确保人工智能系统的可靠性和有效性，需要采用结构化的测试、质量保证 (QA) 和持续监控方法。人工智能模型必须定期测试和改进，以保持其性能、准确性和安全性。
企业可以通过以下方式增强人工智能的可靠性：
自动化测试：AI 自动执行重复性测试任务，实现持续测试、实时反馈和更快的发布周期。AI 可将软件测试成本降低 20%，从而加快发布周期。
持续的模型更新：持续的模型再训练可以防止数据行为发生变化时导致准确度损失。亚马逊会与 Alexa 进行常规的 AI 训练，以开发更强大的语言处理能力。
持续监控：实时数据有助于识别性能问题并跟踪安全更新，在保持 丹麦电报号码数据 可靠性能的同时消除不公平行为。银行业使用的人工智能系统会接受例行检查，以杜绝贷款审批流程中的不公平行为。
10. 规划人工智能的可扩展性和未来增长
企业必须确保人工智能技术能够根据新技术不断发展和调整，才能在市场中蓬勃发展并持续扩张。人工智能构建灵活，可以轻松接受物联网、区块链和增强现实/虚拟现实等新技术，从而改进业务流程。
组织需要这些主要策略来改进其在许多地方的人工智能系统：
互联系统：成功的人工智能必须与未来的技术平台相结合，以改进业务自动化工具，并更好地与客户建立联系。利用人工智能简化供应链运营，可将运营成本降低15%。
客户体验自动化：人工智能聊天机器人通过自动化系统处理80%的日常客户问题，以削减公司招聘费用。
数据驱动决策：金融领域的人工智能分析可帮助高盛等机构做出基于数据的投资决策。