擴展的嵌入式?AI 軟件組合幫助企業解決AI 技能缺乏、資源不足和開發成本過高等問題，更快更好地將AI 應用推向市場

IBM（紐約證券交易所股票代碼：IBM）宣布將發布三個全新的軟件庫，進一步擴大其嵌入式 AI（embeddable AI）軟件產品組合，以幫助?IBM 生態合作伙伴、客戶和開發人員更輕松、迅速且經濟地構建基于 AI 的解決方案并推向市場。

此次新發布的?AI 軟件庫由 IBM 研究院開發，旨在幫助各行各業的獨立軟件供應商 (ISV) 以易于擴展的方式，在任何混合多云環境的應用中構建自然語言處理（natural language processing）、語音轉文本（speech to text）和文本轉語音（text to speech）功能。

(資料圖片僅供參考)

擴展后的嵌入式軟件組合包括用于開發熱門IBM Watson產品的AI 軟件庫。它旨在幫助合作伙伴和客戶解決技能缺乏、開發成本等問題，而無需從基礎的機器學習和?AI 建模開始，從而降低企業采用?AI 的門檻。在AI應用的開發過程中，開發人員和 IT 團隊可以靈活選擇并嵌入這些新的軟件庫，即便不具備數據科學方面的專業知識，也能打造有吸引力、可定制的AI產品。

"企業必須持續地投入大量的專業技能、資源和時間，才能有效構建、部署和管理基于AI 的解決方案。"IBM 伙伴生態業務總經理?Kate Woolley?表示，"通過將用于支持行業領先的 IBM Watson 產品的嵌入式 AI 技術推向市場，我們希望幫助IBM的合作伙伴更高效地打造 AI 體驗，為客戶帶來更大的商業價值。"

通過新發布的軟件庫，開發人員可以輕松訪問IBM領先的 AI 能力，并選擇希望嵌入的特定功能，例如自然語言處理。這些軟件庫所提供的技術來自IBM 研究院和開源社區，旨在節省開發人員打造AI 應用所需的時間和資源。

此次發布的三個軟件庫包括：

IBM Watson自然語言處理軟件庫：旨在幫助開發人員打造處理人類語言的功能，通過意向和情緒提取出語義和上下文。

IBM Watson語音轉文本軟件庫：旨在快速、準確地實現語音轉文本，幫助企業改善客戶服務體驗。

IBM Watson文本轉語音軟件庫：旨在支持開發人員基于現有應用中廣泛的語言和聲音，將書面文本轉換為自然人聲音頻。

此次發布基于?IBM 現有的嵌入式 AI 產品組合，其中包括行業領先的IBM Watson Assistant、IBM Watson Discovery、IBM Instana Observability、IBM Maximo Visual Inspection?和 IBM Watson API等解決方案。借助 IBM 的嵌入式 AI 產品組合，企業高層和其他 IT 決策者得以更好地使用 AI 發掘業務洞察，并打造更出色的最終用戶體驗。

面向?IBM 合作伙伴的嵌入式 AI軟件庫

越來越多的生態合作伙伴和共同客戶正受益于?IBM 的嵌入式 AI 產品組合。包括?EquBot、CrushBank?和?Sherloq?在內的合作伙伴已經在其解決方案中使用IBM的嵌入式 AI 技術，以實現web 3.0 階段的合規性和網頁設計的智能化，從而做出更明智的投資決策、改進服務熱線的客戶互動以及更敏銳地發現市場商機。

"我們非常高興能夠將 IBM Watson 自然語言處理的能力無縫嵌入到我們的技術中。"SingleStore 產品高級副總裁 Yatharth Gupta 表示，"幫助客戶集成和使用情緒分析等功能可以顯著提升他們的實時分析能力，從而更深入地了解他們的客戶，實現更有效的互動，并提供更出色的服務。"

除了使用?IBM 的嵌入式 AI 軟件構建應用，合作伙伴在將產品推向市場的各個階段，都能得到IBM的相應支持。這些權益涵蓋了與IBM共同構建、共同營銷和共同銷售的方方面面，旨在提升市場需求，推動業務發展。此次嵌入式AI軟件庫的發布緊隨IBM 針對合作伙伴的一系列賦能舉措，包括向合作伙伴免費開放 IBM 員工享有的技能徽章和銷售培訓材料，并提供更加簡潔的數字化訪問體驗。

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IBM 是全球領先的混合云、人工智能及企業服務的提供者，為全球超過 175 個國家的客戶服務，協助其從擁有的數據里獲取商業洞察、簡化業務流程、降低成本，并取得產業競爭優勢。 來自金融服務、電信和健康醫療等關鍵基礎設施領域超過 4000 家政府和企業機構，采用 IBM 混合云平臺和 Red Hat OpenShift 解決方案，快速、高效、安全地實現企業數字轉型。IBM 在人工智能、量子運算、產業導向的云端運算解決方案和企業服務領域的突破性創新，為客戶提供開放和靈活的選擇。IBM 對企業誠信、透明治理、企業社會責任、多元與包容文化和服務精神的承諾，歷久彌新，是 IBM 業務發展的基礎。

稿源：美通社

關鍵詞： 合作伙伴 解決方案 開發人員 自然語言處理 開發成本