公司定义他们在人工智能和机器学习方面可以做什么

他们为可能性创建愿景，然后我们帮助他们实现这一愿景，在许多情况下，这涉及采用他们已经投资的基础架构，并使之更智能，更有用，速增长是系统开发重点从“重返老路”转向将数据和分析置于业务战略中心的范例的产物，再一次我们曾经听说过，但是在这个场合，这个故事比大多数故事更具说服力。

工具使业务用户可以根据自己的数据自动发现相关模式，而无需构建复杂的数据模型

评估数据，设置正确的指标以及将原始数据转化为有用的业务见解需要许多公司所不具备的一定水平的分析或IT专业知识，到2022年，将有85％的AI项目无法取得成果，客户处于他们的AI旅程的初期，并且正在建立系统，对数据进行结构化以使其更具表现力，并分析和处理数据以获取见识，另一半是通过更高级的预测和预测分析来致力于保留客户的公司。

服务专注于帮助在AI方面拥有当前或新投资的公司

该产品使公司能够确定AI可用的可能性，实现AI突破性成果的技术实施以及重要的是长期合作模型，以支持对AI平台进行关键调整以取得持续的成功，基于行业的算法模板与监视工具以及一个合作伙伴模型相结合，我们的目标是通过就可能性进行清晰的构想，从而显着提高AI采用的成功率，希望利用AI提供的新业务范例的公司需要采用与传统IT投资完全不同的方式来实施AI程序。

我们在帮助公司进行分析并在其业务中构建预测算法方面做了很多工作

因此通常他们来找我们，希望改善诸如潜在客户转换，客户流失，员工生产力之类的问题，并帮助他们将机器学习和AI融入到投资中，我们的一些客户拥有数据科学团队，一旦我们开始使用它们，就可以构建和维护算法，而其他客户则没有，因此我们的参与程度因案例而异。

我们非常幸运的是，我们与之合作的工作人员已经在咨询领域工作了很长时间

现在，我们可以将一些新的范例与人工智能和机器学习结合在一起，并将其应用于我们过去已知的内容，因此在某些方面，我们已有20年的领先优势，我们的网络非常强大，因此，我们与团队保持连续性，我们也从中受益匪浅，企业通过AI和大数据分析的融合来获得业务洞察力的需求是当今许多技术支出的主要推动力