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企业在采用人工智能时面临诸如工具分散、高成本和治理问题等挑战。本指南重点介绍了 10 个最受好评的 AI 解决方案 通过简化工作流程、提高效率和减少开支来解决这些问题。从统一人工智能模型的平台到自动化数据管道的工具，这些解决方案都是为美国企业量身定制的，旨在增强运营，同时保持安全性和合规性。
这些工具旨在节省时间、简化管理，并在零售、医疗保健和金融等行业提供可衡量的结果。无论你是想整合 AI 模型、自动化工作流程还是改善决策，都有适合你需求的解决方案。
这些平台使企业能够克服人工智能采用障碍，简化运营并实现价值最大化。深入阅读全文，找到最适合您组织的产品。
Prompts.ai 将 35 多种大型语言模型整合到一个安全统一的平台中，解决了常见的障碍，例如工具蔓延、隐性费用和治理挑战，这些障碍通常阻碍 AI 的采用。
该平台集成了顶级模型，例如 GPT-4、Claude、 美洲驼，以及 双子座，只需一次订阅即可访问所有内容。这样，它就无需使用多个帐户，并允许团队并排比较模型的性能。这种简化的设置可帮助用户为任何给定任务选择最有效的模型。
和 实时财务运营成本控制，组织可以完全透明地了解其人工智能支出。该平台跟踪代币使用情况，监控团队和项目的成本，并将人工智能支出直接与业务成果联系起来，使财务团队能够更有效地管理预算。
Prompts.ai 还具有一个 内置社区和认证计划 适用于快速的工程师。该计划为专业设计的工作流程打开了大门，并为团队提供了结构化培训，以建立内部人工智能专业知识。
对于处理敏感数据的企业，该平台提供 企业级安全性与合规性。它包括详细的审计记录和治理控制，符合《财富》500强公司期望的严格标准，确保在整个人工智能运营过程中数据受到保护。
这些功能使各个部门的团队能够毫不费力地将人工智能集成到他们的工作流程中。
由于其整合的设计，Prompts.ai 支持营销、研发 (R&D) 和客户服务等行业的各种应用程序。
营销团队使用该平台来 保持一致的品牌信息 跨越竞选活动。他们可以使用标准化模板来确保品牌声音和质量保持不变，而不是从头开始创建提示。
在研发方面， 并排模型比较 该功能允许团队测试假设并评估哪些模型在技术文档、编码或数据分析等任务中表现最佳。
对于客户服务团队来说，该平台有助于 标准化响应质量 同时保持个人风格。预定义的工作流程可以有效地处理常见的查询，同时仍然可以根据个别客户的需求量身定制答复。
这些能力转化为企业运营效率的切实改善。
Prompts.ai 为寻求优化其人工智能战略的美国公司提供了明显的优势。
Prompts.ai 提供针对不同需求量身定制的灵活定价计划：
个人计划：
商业计划：
对于人工智能使用情况可变的企业， 即用即付 TOKN 积分系统 确保他们只按实际用量付费，从而消除不必要的月费，并使成本与实际消费保持一致。
Domo 将云分析和 AI 见解整合到一个平台中，解决了数据源分散带来的挑战，这些数据源往往会给决策者留下不完整的信息。其集成功能套件可确保无缝的数据管理和切实可行的见解。
Domo's 云原生架构 连接到 1,000 多个数据源，无需进行冗长的数据仓库设置。该平台实时处理信息，使团队能够根据最新的可用数据做出决策。
用它的 人工智能和机器学习能力，Domo 会自动识别指标异常并建议立即采取行动。智能警报会在机会或潜在问题升级之前通知团队，同时系统会不断适应用户行为以改进其建议。
该平台的 移动优先设计 和 协作工具 允许用户从任何位置访问仪表板、共享见解、评论数据和分配任务。这确保了团队无需在多个应用程序之间切换即可快速采取行动。
Domo 的功能专为应对各个行业的挑战而量身定制，提供有针对性的解决方案。
在制造业中，Domo 提供帮助 监控生产效率 跨越多个设施。通过整合来自设备传感器、质量控制系统和库存工具的数据，该平台提供了完整的运营视图。工厂经理可以查明瓶颈并更有效地分配资源。
零售企业依赖 Domo 实时销售业绩跟踪。当销售目标面临风险时，门店经理会立即收到提醒，使他们能够调整人员配置或即时实施促销活动。通过将销售点数据与天气预报、当地事件和历史模式整合，该平台为性能波动提供了宝贵的背景信息。
