逾10萬企業使用AWS機器學習服務 去年每4小時增一新功能

更新時間 (HKT): 2021.06.08 00:00
AWS香港及台灣區銷售總監翁宇強

AWS香港及台灣區銷售總監翁宇強表示,過往人工智能(Artificial Intelligence, AI)和機器學習(machine learning, ML)只用作學術研究,但現時則開始被商界廣泛應用,因為雲端技術興起,而且電腦算力愈來愈大,可以為客戶處理更多數據。據研究機構IDC,全球企業於2024年在AI的花費會達至1,100億美元,有很多公司正積極考慮加入AI和ML元素。

翁宇強以Amazon為例,公司近10年以ML預測零售市場需求,例如個別國家或地區對產品的需求,現時則開始配合深度學習(Deep learning)為新產品預測需求,該系統亦有開放予其客戶。逾10萬客戶使用AWS機器學習服務,當中包括各國政府、企業、中小企和初創,行業亦橫跨健康護理、零售及金融服務等。

翁宇強續指,AWS提供的機器學習服務主要有3種層次,底層為軟件框架(Software framework),支援多種主流軟件庫,如Google開發的TensorFlow、Facebook開發的PyTorch,適用於有數據科學家,而又有計劃設立自家系統的公司;中層為ML服務,當中SageMaker為Amazon自家研發的ML開發平台,可以大量縮減客戶開發ML軟件的時間,另外AWS亦有軟件買賣平台,現在有超過8,000個軟件在平台上供買賣;頂層為AI服務,提供一系列可即時使用的功能,例如Amazon Rekognition可以分析圖片和影像等。

翁宇強說AWS去年已提供逾250個新AI功能,平均少於4小時多一個新功能,而AI在本地金融服務與零售有很大發展空間。在金融服務方面,AWS主要有5個應用場景,分別是處理文件、演算法交易(Algorithmic trading)、產品建議、欺詐偵測和顧客體驗,他以本地網上貸款平台WeLend為例,AWS則會協助WeLend分析客戶的社交平台等資料,從而再作貸款批核建議。

至於零售業方面,翁宇強指業內一向對產品需求預測、產品建議、完善供應鏈及快速取得數據等方面有需求,而AWS有提供相應服務,如提供平台予本地網購平台士多,建立自家產品建議系統等。

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