为应用程序注入人工智能
在本单元中，你将了解机器学习和 AI 技术在创新过程和客户体验方面的重要性。
机器学习和人工智能创造价值
机器学习和 AI 是改进与客户和合作伙伴交互的重要资产。 Tailwind Traders 将评估这些应用程序功能，以此作为增强用户体验和增加业务价值的一种方法。
除了将主要的电子商务应用程序转换为微服务体系结构外，该公司还想要引入用于增强客户体验的新功能。 目前，他们没有具备数据科学技能的员工。 未来会有新员工加入，但与此同时，该公司应确定快速致胜的方案，因为这有助于提高其网店的竞争力。
Tailwind Traders 正在评估四种可能性：
- 嵌入建议引擎来提高交叉销售额。
- 加入支持聊天功能，以便在出现问题时改进用户体验。
- 重新设计搜索引擎，缩短客户找到产品所用的时间。
- 分析产品评论，以更好地了解客户的意见。
Tailwind Traders 需要评估哪些 Azure 技术可以帮助他们开启为应用程序注入机器学习和人工智能的历程。
Azure 中的机器学习和人工智能
Azure 提供了一些工具和服务，可以帮助组织以更快的速度和更低的成本在应用程序中构建机器学习和人工智能功能。
Azure AI 服务
Azure AI 服务包含预生成的模型，借助这些模型，不需要机器学习专业知识即可将 AI 功能引入到应用程序中。 Azure AI 服务涵盖许多领域，例如视觉、语音、语言、决策和搜索。 它易于使用，因此，组织可以使用 AI 的强大功能，而无需具备广泛的机器学习技能。
Tailwind Traders 认为 Azure AI 服务具有很大的潜力，因为它的数据科学部门还没有完全开展运营。 该公司将评估用于电子商务应用程序创新的以下服务：
- 个性化体验创建服务：组织可以使用此服务来了解哪些用户喜欢哪些产品，并提供经优化的单条建议。 有些客户更倾向于选择送货快的产品，其他客户则喜欢在售的产品。 个性化体验创建服务使用一种称为强化学习的机器学习算法，这种算法不需要训练大量数据。 Tailwind Traders 对个性化体验创建服务感兴趣，因为该公司还没有这种类型的数据。
- 文本分析：许多用户编写了产品评论。 组织可以分析这些评论来找出表达了负面意见的客户。 专注于这些客户可以减少客户流失，并提高忠诚度。
- 翻译器：产品评论可以是一种有效的销售工具，但它们只对了解其编写语言的客户有作用。 使用实时翻译服务，Tailwind Traders 可以向任何用户显示产品评论，无论他们的母语是什么。
Azure AI 服务的其他功能对 Tailwind Traders 来说也有潜力，但该公司决定从前三个功能开始。 原因是潜在的增加业务影响和引入它们所需的工作量成正比。
知识挖掘和 Azure AI 搜索
只需少量的编码工作，Azure AI 搜索便可帮助将知识挖掘和灵活的搜索引擎引入到应用程序中。 该服务不仅可以为大量数据编制索引，还能添加细节，从而增强可供搜索的信息。
Tailwind Traders 应用程序需要改进的领域之一是产品搜索。 客户花费太多时间才能找到所需的产品。 将现有搜索引擎替换为 Azure AI 搜索后，该公司可以公开丰富的搜索控制，例如分面导航（多类别筛选器）、相关性优化和自动完成。
Internet 用户习惯使用复杂的搜索引擎，因此 Tailwind Traders 不能继续在当前版本的电子商务平台中提供老式功能。 幸运的是，Azure AI 搜索作为一组 API 提供，支持快速创建 MVP。
Azure 机器人服务
调查发现，用户不满意的下一个领域是客户支持。 较长的解决时间和电话线路堵塞是常见的投诉。
Tailwind Traders 正在考虑使用 Azure 机器人服务来实现基于聊天的支持系统，在该系统中，用户可以花费更少精力更快地解决问题。 Azure 机器人服务可以使用不同的语言（例如 C#、JavaScript 和 Python）来实现。 使用多种语言，该公司能够更轻松地找到可以使用熟悉的编程语言来创建聊天功能的开发人员。
Azure 机器人服务可以通过各种渠道实现，但该公司最感兴趣的是将其作为基于 Web 的聊天功能提供给访问电子商务网站的用户。
Azure 机器学习
Azure 机器学习简化了创建自定义机器学习模型、将这些模型部署到生产环境，以及管理整个组织中所有已部署模型的版本的流程。
Azure 机器学习使数据科学家的工作更加轻松，因为它可以帮助他们分享试验结果，并大规模地管理不同的模型。 它可以通过超参数优化来优化模型，甚至可以通过自动学习来创建新模型。 然后，它可以将所选模型部署到 Kubernetes 群集，以提供高度可缩放的企业级 API，从而在生产环境中运行组织的机器学习模型。
Tailwind Traders 正在考虑为比 Azure AI 服务中的推荐器功能更加复杂的下一代产品推荐器使用自定义模型。 但是，此改进只有在组织中具备数据科学专业知识的情况下才能实现。
Tailwind Traders 分析
Tailwind Traders 提出了“推荐引擎会增加交叉销售”的假设。理想情况下，Tailwind Traders 将使用 Azure 机器学习服务来构建符合组织需求的推荐引擎。 但是，该公司目前不具备数据科学专业知识。
目前，该公司决定使用 Azure AI 服务中的个性化体验创建服务功能，从而在不需要数据科学家的条件下丰富应用程序。 如果这一假设得到验证，最终创建的数据科学团队可以使用通过 Azure 构建的自定义机器学习模型来改进原型。 文章《在 Azure 上构建实时建议 API》中介绍了一个示例。
此外，该公司决定验证现有假设，也就是使用 Azure 机器人服务构建支持聊天功能，并使用 Azure AI 搜索改进电子商务站点。 构建这两个原型的所需工作量相对较少，因此，Tailwind Traders 可以全速进入机器学习和人工智能领域。