將 AI 導入您的應用程式
在本單元中，您會了解機器學習和 AI 技術在創新程序和客戶體驗中的重要性。
可創造價值的機器學習和 AI
機器學習和 AI 是用於改善與客戶和合作夥伴互動方式的絕佳資產。 Tailwind Traders 正在評估以這些應用程式功能作為增強使用者體驗和提升商業價值的方式。
除了將其主要的電子商務應用程式轉換成微服務架構外，該公司還想要引進新功能來增強客戶體驗。 目前，他們沒有任何人員具備資料科學技能。 未來將僱用新的員工，但與此同時，公司應找出可協助改善其網路店面競爭力的快速致勝之道。
Tailwind Traders 正在評估四種可能性：
- 內嵌建議引擎以增加交叉銷售。
- 納入支援聊天功能，以改善問題發生時的使用者體驗。
- 重新設計搜尋引擎以縮短客戶尋找產品所需的時間。
- 分析產品評論以進一步了解客戶的情緒。
Tailwind Traders 需要評估哪些 Azure 技術可協助公司開始將機器學習和 AI 融入其應用程式。
Azure 中的機器學習和 AI
Azure 提供的工具和服務可協助組織以較低的成本，更快速地在應用程式中建立機器學習和 AI 功能。
Azure AI 服務
Azure AI 服務包含不需要機器學習專業知識就能將 AI 功能導入應用程式的預建模型。 Azure AI 服務包含許多領域，例如視覺、語音、語言、決策和搜尋。 其很容易使用，因此組織可以使用 AI 的強大功能，而不需要廣泛的機器學習技能。
Tailwind Traders 在 Azure AI 服務中看見了高度潛力，因為公司的資料科學部門尚未完善運作。 該公司正在評估這些功能以創新電子商務應用程式：
- 個人化工具：組織可以使用此功能來了解使用者所偏好的產品，並提供經過微調的個別建議。 某些客戶偏好能快速交貨的產品，而其他客戶則偏好優惠產品。 個人化工具使用一種稱為「增強式學習」的機器學習演算法，不需要使用大量的資料進行訓練。 Tailwind Traders 對個人化工具有興趣，因為其尚未擁有這種類型的資料。
- 文字分析：許多使用者撰寫產品評論。 組織可以分析評論，找出表達負面情緒的客戶。 專注於這些客戶可以減少客戶流失並提高忠誠度。
- 翻譯工具：產品評論可以是有效的銷售工具，但其僅適用於能夠理解其撰寫語言的客戶。 使用即時翻譯服務可讓 Tailwind Traders 向任何使用者顯示產品評論，無論其原生語言為何。
其他 Azure AI 服務功能對 Tailwind Traders 而言也可能有潛力，但公司決定從前述三項開始著手。 原因在於潛在增加的業務影響和導入功能所需的投入量之間的正向比例。
知識採礦和 Azure AI 搜尋服務
Azure AI 搜尋服務可協助將知識採礦和彈性搜尋引擎導入應用程式中，過程中幾乎不需要撰寫程式碼。 服務不只可以為大量資料編製索引，也可以新增擴充來擴大可搜尋的資料。
Tailwind Traders 應用程式需要改善的其中一個領域，就是產品搜尋。 客戶花太多時間試圖找出他們要尋找的產品。 以 Azure AI 搜尋服務取代現有的搜尋引擎將可讓公司接觸到豐富的搜尋控制項目，例如多面向導覽 (多重類別篩選)、相關性微調和自動完成。
網際網路使用者習慣使用複雜的搜尋引擎，因此 Tailwind Traders 不能繼續在目前的電子商務平台版本中提供舊式的功能。 幸運的是，Azure AI 搜尋服務是以一組 API 的形式提供，可快速建立 MVP。
Azure Bot Service
問卷中顯示使用者不滿意的下一個領域是客戶支援。 過長的解決時間和擁塞的電話線路都是常見的抱怨。
Tailwind Traders 正在考慮使用 Azure Bot Service 來實行以聊天為基礎的支援系統，以較低的成本為使用者更快速地解決問題。 Azure Bot Service 可以用各種不同的語言 (例如 C#、JavaScript 和 Python) 來執行。 語言的多樣性可讓您更容易在組織中找到開發人員，運用熟悉的程式設計語言來建立聊天功能。
Azure Bot Service 可在各種不同的通道中實作，但該公司最感興趣的是為造訪電子商務網站的使用者提供以網路為基礎的聊天方式。
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning 能促成建立自訂機器學習模型的程序，將那些模型部署到實際執行環境，以及管理整個組織中所有已部署模型的版本。
Azure Machine Learning 讓資料科學家的工作更容易，協助他們共享實驗結果並大規模管理不同的模型。 其可以使用超參數微調來重新調整模型，甚至使用自動化學習來建立新模型。 然後，其可以將選取的模型部署到 Kubernetes 叢集，以提供能在生產環境中執行組織機器學習模型的可高度擴充企業級 API。
Tailwind Traders 正在考慮針對下一代產品推薦工具使用自訂模型，這會比 Azure AI 服務中的推薦功能更精密。 不過，只有當組織中有資料科學的專業知識時，才能實現此一改進。
Tailwind Traders 分析
Tailwind Traders 制定了「建議引擎能增加交叉銷售」的假設。在理想的情況下，Tailwind Traders 會使用 Azure Machine Learning 服務來建置針對組織需求量身打造的建議引擎。 不過，該公司目前沒有任何資料科學專業知識。
目前，該公司決定使用 Azure AI 服務中的個人化工具功能，在無需資料科學家的情況下擴充應用程式。 如果假設已通過驗證，則未來僱用的資料科學小組可以使用以 Azure 建置的自訂機器學習模型來發展原型。 文章＜在 Azure 上建置即時建議 API＞中提供了範例供參考。
此外，該公司決定驗證關於使用 Azure Bot Service 建立支援聊天，以及使用 Azure AI 搜尋服務來改善電子商務網站的現有假設。 這兩個原型都能以相對較低的投入量來建立，因此 Tailwind Traders 得以全速涉足機器學習和 AI。