托管企业 AI 平台：企业综合问答

### 人工智能项目失败率高达 85%：这种模式将扭转中小企业的局面 ### 人工智能没有风险？如何只为真正的商业成功付费，并避免代价高昂的错误 ### 托管企业人工智能：未知的游戏规则改变者，为您的公司提供面向未来的保障 ### LLM 不可知论者解释：为什么独立于 OpenAI & Co. 对你的人工智能战略至关重要 ###

忘掉昂贵的人工智能团队：迈向人工智能只需几周，而不是几年

人工智能是当下的热门词汇，但许多公司面临的现实却令人担忧：冗长的项目周期、飞涨的成本以及高达 85% 的失败率，阻碍了这项技术的全部潜力得以充分发挥。尤其是中小企业，在没有巨额预算和专业数据科学团队的情况下，往往面临着难以保持领先地位这一看似不可能完成的任务。但如果有一种快速、无风险且经济高效地实施人工智能的方法，情况会怎样呢？

革命性的解决方案应运而生：托管型企业 AI 平台。企业无需自行构建复杂的基础设施，也无需争夺稀缺的技术人才，而是将整个技术实施、运营和优化环节外包给专业的合作伙伴。最终，定制化的 AI 解决方案可在数周内（而非数年或数月）投入生产，并可无缝集成到 ERP 或 CRM 等现有系统中。

这种模式的优势是革命性的：大幅节省流程自动化的时间，显著降低成本，最重要的是，通过创新的、基于成功的定价模式消除投资风险。企业只需为可证明的成果付费。同时，与 LLM 无关的架构使他们能够保持灵活性和面向未来性，不受 OpenAI 或 Google 等单个供应商的影响。

本指南全面解答了关于托管企业 AI 平台的最重要问题，涵盖从技术基础和蓝图架构到各行各业的具体用例，以及数据保护、合规性和选择合适的战略合作伙伴等关键方面。了解如何克服传统 AI 项目的障碍，并在当下有效利用未来智能。

什么是托管企业 AI 平台？它提供哪些基本优势？

托管型企业 AI 平台代表了企业实施人工智能的革命性方法。与传统的 AI 解决方案不同，企业必须组建自己的开发团队并经历漫长的实施流程，而托管型企业 AI 平台则由专业的合作伙伴负责 AI 解决方案的整个技术实施、运营和维护。

该平台的核心理念是，在几天或几周内（而非几个月或几年）开发定制化的人工智能应用程序，使其达到生产就绪状态。该平台使各种规模的公司都能受益于现代人工智能的优势，而无需自身开发深入的技术专业知识。

其根本优势在于人工智能技术的普及化。此前，只有技术高度专业化且预算雄厚的公司才能成功实施人工智能，而如今，托管平台让所有中小企业都能轻松获得这些技术。

这种方法与传统的人工智能实现有何不同？

传统人工智能项目失败率高达85%，主要原因是缺乏资源、整合不足以及缺乏专业知识。传统的实施通常需要组建内部数据科学团队、开发定制模型并集成复杂的基础设施。

托管方法则颠覆了这种模式。它不再要求企业自行开发 AI 专业知识，而是让专业合作伙伴以服务的形式提供其全部技术专业知识。这消除了冗长的招聘流程、昂贵的硬件投资以及耗时的开发周期。

另一个关键区别在于风险分配。传统项目需要大量的前期投资，且不保证成功，而托管服务提供商则承担实施风险，并且通常仅在业务成功后才保证付款。

技术基础是什么以及蓝图架构如何运作？

托管型企业 AI 平台的核心是基于蓝图概念的模块化、可编排的架构。蓝图是一个技术规范文件，它定义了不同的 AI 组件如何针对特定用例进行互连。

这种架构使得为每个业务流程或需求创建定制解决方案成为可能，而无需从头开始开发。蓝图管理着与内部和外部数据源的连接、各种大型语言模型的编排、工作流和自动化步骤的定义，以及治理和合规规则的实施。

模块化结构确保公司不受特定 AI 模型或云提供商的束缚。相反，他们可以根据用例选择并组合最佳模型。这种 LLM 不可知论对于解决方案的未来发展至关重要，因为 AI 市场正在快速发展，新的、更好的或更具成本效益的模型层出不穷。

企业通过托管人工智能平台可以获得哪些具体的商业利益？

实际效益体现在多个​​方面。节省时间至关重要：以前需要数小时甚至数天的流程，现在通常可以缩短至几秒钟。一个有记录的例子是销售报价自动化，其流程从24小时缩短至仅需几秒钟。

成本节省源于无需内部 AI 团队、昂贵的硬件投资和漫长的开发周期。同时，通过流程自动化，运营成本也显著降低。可扩展性使成功的 AI 应用能够快速扩展到其他业务领域或地点，而无需相应增加成本。

