要求人工智能模型和技术的透明度

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需要注意的事项：并非所有平台都需要深度学习或强化学习。您需要明确平台使用的人工智能类型，以及更重要的是，为什么使用。典型的人工智能会使用机器学习 (ML)、深度学习、自然语言处理 (NLP) 或强化学习。

需要注意什么

该产品依赖于决策树、工作流自动化或预编程逻辑。同样，这些更简单的模型本身并没有错，在某些情况下，它们确实是适合您的解决方案的正确方法。但您需要了解新功能是否被标记为AI。

要问的问题

它是否利用深度学习或强化学习，还是基于规则？
您能否提供有关模型如何自我更新的详细信息？
为什么针对特定用例选择这种方法？
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3.了解培训方法
需要关注的方面：一切都与学习有关。模型的复杂程度取决于其训练过程。阿富汗电话数据集 您需要研究用于训练并随着时间的推移提高解决方案准确性的数据集（数量和种类）。

需要注意的是：依赖预先配置的响应而没有有意义的学习。

要问的问题：

它是基于实时数据、合成数据还是预先输入的规则集进行训练？
模型多久更新一次以及如何纳入反馈？
4. 寻找不断发展的洞察力，而不是静态的仪表板
需要寻找什么：真正的人工智能驱动系统具有不断发展的建议，并提供随着行为变化而变化的见解（例如，随着新数据的进入而更新的预测性潜在客户评分）。

需要注意的是：提供静态报告和基本分析，没有高级建模。

要问的问题：

随着新数据的输入，系统的准确性是否会随着时间的推移而提高？
它可以动态创建内容吗？还是依赖于模板？
这些见解是预测性的还是仅仅是描述性的？
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5. 注意没有实质内容的流行语
一些供应商在使用基础自动化时误用了“机器学习”和“人工智能驱动”等术语。基础自动化或许能完成工作，但要注意以下关键的危险信号：

缺乏清晰度：没有明确解释 AI 在产品中如何发挥作用。
没有支持证据：缺乏技术文档或案例研究来证明人工智能驱动的改进。
供应商理解模糊：供应商无法清晰地阐明其工具中人工智能和自动化之间的区别。（提示：您可能需要与产品营销或工程部门的人员沟通，因为销售代表可能无法随时掌握这些信息。）