人工智能可能将极大地促进电子商务 医疗保健和业务

这似乎确实令人担忧，如果仅通过分析20%的数据来使企业蓬勃发展，那么可以从剩余的80%中获取很多收益。此外，其中约有50%的非结构化数据是文本。正确分析数据后，可以获得正确的业务见解。人工智能可以帮助解决这个问题吗?

Indium Software的联合创始人兼首席执行官Ram Sukumar提出了 一些建议。

请详细说明Indium软件及其产品部门teX.ai的增长历程。

Indium Software开展业务已有20年，在过去的5年中增长迅速，尤其是在2018年与Noah Data合并之后。该合并导致Digital和QA业务部门相互称赞，以实现快速增长，我们已经实现了。Indium的数字画布包括–高级分析，大数据工程，低代码开发，RPA和完整堆栈开发。今天，铟公司在全球多个地区拥有1000多名员工，客户遍布，欧洲，和亚洲。

长期以来，Indium的愿景是扩展到核心服务业务之外的SaaS或PaaS或基于产品的收入模型。teX.ai于2019年启动，结合了Indium的文本分析，人工智能，云和产品开发专业知识。在发布后的短时间内，teX.ai受到了好评，并被《福布斯》评为2020年值得关注的顶级机器学习产品之一。teX.ai是由AI驱动的自动化文本分析产品。它旨在自动化文本分析中涉及的手动活动，从而缩短周转时间并降低成本。teX.AI既提供云解决方案又提供内部部署解决方案，可满足多个行业不断增长的需求，以利用文本分析来提高运营效率并增强客户体验。在有客户，

基于AI的文本分析软件的作用是什么?它如何扰乱行业?

破坏是一个感知问题。基于AI的Text Analytics以不同的方式破坏了不同的行业。

通常，要为电子商务或零售公司进行诸如汇总和分析1000条客户评论之类的任务会很费力。借助基于Ai的文本分析软件，这可以在几个小时内完成。

根据行业的不同，文本分析有几种用例。让我们举一些例子–

在业中，人工浏览几页大文件是不可能的，并且有必要从文件中提取相关文本为更易于分析师使用的格式。这也可以用于处理发票，处理对帐单以进行贷款处理，年度报告等。这可以通过减少周转时间，提高准确性和节省成本来大大简化操作。相同的用例可以在保险行业中应用于Mediclaim文档处理和流程中的自动化任务。

对于获得客户评论的消费品牌，品牌可以通过多种渠道获得评论-在商店，在线，社交媒体上。仔细总结一个全球品牌的每条评论都是一项挑战。拥有一个文本分析引擎来审查这些评论并进行总结，可以帮助改善客户体验，并对品牌产生巨大的业务影响。

制造业需要从多个文档中提取文本，例如发票，交货收据和工程图等。