另一个关键优势是降低风险。由于托管服务提供商通常提供基于结果的定价模式，因此企业只有在证明成功后才需要付费。这消除了传统人工智能项目的投资风险。

如何确保托管 AI 平台中的数据保护和合规性？

数据保护与合规性是企业成功的关键因素，尤其对于受监管行业的公司而言。现代托管 AI 平台提供多层安全保障：本地部署选项可确保敏感数据始终流出公司边界。

精细的访问控制能够精确定义哪些员工有权访问哪些数据和 AI 功能。基于角色的授权系统、单点登录集成和双因素身份验证为其提供支持。

对欧洲企业而言，遵守 GDPR 和欧盟人工智能法案至关重要。信誉良好的托管服务提供商提供符合法律要求的实施方案，完全满足这些要求。此外，所有人工智能活动的审计跟踪和完整可追溯性，确保合规文档的无缝衔接。

哪些用例特别适合托管 AI 平台？

应用领域极其广泛，涵盖从横向业务功能到特定行业的专业解决方案。文档自动化是最常见的用例之一：从 PDF、电子邮件、合同和其他非结构化数据源中提取和构建信息可以显著提高效率。

通过智能聊天机器人和虚拟助手实现客户服务自动化，实现全天候服务，同时降低成本。这些系统可以根据问题解决的成果进行计费。

金融服务尤其受益于自动化合规监控、风险评估和欺诈检测系统。房地产行业利用人工智能进行自动估价和合同管理。在零售业，人工智能可以实现个性化产品推荐和自动库存优化。

制造企业正在利用人工智能进行预测性维护、质量控制和供应链优化。尤其值得关注的是，它能够与现有的 ERP 和 CRM 系统集成，而无需进行复杂的系统迁移。

实际实施和入职工作如何进行？

托管 AI 平台的实施流程经过优化，可快速取得成果。该流程通常从需求评估开始，与主题专家共同确定优先用例。此阶段通常仅需几天时间。

托管服务提供商的AI专家会创建一个或多个蓝图，精确定义所需功能的技术实现方式。这些蓝图随后会在平台上实施，并可立即进行测试。

通过标准化 API 和连接器，可与现有 IT 系统集成，从而实现与 ERP、CRM、HR 和其他业务系统的无缝集成。尤其重要的是，它能够集成遗留系统，而无需进行复杂的现代化升级。

直观的用户界面和全面的培训材料支持终端用户入门。由于大多数托管 AI 解决方案都设计为无代码或低代码平台，即使是非技术用户也能快速上手。

“托管人工智能”（AI）开启数字化转型新维度——平台与 B2B 解决方案 | Xpert Consulting - 图片：Xpert.Digital

在这里您将了解您的公司如何快速、安全且无高门槛地实施定制化的AI解决方案。

托管 AI 平台是您全方位、无忧的人工智能解决方案。您无需处理复杂的技术、昂贵的基础设施和冗长的开发流程，只需几天时间，即可从专业合作伙伴处获得根据您的需求量身定制的交钥匙解决方案。

主要优势一览：

⚡ 快速实施：从构思到实际应用，只需几天，无需数月。我们提供切实可行的解决方案，创造即时价值。

🔒 最高数据安全性：您的敏感数据将由您自行保管。我们保证数据处理安全合规，不会与第三方共享。

💸 无财务风险：您只需为结果付费。完全无需在硬件、软件或人员方面进行高额的前期投资。

🎯 专注于您的核心业务：专注于您最擅长的领域。我们负责您 AI 解决方案的整个技术实施、运营和维护。

📈 面向未来且可扩展：您的 AI 将与您共同成长。我们确保持续优化和可扩展性，并灵活地调整模型以适应新的需求。

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典型的成本模型和定价结构有哪些？

托管人工智能平台也正在彻底改变企业软件的定价模式。最突出的模式是基于结果的定价，客户只为已证实的业务成果付费。例如，这可能意味着客户服务聊天机器人只对成功解决的工单收费，或者销售自动化系统只对生成的潜在客户收费。

这种定价模式将风险完全转移给提供商，并在客户和提供商之间实现了利益的完美契合。这激励提供商不断提升其人工智能解决方案的质量和有效性，因为他们的收入直接取决于此。

其他模式包括基于使用量的定价结构，计费基于处理的文档、执行的分析或使用的计算资源。此外，我们还为工作负载可预测的公司提供固定费率模式，以确保规划的安全性。

一个重要的方面是，许多托管人工智能提供商对用户数量或交易量没有限制。这可以实现有机增长，而不会导致成本突然增加。

与现有企业系统的技术集成是什么样的？

集成能力是托管 AI 平台成功的关键因素。现代解决方案为所有常见的企业软件类别提供全面的连接器：SAP、Oracle 或 Microsoft Dynamics 等 ERP 系统可通过标准化 API 进行连接。

CRM 集成支持访问客户数据并实现销售流程自动化。人力资源系统可以集成，实现自动化申请评估或员工入职。Microsoft 365 或 Google Workspace 等协作平台可无缝集成。