在医疗保健领域，Domo 支持以下努力 改善患者预后 通过分析治疗趋势和资源利用率。医院管理员可以监控床位占用率、急诊室等待时间和员工生产率等指标，确保更好 患者护理 同时有效管理成本。
这些示例突显了 Domo 如何提高运营效率并为美国各地的企业决策提供支持。
Domo具有明显的优势，可以帮助美国公司改善其运营和决策流程。
Domo 提供灵活的订阅计划，旨在满足各种规模企业的需求：
此外，Domo 还提供 基于消费的定价 用于数据存储和处理。这使企业能够根据实际使用量调整成本，从而避免因未使用容量而产生不必要的支出。
Prefect 简化了工作流程和数据管道的管理，使企业更容易扩展和处理复杂的数据流程。
Prefect 可自动执行重复的工作流程任务，并提供灵活的部署选项，支持基于云和本地的环境。它能够实时调整工作流程，确保运营能够跟上不断变化的需求。
这种自动化最大限度地减少了对手动干预的需求，即使需求发生变化，也能保持工作流程平稳运行。
通过自动执行相互关联的数据任务，Prefect 可确保可靠的处理并在不增加复杂性的情况下支持增长。它对自动化和适应性的关注有助于企业保持运营一致性，同时有效地扩展其数据运营。这对于希望优化资源使用和简化流程的美国公司来说尤其有价值。
浏览 Prefect 的官方资源，详细了解其最新功能和定价选项。
Metaflow 简化了机器学习工作流程的开发和部署，使数据科学家能够创建可用于生产的 AI 系统，而不会受到基础设施挑战的困扰。
Metaflow 旨在提高人工智能模型开发的效率和可管理性。
Metaflow 在处理复杂的数据密集型用例方面特别有效：
Metaflow 提供针对美国企业需求量身定制的特定优势：
Kubeflow 是一个开源平台，可简化在 Kubernetes 上管理机器学习 (ML) 工作流程。它旨在帮助组织在生产环境中部署、管理和扩展人工智能模型。
Kubeflow 提供了一套为企业机器学习操作量身定制的工具：
这些工具为应对各种行业挑战提供了坚实的框架。
Kubeflow 非常适合处理各个领域的复杂 AI 工作流程：
Kubeflow 为在美国运营的企业带来了多项优势：
作为一个开源平台，Kubeflow 免收许可费。但是，云基础架构、第三方支持和实施服务可能会产生额外费用。
Ray Serve 是一个专为可扩展模型服务而设计的库，基于 Ray 构建，旨在简化生产中 AI 模型的部署。它提供了一个多功能框架，可以高效地提供模型，无论是用于简单的预测还是涉及多个模型的更复杂的工作流程。
Ray Serve 提供了一系列为企业 AI 部署量身定制的功能：
其架构支持同步和异步服务，使其能够适应不同的运营需求。
这些功能使 Ray Serve 成为适用于各种业务场景的多功能工具。
Ray Serve 在高性能模型服务场景中表现出色，例如：
这些用例突出了 Ray Serve 如何轻松应对特定业务挑战。
Ray Serve 为美国企业提供了关键优势：
通过将可扩展性和可靠性相结合，Ray Serve 完全符合希望简化 AI 集成的企业的需求。
Ray Serve 是一款免费提供的开源软件。但是，企业应考虑与云基础设施相关的成本，例如计算资源和流量。对于寻求额外支持的组织，可通过以下方式获得企业服务和托管解决方案 任何规模。
Diaflow 是一种易于访问的可视化工具，旨在简化创建和管理 人工智能驱动的工作流程。该平台允许企业使用直观的拖放界面简化流程，使其适合具有不同技术专业知识水平的团队。作为更广泛的人工智能工作流程解决方案的一部分，Diaflow 专注于简化流程设计和集成。
Diaflow 的功能使企业能够应对一系列运营挑战：
Diaflow 提供了针对美国公司需求量身定制的多项优势：
Apache Airflow 是一个开源平台，旨在协调数据工作流程和自动执行任务。它与其他 AI 自动化工具协同工作，为管理数据管道提供了一种可扩展且透明的方式。通过以定向无环图 (DAG) 的形式调度、监控和管理工作流程，Airflow 简化了复杂业务流程的可视化和控制。它可以轻松集成到现代 AI 工作流程中，使其成为许多组织的关键组件。
