很多时候企业拥有重复，乏味且困难的工作流程，这些流程往往会减慢生产速度并增加运营成本。为了降低生产成本，企业别无选择，只能自动化某些功能以降低生产成本。

　　通过数字化重复性任务，企业可以削减文书和人工成本，从而进一步消除人为错误，从而提高效率，从而带来更好的结果。为了使企业能够从上述收益中获益，他们必须选择正确的自动化工具，否则将一无所获。

　　自动化过程涉及使用人工智能平台，该平台可以支持数字化过程并提供与人类将获得的相同或更好的结果。

　　人工智能（AI）是一台机器模仿人类与其他人类思维相关联的认知功能，例如学习和解决问题，推理，解决问题，知识表示，社交智能和通用智能。

　　AI的核心问题包括推理，知识，计划，学习，自然语言处理感知以及移动和操纵对象的能力。方法包括统计方法，计算智能，软计算和传统的符号AI。

　　AI中使用了许多工具，包括搜索和数学优化版本，逻辑，基于概率和经济学的方法。AI平台被定义为某种允许软件运行的硬件架构或软件框架（包括应用程序框架）。

顶级人工智能平台

　　Google AI Platform, TensorFlow, Microsoft Azure, Rainbird, Infosys Nia, Wipro HOLMES, Dialogflow, Premonition, Ayasdi, MindMeld, Meya, KAI, Vital A.I, Wit, Receptiviti, Watson Studio, Lumiata, Infrrd 。

　　AI应用程序还涉及专家系统的使用，例如语音识别和机器视觉。AI平台可以分为通常用于特定任务的弱AI /窄AI或可以为不熟悉的任务找到解决方案的强AI（也称为人工智能）。

　　机器学习：机器学习被视为人工智能的子集。为了使其正常工作，您需要良好而可靠的数据。您所需要做的就是建立您想要做的事情，识别可用数据并让机器学习解决您的问题。机器学习利用算法和统计模型来执行特定任务，而无需使用明确的指令，而是依赖于模式和推理。

　　自动化：要获得全部好处，这是您AI中的必备功能。自动化基本上就是在无需人工干预的情况下，开发出一种能够自动运行的软件。通过自动执行手动流程，您可以节省时间和资源，因为您可以让员工参与其他需要人工操作的操作。您所选择的AI平台应该是易于使用的工具，不需要其他技能，并且可以轻松解决不同的自动化流程。使用正确的系统，您可以轻松地自动化过程。

　　自然语言处理和自然语言理解：这两个功能对于全面优化AI解决方案至关重要。这是因为您需要一个能够支持完整语音识别和交互的系统，这有助于通过语音识别，自然语言理解和自然语言生成来处理和分析大量自然语言数据。

　　云基础架构：此功能可提供可扩展性，以扩展和访问资源以部署复杂的AI和机器学习解决方案。您需要将AI和云结合起来才能充分利用它们的优势。为了确保您的资源在整个过程中都是100％可用，那么在启动AI解决方案时利用平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）至关重要。

01　Google AI平台

　　AI Platform使机器学习开发人员、数据科学家和数据工程师能够轻松地将他们的ML项目从构思到生产和部署，快速且具有成本效益。从数据工程到 "无锁定 "的灵活性，AI Platform的集成工具链帮助您构建和运行自己的机器学习应用。AI Platform支持谷歌的开源平台Kubeflow，它让您可以构建可移植的ML管道，您可以在内部或谷歌云上运行，而无需大量代码更改。而且在您将AI应用部署到生产中时，您还可以使用TensorFlow、TPU和TFX工具等前沿的Google AI技术

02　TensorFlow

　　TensorFlow是用于使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算，而图的边缘表示在它们之间通信的多维数据数组（张量）。灵活的体系结构允许用户使用单个API将计算部署到台式机，服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。TensorFlow最初是由Google机器智能研究组织的Google Brain团队的研究人员和工程师开发的，目的是进行机器学习和深度神经网络研究，但是该系统具有足够的通用性。

03　微软Azure

　　Microsoft Azure机器学习提供基于云的高级分析，旨在简化企业的机器学习。商业用户可以使用Xbox，Bing，R或Python程序包中的同类最佳算法，或者通过放入自定义R或Python代码来建模自己的方式。然后，可以在几分钟内将完成的模型作为Web服务进行部署，该服务可以连接到任何地方的任何数据。也可以将其发布到产品库中的社区或机器学习市场中。在机器学习市场中，可以使用应用程序编程接口（API）和完成的服务。

04　Rainbird

　　Rainbird是屡获殊荣的人工智能平台，使业务运营更加智能。它使企业能够构建具有类人决策能力的系统，从而提高效率和质量。Rainbird使用户能够获取现有的，人类的，业务知识，并将其与公司的数据相结合，以自动执行知识工作，并提供可改变公司员工与客户彼此交互方式的咨询系统。Rainbird处于知识工作自动化技术的最前沿。它是一个强大的生态系统，可用于重新设计知识工作，使公司能够自动化并增强员工绩效的工作。

