31 | 03 | 2021

Utilizzo dell'IA aumentata per il ciclo umano se sei riluttante a fidarti della macchina in primo luogo

Intelligenza artificiale aumentata (A2I) | Articolo

Implementa rapidamente una revisione umana delle previsioni del machine learning.

Alcune applicazioni di machine learning necessitano della supervisione umana per garantire l'accuratezza dei dati sensibili, fornire miglioramenti continui e riqualificare i modelli con previsioni aggiornate. Tuttavia, in queste situazioni spesso sei costretto a scegliere tra un sistema di solo machine learning o un sistema per soli utenti umani. Le aziende cercano il meglio di entrambi i mondi: integrando i sistemi di machine learning nel flusso di lavoro mantenendo un occhio umano sui risultati per garantire la precisione necessaria.


Molte decisioni nella nostra vita richiedono una buona previsione e l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) sono quasi sempre migliori nelle previsioni rispetto alle loro controparti umane. Tuttavia, nonostante tutti questi progressi tecnologici, sembra che ci manchi ancora la fiducia nelle previsioni dell'IA. Casi recenti mostrano che alle persone non piace fare affidamento sull'intelligenza artificiale e preferiscono fidarsi di esperti umani, anche se si sbagliano.
Perché non abbiamo il meglio di entrambi i mondi?
Comprensibilmente le persone sono apprensive e riluttanti a fidarsi

 la macchina; come possiamo verificare che la macchina non commetta errori nel suo noioso lavoro?

Nei paragrafi seguenti, spiegheremo questo passo dopo passo.

"Elaborazione di documenti basata sull'intelligenza artificiale per il supporto multilingue del contenzioso"


Diamo un'occhiata ad alcuni casi d'uso

Settore Healthcare

Le richieste di indennizzo dell'assicurazione medica, i moduli di assunzione, le prescrizioni e molti altri documenti sanitari contengono al loro interno informazioni preziose che devono essere estratte in modo rapido e preciso. Ora puoi utilizzare A2I e Textract per elaborare documenti, estrarre i dati e far revisionare i dati critici da un essere umano. Ciò consente di risparmiare tempo e denaro durante l'elaborazione dei documenti e consente agli esseri umani di rivedere continuamente dati sfumati o sensibili o previsioni di audit.

Servizi Bancari e Finanziari

Richieste di prestito o mutuo, moduli fiscali e molti altri documenti finanziari contengono milioni di dati che devono essere elaborati ed estratti in modo rapido ed efficace. Utilizzando Textract e Amazon A2I, puoi estrarre dati critici da questi moduli, strutturati o non strutturati, e far revisionare l'output da un essere umano. DealNet Capital utilizza Textract e Amazon A2I per elaborare i propri registri finanziari, riducendo così fino all'80% il tempo impiegato per la revisione manuale dei documenti.

Vantaggi e benefici

Implementa rapidamente una revisione umana delle previsioni di ML.

A2I ti consente di incorporare la revisione umana nelle applicazioni ML in base ai tuoi requisiti specifici. Le previsioni con scarsa affidabilità vengono inviate agli esseri umani affinché le rivedano e agiscano. Puoi anche richiedere a più revisori di verificare una previsione per ottenere il consenso. Inoltre, per controllare i modelli, puoi campionare in modo casuale le previsioni per la revisione umana in modo da poter valutare regolarmente se il modello funziona ancora bene. A2I aiuta le persone e le macchine a fare ciò che sanno fare meglio.

Integra la supervisione umana con qualsiasi applicazione.

A2I fornisce un modo semplice per integrare la supervisione umana nei flussi di lavoro di machine learning, senza che sia richiesta alcuna esperienza di machine learning. Non è necessario adottare un sistema di revisione interamente umano invece del solo machine learning. A2I combina l'apprendimento automatico e gli esseri umani per fornirti l'automazione mantenendo un occhio umano sui risultati per offrire la precisione necessaria. Amazon A2I semplifica l'integrazione del giudizio umano e dell'intelligenza artificiale in qualsiasi applicazione ML, indipendentemente dal fatto che venga eseguita su AWS o su un'altra piattaforma.