Apache Airflow 可免费使用，不收取许可费。但是，组织必须承担基础架构和运行所需的运营成本。对于寻求托管服务的用户，主要的云提供商提供托管选项，其定价取决于部署规模和特定需求。
Vue.ai 是一个旨在简化和加快企业采用人工智能的平台。其模块化设计将工作流程自动化与高级机器学习相结合，提供了可快速创造价值的单一解决方案。通过实现快速部署，Vue.ai 可以帮助企业在没有漫长的实施时间表的情况下取得成果。
该平台通过低代码操作界面和面向人工智能专家的强大数据平台连接技术和业务团队。这种双重功能促进了从准备数据到部署 AI 模型的整个过程中的顺畅协作。Vue.ai 支持简化的文档处理，并提供适用于各行业的解决方案。
Vue.ai 的 智能文档处理 (IDP) 解决方案使用计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 来自动处理文档。它可以处理发票、合同、表格和其他业务文档，同时还允许企业创建根据其需求量身定制的自定义工作流程。已经涵盖了整合 200 个数据源，Vue.ai 打破了经常阻碍企业 AI 项目的数据孤岛。
该平台的 多云兼容性 确保它以最少的设置在各种云环境中运行。这种灵活性对于使用混合云系统或计划云迁移的企业尤其有价值。Vue.ai 的自动化功能还可以适应不断变化的业务条件，从而减少了手动调整的需求。
此外， 生成式 AI 工作流程 嵌入到平台中，支持内容创建、数据丰富和自动决策等任务。针对常见业务场景的预建模板可让团队更高效地启动 AI 项目，无需从头开始。
Vue.ai 的集成设计减少了效率低下，消除了数据孤岛并提高了运营性能。
Vue.ai 的功能支持各行各业的各种实际应用：
Vue.ai 为业务绩效提供了可衡量的改进。使用平台报告的企业 数据精度提高 30%， 加工成本降低 40%，以及工作流程 快四倍。这些收益转化为显著的节省和运营改进。
该平台的快速部署流程脱颖而出，企业实现了 试点在 30 天内上线，60 天内实现投资回报，90 天内全面实施。这与传统的人工智能实现形成鲜明对比，后者可能需要一年多的时间才能产生结果。
在电子商务领域，用户已经看到了 转化率提高了40％，一个 上市时间缩短了 85%，还有一个 独特的产品浏览量增加了 30%。最重要的是，团队平均节省了 每人每周 27 小时, 使他们能够腾出时间专注于战略举措, 而不是重复性任务.
客户满意度是另一个亮点， 96% 的 Vue.ai 客户将该平台视为 “战略合作伙伴”。这种高满意度反映了该平台在持续交付成果的同时适应不断变化的业务需求的能力。
Vue.ai 根据业务规模、部署规模和所需功能等因素提供量身定制的定价计划。灵活的定价结构允许公司从试点项目开始以证明投资回报率，然后再扩展到更大规模的部署。有关详细的定价选项，鼓励企业联系 Vue.ai 的销售团队，以开发适合其预算和技术需求的解决方案。
DataRobot 将整个机器学习生命周期（从准备数据到部署模型）整合到一个聚合的平台中。通过弥合数据科学家、开发人员和 IT 团队之间的差距，它消除了孤岛并简化了工作流程。它支持预测和生成式人工智能，将多个工具整合到一个简化的解决方案中。
以下是其一些突出功能的详细介绍：
DataRobot 简化了为机器学习准备数据的通常很复杂的过程。它可以直接在云数据仓库内或通过其处理数据整理、加入、聚合和转换等任务 DataRobot 人工智能目录，它提供高级浏览和预览工具。
它是 自动特征工程与发现 通过自动识别、创建和完善功能，获取原始数据并发现新见解。此过程生成的数据集，否则这些数据集可能会被忽视，从而节省了时间并提高了准确性。
该平台的 AutoML 功能为给定任务评估和推荐最佳模型。它测试了各种算法，包括开源算法和专有算法，并建议最佳性能，从而减少了模型选择中的猜测。
用它的 可解释的人工智能 (XAI) 工具，DataRobot 使人们更容易理解模型是如何得出结论的。SHAP 解释、个人预测见解、特征影响分析和特征效果可视化等功能可提供透明度，帮助团队确定推动结果的关键因素。
DataRobot 也大放异彩 模型比较和优化，允许团队评估实验中的多个预测模型。即使在处理不同的数据集和参数时，该平台也可以使用增强型混淆矩阵和量身定制的时间序列体验等工具来评估模型性能，为决策提供帮助。
