几年前,我工作的银行安装了一个人工智能(A I)系统,检测到潜在的信用卡欺诈。 该系统运行良好,发现并打破了几次欺诈企图。

然而,就在我们感觉很舒服的时候,我们接到了一个非常愤怒的董事会成员的电话。 董事会成员试图在一家家庭装修商店进行大规模购买,他的信用卡被拒绝。 情况不方便,尴尬..

不幸的是,我们学到的是人工智能系统能够发出假阳性或不准确的结果。 为了对付这种情况,我们需要增加这些系统的知识和分析能力,以便系统能够更精确地移动。

这一增加增量人工智能知识库和性能的过程应纳入每个人工智能项目。 让我们面对它:人工智能不是完美的。 然而,如果你制定一个强大的持续质量改进过程,它可以非常接近它。

以下是三种提高你的人工智能性能的方法。

采访潜在的人工智能解决方案供应商关于人工智能的学习能力以及系统提供的分析。 您还想知道AI是否包括机器学习和深度学习能力。

定义人机业务流程最优地结合了人类和机器可以提供的最好的服务。 例如,在医疗保健领域,人工智能擅长快速处理数千页的医学期刊和病历,为医生提供诊断。 然后,医生可以根据自己多年的经验来完善诊断。 这导致了人类和机器之间的一流合作。

不断衡量结果是很重要的。 你的人工智能的错误率是多少? 你的准确率是多少? 和其他类型的软件一样,AI也会有缺点.. 你越能增长AI系统的知识和性能基础,结果的准确性和投资回报就越大。