Raggiungi il mercato più velocemente.

Decidere tra l’apprendimento automatico e gli esseri umani che eseguono processi manuali ti consente di scegliere di commercializzare oggi piuttosto che tra mesi. L'integrazione di Amazon A2I nel tuo flusso di lavoro non solo aiuta a raggiungere più rapidamente il mercato con il machine learning, ma ti consente anche di aggiornare e riqualificare i tuoi modelli nel tempo. Man mano che le esigenze della tua azienda cambiano, cambiano anche i tuoi flussi di lavoro e Amazon A2I può aiutarti a migliorare continuamente i tuoi modelli in qualunque fase ti trovi nel tuo percorso di apprendimento automatico.

"Responsabile della verifica e dell'incremento dell'intelligenza artificiale: trasformare il panorama dell'intelligenza artificiale"

sistemi v500 | caso di studio | ripristino di emergenza della rete

"Estrazione automatizzata da documenti arbitrali internazionali"


Esempi di come altri hanno adattato con successo questo metodo

T-Mobile US, Inc. sta ridefinendo il modo in cui consumatori e aziende acquistano servizi wireless attraverso l'innovazione leader di prodotti e servizi. La loro rete nazionale avanzata offre esperienze wireless a 84.2 milioni di clienti che non sono disposti a scendere a compromessi su qualità e valore.

“Fornire informazioni rilevanti, come i dettagli dell’account e gli sconti disponibili, in tempo reale ai nostri agenti dell’assistenza clienti mentre conversano dal vivo con i clienti è uno dei modi in cui T-Mobile utilizza l’apprendimento automatico per migliorare l’esperienza del cliente. Utilizzando A2I, possiamo garantire che i nostri modelli forniscano continuamente approfondimenti di alta qualità facendo convalidare campioni casuali di previsioni del modello da parte di esseri umani. La fiducia è la cosa più difficile da costruire per quanto riguarda l’apprendimento automatico e A2I ci consentirà di garantire che i nostri modelli commettano il minor numero di errori”.

- Heather Nolis, ingegnere di machine learning, T-Mobile

Change Healthcare è un'azienda leader nella tecnologia sanitaria indipendente che fornisce soluzioni basate su dati e analisi per migliorare i risultati clinici, finanziari e di coinvolgimento dei pazienti nel sistema sanitario statunitense.

“Noi di Change Healthcare contribuiamo ad accelerare la trasformazione del settore sanitario innovando per eliminare le inefficienze, ridurre i costi e migliorare i risultati. Disponiamo di un solido set di motori di intelligenza artificiale integrati che apportano nuove informazioni, impatto e innovazione al settore. Fondamentale per i nostri risultati è consentire alle persone coinvolte nel ciclo di comprendere i nostri dati e automatizzare i flussi di lavoro. L'intelligenza artificiale aumentata (Amazon A2I) semplifica la creazione dei flussi di lavoro necessari per la revisione umana delle previsioni ML. Con l’idoneità di A2I all’HIPAA, possiamo coinvolgere l’essere umano nel flusso di lavoro e nel processo decisionale, contribuendo ad aumentare l’efficienza con i milioni di documenti che elaboriamo per creare ancora più valore per pazienti, pagatori e fornitori”.

- Luyuan Fang, Direttore AI, Change Healthcare

 

Intelligenza artificiale | Sistemi v500

"Confronto di documenti basato sull'intelligenza artificiale per i controlli di conformità legale"


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Come iniziare a sfruttare l'intelligenza artificiale?

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Ricerca intelligente e intelligenza artificiale: trasformazione della ricerca legale e responsabilizzazione degli avvocati

Maksimilian Czarnecki

Il post del blog, originariamente scritto in inglese, ha subito una magica metamorfosi in arabo, cinese, danese, olandese, finlandese, francese, tedesco, hindi, ungherese, italiano, giapponese, polacco, portoghese, spagnolo, svedese e turco. Se qualche contenuto sottile ha perso la sua brillantezza, richiamiamo indietro la scintilla originale inglese.

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