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AI 延迟是一种业务风险。以下是管理方法
当一家大型保险公司的人工智能系统需要数月时间才能解决本应在数小时内解决的索赔时，问题通常不是孤立的模型。这是围绕模型的系统以及系统在每一步引入的延迟。企业人工智能的速度并不在于令人印象深刻的基准数字。这是关于人工智能是否可以……人工智能后的延迟是一种商业风险。以下是 DataRobot 上首次出现的管理方法。
来源:DataRobot博客当一家大型保险公司的人工智能系统需要数月时间才能解决本应在数小时内解决的索赔时，问题通常不是孤立的模型。这是围绕模型的系统以及系统在每一步引入的延迟。
企业人工智能的速度并不在于令人印象深刻的基准数字。这是关于人工智能是否能够跟上业务所依赖的决策、工作流程和客户交互的步伐。而在生产中，许多系统却无法做到这一点。不是在实际负载下，不是跨分布式基础设施，也不是当每次延迟都会影响成本、转换、风险或客户信任时。
危险在于延迟很少单独出现。它与成本、准确性、基础设施布局、检索设计、编排逻辑和治理控制紧密结合。在不了解这些依赖关系的情况下追求速度，您会做以下两件事之一：超支以强力性能，或简化系统直到它更快但不太有用。
这就是为什么延迟不仅仅是一个工程指标。这是一种对业务有直接影响的运营限制。本指南解释了延迟从何而来、为什么延迟会在生产中复杂化，以及企业团队如何设计在风险真实时执行的人工智能系统。
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