05　Infosys Nia

　　Infosys Nia是一个基于知识的AI平台。它将机器学习与组织的深入知识结合在一起，以推动自动化和创新。这使企业能够不断地重塑其系统格局。Nia通过Infosys AiKiDo服务产品，大大降低了物理资产和数字资产的维护成本。它捕获了分散且复杂的系统中人员的知识和诀窍，并简化了核心业务流程的持续更新。Nia还使企业能够利用最先进的技术带来令人愉悦的新用户体验。

06　Wipro HOLMES

　　Wipro HOLMES –人工智能平台是一组丰富的认知计算服务，用于开发数字虚拟代理，预测系统，认知过程自动化，视觉计算应用程序，知识虚拟化，机器人技术和无人机。Wipro HOLMES是使用机器学习，自然语言处理，遗传和深度学习算法，语义本体，模式识别和知识建模技术开发的，旨在提供解决方案，以提供认知增强的体验和生产力，通过自动化并在成熟的最高阶段加快流程达到自主能力。

07　Dialogflow

　　API.AI允许用户为机器人，应用程序，服务和设备构建品牌独特的自然语言交互。它具有自然语言理解工具，可设计独特的对话场景，设计相应的动作并分析与用户的交互。利用几年来收集的预定义知识包，包括百科全书数据，天气，新闻，订票，航班时刻表等。尽管该平台从开发人员提供的示例和对话中学习，但它与最终用户之间的关系不断改善用户体验。API.AI提供了“对话支持”，用户可以在对话主题之间无缝切换，同时记住每个主题的停留位置。

08　Premonition

　　法律是没人知道每个参与者价值的为数不多的市场之一。人们认为律师的好坏与实际水平有很大的差异。许多昂贵的律师表现不佳。实际上，许多便宜的律师都是惊人的-至少在某些法官面前。只有Premonition知道Premonition生成了世界上最大的诉讼数据库。Premonition系统每秒可读取和分析50,000多个文档。它使他们能够提出以前从未有过的问题。它的人工智能系统对数据进行挖掘，以找出哪个律师在哪个之前赢了

09　Ayasdi

　　Ayasdi的愿景是使用户可以轻松利用自己掌握的大量客户，产品和市场相关数据来发现以前隐藏的见解，创建预测模型，并最终通过智能应用程序使业务自动化。Ayasdi是企业级机器智能平台，可提供从公司的大而复杂的数据中获得竞争优势所需的自动化。它支持整个组织中的大量业务分析人员，数据科学家，最终用户，开发人员和运营系统，同时大规模创建，验证，使用和部署复杂的分析和数学模型。

10　MindMeld

　　MindMeld提供了一种深域对话式AI，可为下一代语音和聊天助手提供支持。这已经成为用户可以用于个人或专业用途的非常有用的工具之一。用户现在将能够避免以前的语音和聊天助手带来的常见错误和混乱，通常包括“命中或失误”的准确性，这会很快使用户感到沮丧，当用户稍微偏离脚本时，预设规则就会被打破，常见的lang语常常会被误解，浅薄的知识甚至无法回答基本问题。借助MindMeld，用户将能够以更准确的响应享受更多服务。

11　Meya

　　Meya Bot Studio是完全基于Web的IDE。该工作室包含公司制作出色的机器人所需的一切，包括流程和代码编辑器，测试聊天和实时调试。它使用简单的Bot Flow标记语言（BFML）编写流程，使用内置组件，使用Python或Node.js编写用户自己的组件，实时测试和调试，可视化公司流程，轻松地将意图连接到流程并提交代码到GitHub。Meya的用户将能够通过将其与扩展的集成生态系统连接来增强其bot。

12　KAI

　　KAI是一个对话式AI平台，可跨移动，消息传递和可穿戴设备为虚拟助手和智能机器人提供动力。KAI驱动的Bot和虚拟助手具有行业特定领域的专业知识，无论是金融，商业还是任何其他行业，都精通于任何形式的业务.KAI不需要编码。KAI启用了在运行时连接的意图网络，以实现类似于人的，跨意图的对话体验。KAI包括用于数据收集和分析，模型训练，测试和部署的深度学习分析工具集。其全面的自助式客户门户可提供实时报告。

13　Vital A.I

　　Vital AI提供人工智能软件开发工具和咨询服务。Vital Development Kit（VDK）解决了开发智能应用程序时最大的成本来源-数据集成的人工-管理跨人，设备，数据库和算法处理数据流的数据流.Vital AI的工具大大减少了这些成本通过创建智能数据模型来降低成本，然后将其部署到整个应用程序架构中。然后，使用这些模型，应用程序和AI算法可以知道数据的性质，并可以使流程自动化，从而减少创建和管理所需的工作量和成本。

14　Wit

　　Wit.ai使开发人员可以轻松构建公司用户可用来与之交谈或发短信的应用程序和设备。Wit的愿景是为开发人员提供开放和可扩展的自然语言平台。Wit.ai从每一次互动中学习人类语言，并利用社区：学到的东西在开发人员之间共享。每当客户向Wit发送语音或文本时，公司用户都将获得易于理解的结构化数据。机智可免费使用，包括用于商业用途。

15　Receptiviti

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