低代码和人工智能如何帮助企业提高效率

数字化带来了海量的数据。预计全球创建、捕获、复制和使用的数据总量将迅速增加，到 2020 年将达到 64.2 ZB。在截至 2025 年的未来五年内，全球数据创建量预计将增长到 180 ZB 以上。这是由社交、移动和云技术共同创造的信息洪流。这些数据包含很多隐藏信息。业务领导者必须使用这些数据来做出明智的决策，这可以大致分为两种类型：

大批量、低风险的决策，人工智能可以帮助分析大型数据集并实现无差错决策。

高价值、高风险的决策，其中人工智能/数据科学模型可帮助人类实时提取智能见解并实现智能决策。

基于低代码的人工智能平台是每个企业都需要的

低代码 AI 平台加快了“数据到洞察”的旅程，实现了组织范围内的高效决策。业务领导者可以开发、部署、监控和重新训练使用企业数据的机器学习和 AI 模型，并通过直观的拖放界面方便地提供详细的见解。此外，该平台还具备整合数据、部署和监控这些模型的能力。

让我们了解低代码 AI 平台如何帮助企业提高效率

更快的上市时间：低代码 AI 平台使组织中的 AI 民主化，并使包括业务分析师、领域专家、IT 工程师和公民数据科学家在内的各种利益相关者能够使用和处理大量数据、构建 ML 模型并制造明智的决定。该平台有助于快速创建和部署概念证明 (POC)，从而确保更快的上市时间并缩短周转时间。此外，由于大多数任务可以使用直观的拖放界面完成，因此可以轻松完成各种活动的周转时间，包括准备数据和创建用于开发、试验和监控模型的管道.

可重用性和协作性：模型、数据管道和文档等资产一旦创建，就可以在整个组织内共享，并由从事类似解决方案的其他团队重用，从而减少在不同部门完成类似项目的时间损失。此外，公民数据科学家、技术团队和数据团队之间的协作得到改善。

可扩展性： “75% 的企业领导者认为，如果他们无法弄清楚如何扩展人工智能，他们将在五年内倒闭;76% 的人也承认他们不知道该怎么做。” 可扩展性是扩展产品时需要考虑的一个重要领域。研究表明，与无法扩展的公司相比，公司战略性地扩展其 AI 项目可产生 5 倍的回报。低代码人工智能平台解决了各种业务问题。组织首先使用它来自动化内部流程，提高生产力，并增加员工和客户的参与度。随着他们的进步，目标转向战略收益。

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