选择正确的人工智能解决方案取决于各种因素，从技术能力到预算和合规需求。以下是热门平台的并排比较，可帮助您简化决策过程。
此表汇总了关键细节以便快速比较，帮助您专注于满足业务需求的平台。
企业就绪解决方案 像 Prompts.ai 和 数据机器人 提供强大的治理工具和预测分析。Prompts.ai 特别值得注意的是，它将多个 AI 工具整合到一个平台中，有可能将成本削减多达 98%。
开源解决方案 比如 阿帕奇气流， Kubeflow，以及 元流 提供灵活性和成本效益，但需要强大的技术专业知识来进行设置和管理。这些平台非常适合能够处理基础设施定制的工程驱动型团队。
专业工具 像 Vue.ai 和 Diaflow 在利基领域表现出色。Vue.ai 专注于零售优化，而 Diaflow 则专为对话式 AI 量身定制。虽然在他们的领域非常有效，但除了这些专业之外，他们的用例是有限的。
云原生服务 比如 Domo 和 学长 将用户友好的界面与强大的功能相结合，使其非常适合寻求无需大量技术开支的托管解决方案的组织。
在评估这些平台时，请权衡团队的技术专业知识、预算、合规义务和具体目标。定价结构差异很大，从即用即付选项到重大的企业级投资，因此必须考虑初始成本和长期可扩展性。这种比较为探索满足您的业务需求的最佳平台提供了坚实的基础。
如上所述，每个平台都具有针对不同业务需求量身定制的独特优势。关键在于选择与您的目标、技术专长和总体战略相一致的人工智能解决方案。本指南强调了成本、合规性和技术兼容性等基本因素，以帮助您的决策过程。
在预算方面，定价模型起着至关重要的作用。Prompts.ai 等即用即付选项允许您根据使用量调整成本，而像 DataRobot 这样的企业级解决方案需要更大的投资，但可以提供全面的 AutoML 功能。
对于美国境内受监管行业的企业而言，为了有效保护敏感数据，优先考虑合规性和安全性是不可谈判的。
您对平台的选择还应反映团队的技术专长。Apache Airflow 和 Kubeflow 等开源工具非常适合灵活性和节省成本，但需要强大的工程团队来管理。另一方面，诸如Domo和Prefect之类的托管服务降低了技术复杂性，使其成为工程资源有限的团队的理想之选。统一平台可以简化工作流程、显著削减成本并整合工具，而用于零售业的 Vue.ai 或用于对话式 AI 的 Diaflow 等利基解决方案则在专业领域大放异彩。
成功的人工智能战略首先要确定特定的挑战，从小型试点项目开始，然后根据可衡量的结果进行扩展。考虑贵组织的增长计划、现有的技术堆栈和团队能力，确保您选择的解决方案不仅可以满足当前的需求，还可以适应未来的人工智能进步。合适的平台应使您的企业能够克服当今的挑战，并在新机遇出现时蓬勃发展。
为了保护敏感信息并满足利用 AI 解决方案时的监管要求，企业应将重点放在核心实践上，例如 数据加密， 安全数据跟踪，以及 定期安全审计。这些步骤对于维护数据的完整性和机密性至关重要。
同样重要的是选择符合GDPR、CCPA或HIPAA等法规的人工智能工具。采用 通过设计保护隐私原则 并确保持续更新安全协议可以加强对潜在风险的防御。通过将这些保障措施嵌入其运营中，公司可以无缝整合人工智能技术，同时维护强大的数据安全性和合规性标准。
切换到 Prompts.ai 等统一的人工智能平台可以显著削减企业的开支。通过将各种工具整合到一个屋檐下，公司可以避免多项许可费的高昂成本以及兼顾多个单独订阅的麻烦。
除了节省成本外，这些平台还简化了工作流程并减轻了管理负担，为提高生产力和简化运营提供了一种更有效的方法。实际上，一些企业报告说，将成本削减了多达 80% 在切换到集成的人工智能解决方案之后。
诸如此类的工具 Domo 和 学长 正在利用实时数据和自动化来加强决策和简化流程，从而改变企业的运营方式。 Domo 擅长整合和可视化数据，使企业更容易跟踪关键绩效指标 (KPI)，做出更快、更明智的决策。它还减少了手动报告所花费的时间，腾出资源用于更具战略性的任务。
另一方面， 学长 专注于自动化工作流程和使用预测建模来提高生产力，同时降低风险。通过自动执行重复任务并提供切实可行的见解，这两种工具使组织能够采用数据驱动的方法，在当今快节奏的环境中提高效率和适应性。
