某些機器學習應用程式需要人工監督，以確保敏感資料的準確性，協助提供持續改進，以及使用更新的預測來重新訓練模型。然而，在這些情況下，通常會迫使您在僅機器學習系統或僅人類系統中做出選擇。公司正在尋求兩全其美的方法，將機器學習系統整合至您的工作流程中，同時密切關注結果以確保所需的精準度。
Amazon Augmented AI 是一項機器學習服務，可輕鬆建置人工審查所需的工作流程。Amazon A2I 為所有開發人員帶來了人工審查，從而消除了與建立人工審查系統或管理大量人工審查人員相關的繁重工作，無論其是否在 AWS 上執行。
使用案例
醫療保健
醫療保險索賠、就診表、處方和許多其他醫療保健文件將有價值的資訊鎖在其中，需要快速、準確地擷取這些資訊。現在，您可以使用 Amazon A2I 和 Amazon Textract 來處理文件，擷取數據，以及人工審查關鍵資料。這樣可以節省文件處理的時間和資金，並且可持續對任何細微或敏感的資料進行人工審查或稽核預測。
金融服務
貸款或抵押申請、稅表和許多其他財務文件包含數百萬個資料點，需要快速、有效地對其進行處理和擷取。使用 Amazon Textract 和 Amazon A2I，您可以從這些表中擷取關鍵資料，無論是結構化資料還是非結構化資料，並且可以人工審查輸出。DealNet Capital 正在使用 Amazon Textract 和 Amazon A2I 來處理其財務表，經證實可將手動審查文件所花費的時間減少多達 80%。
將 Amazon A2I 用於任何 ML 工作流程
整合 Amazon A2I 以提供任何 ML 工作流程的人工審查，例如使用 Amazon Rekognition 進行影像或內容審核；使用 Amazon Translate 編輯和標記翻譯；使用 Amazon Transcribe 檢閱影片或社交媒體的轉錄；或者使用 Amazon Comprehend 進行情緒分析和關鍵片語擷取。透過結合使用 Amazon A2I 與其他 AI 服務，例如 Amazon SageMaker 或Amazon Fraud Detector，您可以輕鬆地對機器學習預測進行人工審查。
優勢
輕鬆實作 ML 預測的人工審查
Amazon A2I 讓您能夠根據自己的特定需求，靈活地將人工審查整合至 ML 應用程式。低信賴度預測會傳送至人員進行審查並採取行動。如有需要，還可要求多個審查者來審查預測以達成共識。另外，若要對模型進行稽核，可以隨機取樣預測進行人工審查，以便您可以定期評估模型是否仍然運作良好。Amazon A2I 協助人與機器盡其所能。
整合人員監督與任何應用程式
Amazon A2I 為您提供了一種簡便的方法，可將人工監督整合至您的機器學習工作流程中，而無需任何機器學習經驗。Amazon A2I 無需採用全人工審查系統或是僅使用機器學習，而是將機器學習與人工相結合，不僅提供自動化功能，同時可人為關注結果以提供所需的精準度。無論是在 AWS 還是在其他平台執行，Amazon A2I 都能輕鬆地將人工判斷與 AI 整合至任何 ML 應用程式。
加速上市
在機器學習與人員進行人工程序之間做出決定，可能是今天與幾個月後上市的決定。將 Amazon A2I 整合至您的工作流程，不僅有助於利用機器學習加速上市，而且還可以隨著時間的推移更新和重新訓練模型。隨著業務需求的變化，您的工作流程和 Amazon A2I 也可協助您在機器學習之旅的任何階段持續改進模型。
運作方式
T-Mobile US, Inc. 透過領先的產品和服務創新，重新定義了消費者和企業購買無線服務的方式。該公司的進階全國網路，為不願犧牲品質和價值的 8420 萬客戶代理出色的無線體驗。
「正當客服話務員在與客戶對話時，能夠即時提供相關資訊，例如帳戶詳細資料和可用折扣，是 T-Mobile 以機器學習提升客戶體驗的一種方式。使用 A2I，藉由人工核驗模型預測的隨機樣本，我們將能確保所採用的模式可持續提供一流洞見。對於機器學習，信任是最難建立的一環，而 A2I 可讓我們確保所採用的模型出錯最少。」
T-Mobile 機器學習工程師 Heather Nolis
Vidmob 是一個影片創作和分析平台，其利用機器學習來分析影片的方方面面，包括人、物件和訊息，以協助品牌了解廣告效果並創作更出色的廣告。然而，對於現有機器學習模型未涵蓋的緯度，從我們每天分析的 PB 級資料中審查廣告素材可能極具挑戰性。
「藉助 Amazon A2I，我們透過目前訓練有素的創意評估人員隊伍，可以更快地最佳化和微調我們的預測模型。這種效率讓我們接觸了大量的審查者，並將模型推向市場的速度提高了 3 倍。」
Joline McGoldrick，VidMob 數據與洞見高級副總裁
Change Healthcare 是一間領先的獨立醫療技術公司，專注於提供資料和分析驅動的解決方案，以改善美國醫療系統中的臨床、財務和患者參與度。
「在 Change Healthcare，我們透過創新來消除效率低下、降低成本和改善成果，協助加速醫療保健的轉型。我們擁有強大的整合式人工智慧引擎集，可為產業帶來新的洞見、影響和創新。對我們的結果至關重要的是，讓人員在環節中了解我們的資料並使工作流程自動化。憑藉 Amazon Augmented AI (Amazon A2I) 可輕鬆建立人工審查 ML 預測所需的工作流程。由於 Amazon A2I 符合 HIPAA 要求，因此我們能夠讓人員參與工作流程和決策程序，透過我們處理的數百萬文件來協助提高效率，從而為患者、付款者和服務提供者創造更高價值。」
Change Healthcare 人工智慧長 Luyuan Fang
National Health Service, Business Services Authority (NHS BSA) 隸屬英國國家衛生署。它為 NHS 組織、NHS 承包商和患者提供各種支援服務。作為支付服務的一部分，它們每月處理 5400 萬張紙質處方和其他醫療文件。
「NHS 一直致力於實現其利用 AI 來改善公共醫療品質的承諾。人為判斷至關重要，實際上，涉及醫療付款的決策通常需要人為判斷。Amazon Textract 之所以備受關注，是因為其提供 AI 支援功能，可從幾乎任何文件中擷取文字和結構化資料。Amazon Augmented AI 的推出讓我們欣喜不已，因為它讓我們能夠充分利用機器學習的優勢，同時仍可運用人為判斷。這徹底改變了我們的現狀。」
Chris Suter，NHS BSA 雲端平台和創新主管
