenträger und Anbieter zu schaffen.“
- Luyuan Fang, Chief AI Officer von Change Healthcare
„KI-gestützter Dokumentenvergleich zur Prüfung der Rechtskonformität“
Effizienz | Genauigkeit | Automatisierung | Innovationen | Produktivität | Wettbewerbsvorteil | Wirtschaftlichkeit | Skalierbarkeit | Personalisierung | Bereitstellungsbereite KI | Schulung und Support | Künstliche Intelligenz | Einnahmen | KI-gesteuerte Rechtsberatung | KI-gestützte Anwaltskanzlei | KI-Rechtstechnologie | KI in der Rechtspraxis | KI für Juristen | KI-gestützte Anwaltskanzleien | KI-Rechtskosteneinsparungen | KI-Rechtsprozessautomatisierung | KI in der juristischen Geschäftsentwicklung | KI-Rechtsforschung | KI-unterstützte Rechtsarbeit | AI Legal Analytics | Überprüfung von AI-Rechtsdokumenten | AI Rechtsvertragsmanagement | AI Legal e-Discovery | AI-Rechtskonformität | KI-Rechts-Chatbots | AI Legal Forecasting
Wie fange ich an, KI zu nutzen?
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Maksymilian Czarnecki
Der ursprünglich auf Englisch verfasste Blog-Beitrag durchlief eine magische Metamorphose in die Sprachen Arabisch, Chinesisch, Dänisch, Niederländisch, Finnisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Ungarisch, Italienisch, Japanisch, Polnisch, Portugiesisch, Spanisch, Schwedisch und Türkisch. Wenn ein subtiler Inhalt seinen Glanz verloren hat, lassen Sie uns den ursprünglichen englischen Funken zurückbeschwören.