集成遗留系统的能力尤为重要。许多公司仍在运行支持关键业务流程的数十年历史的软件。托管人工智能平台还可以通过各种接口集成这些系统，而无需进行昂贵的现代化改造。

全面支持云和混合部署。企业可以选择完全在自己的基础架构中运行 AI 平台，实施混合解决方案，或完全基于云运行。

LLM 不可知论是什么意思？为什么它很重要？

LLM 不可知论指的是 AI 平台能够与不同供应商的各种大型语言模型协同工作，而无需绑定到特定的提供商。在快速发展的 AI 领域，这种灵活性正变得越来越重要。

人工智能市场瞬息万变：新模型层出不穷，现有模型不断改进或停产，价格波动剧烈，并且不同的模型适用于不同的用例。与 LLM 无关的架构使公司能够始终为每个特定用例选择最佳模型。

成本优化代表着一项显著的优势：像电子邮件摘要这样的简单任务不需要复杂模型的计算能力，而复杂的分析则受益于强大的模型。并行运行不同模型的能力使企业能够显著优化其 AI 成本。

此外，LLM 不可知论者减少了对单个提供商及其业务决策的依赖。如果某个典型提供商提高价格、停止服务或降低质量，公司可以迅速转向其他替代方案。

哪些安全和治理功能是标准的？

现代托管 AI 平台实施全面的安全和治理框架，以满足企业需求。零信任架构确保所有访问都经过身份验证和授权，无论其位置或所用硬件如何。

端到端加密可保护传输中和静态数据。精细的授权系统可以精确定义哪些员工有权访问哪些 AI 功能和数据集。

审计线索完整且可追溯地记录所有人工智能活动。这对于需要无缝合规证据的受监管行业尤为重要。自动化治理规则可以直接集成到人工智能工作流程中，并确保所有处理步骤均符合既定准则。

通过隐私设计原则确保数据保护。个人数据在输入人工智能模型之前，可以自动匿名化或假名化。地理数据本地化确保数据不会离开特定的司法管辖区。

如何进行持续优化和进一步发展？

托管 AI 平台提供持续优化，这是服务不可或缺的一部分。性能监控会自动监测所有 AI 应用程序的性能，并识别改进潜力。机器学习算法会分析使用模式并自动提出优化建议。

A/B 测试功能让您可以并行测试不同的 AI 配置并确定最佳方案。这对于基于结果的定价模型尤其重要，因为服务提供商可以直接从性能改进中受益。

模型漂移检测功能可自动识别 AI 模型何时失去准确性，并触发适当的再训练流程。这确保 AI 性能始终保持高水平。

新的 AI 模型和功能将自动评估，并无缝集成到现有工作流程中，不会造成中断。更新和安全补丁由托管服务提供商全面管理。

哪些行业特别受益于托管 AI 平台？

金融服务因其海量数据、严格的监管要求以及自动化潜力，处于人工智能应用的前沿。用例包括自动信用检查、欺诈检测、合规性监控和算法交易。

医疗保健行业将人工智能应用于诊断支持、患者数据管理、排班优化和药物研究。严格的数据保护要求使得提供本地部署选项的托管解决方案尤为具有吸引力。

制造企业正在将人工智能应用于预测性维护、质量控制、供应链优化和自动化检测。与现有 MES 和 ERP 系统的集成至关重要。

房地产公司正在实现估值流程、合同管理和客户咨询的自动化。处理大量非结构化文档的能力在此尤为重要。

零售和电子商务利用人工智能进行个性化产品推荐、库存管理、价格优化和客户服务自动化。托管解决方案的可扩展性对于应对季节性波动至关重要。

托管人工智能平台的未来前景如何？

托管AI平台的未来将受到几大趋势的影响。代理AI，即能够自主执行复杂业务流程的AI系统，将代表下一个发展阶段。这些代理不仅可以自动执行单个任务，还可以接管整个工作流程。

将不同的AI模态（文本、图像、音频、视频）集成到统一平台将带来新的用例。例如，多模态AI可以同时分析文档、解读图像并转录音频文件。

边缘计算集成将使人工智能处理更接近数据源，并减少延迟。这对于制造或运输行业的实时应用尤为重要。

AI API 和接口的标准化将进一步提升不同 AI 供应商之间的互操作性。这将使 LLM 不可知论变得更加重要，并进一步降低供应商锁定的风险。

基于结果的定价模式将变得更加普遍和复杂。供应商将使用日益复杂的业务指标作为计费依据，从而更加紧密地与客户成功挂钩。

选择合适的合作伙伴，哪些成功因素至关重要？

选择最佳的托管 AI 合作伙伴需要评估几个关键因素。技术专长至关重要：合作伙伴应拥有实施关键任务 AI 应用的丰富经验，并对各个行业的具体需求有深入的理解。

参考资料和案例研究能够深入了解提供商的实际能力。记录在案的成功案例，包括可衡量的业务成果和投资回报率证据，尤为重要。应通过具体案例展示其与现有IT环境集成的能力。

安全性和合规性必须达到最高标准。合作伙伴应拥有相关认证，并证明其在受监管行业拥有丰富的经验。对于许多公司而言，本地部署选项至关重要。

供应商的财务稳定性和定价模式对于长期合作至关重要。基于结果的定价结构体现了供应商对自身能力的信心。

支持和服务质量决定了实施的长期成功。全天候支持、专门的客户成功经理和持续优化应该是标准。

技术的未来可行性，尤其是法学硕士不可知论者和整合新人工智能发展的能力，对于长期价值创造至关重要。

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