无代码的兴起使企业能够重新评估他们的技术流程和需求。

近年来，数字文本数据的数量呈指数级增长，并继续以每年55-65%的速度增长(IDC)。从社交媒体帖子到客户交易、在线社区、调查、评论、聊天、电子邮件等等，各行各业的企业都面临着监控各种来源和提取最相关数据的挑战。

人工智能(AI)和机器学习(ML)帮助企业更准确地整理非结构化数据。然而，实现传统的人工智能和ML需要额外的人力和专业知识，可能是耗时和昂贵的。随着新技术的出现和数据的增长，能够快速、大规模地提取信息并创建可操作的见解的企业将在竞争环境中拥有最大的影响力。

传统人工智能与自动化

人工智能和自动化这两个术语通常可以互换使用。他们允许企业和团队更有效地运作。然而，两者在两个不同的层面上都极其复杂。自动化是技术、程序、机器人技术或流程的应用，以生产商品或服务，并在最少的人力协助下实现结果。另一方面，人工智能是一种科学和工程过程，它使机器能够从经验中学习，适应新的输入和实时数据，并在人类水平或更高的水平上执行任务。

传统的AI实现需要大量的技术技能和编程。Java, Python, Lisp, Prolog和c++是主要的人工智能编程语言，用于人工智能满足不同的需求，开发和设计不同的业务流程应用程序。对于一个典型的业务终端用户来说，利用构建AI流程所需的技术专长和知识来实现AI是不可能的。无代码运动使人工智能实现的更广泛的发展成为可能。

什么是无代码AI?

无代码运动的兴起使所有行业的企业能够重新评估他们的技术流程和需求。组织可以使用无代码工具轻松地实现敏捷开发策略，同时获得类似的、有时甚至更好的结果，并提高生产力。没有哪个代码工具是最常用的web和应用开发工具，但也可以开发和构建AI和ML模型。No-code允许用户通过快速开发新的解决方案来转换业务流程，以满足客户需求，并吸引了许多金融服务公司在其工作流程中采用No-code AI。

人工智能在金融服务行业中被用于简化和优化流程，包括监控信用风险、构建定量交易算法、管理金融风险、提供更好的客户体验等。在无代码人工智能兴起之前，风险经理、承销商、贷款机构、资产经理和业务分析师依赖他们的数据科学家和IT团队为他们建模自动化流程。然而，由于编写代码、清理数据、分类和构造数据的过程非常耗时，创建和实现单个自动化解决方案可能需要数月甚至数年的时间。

No-code AI为金融服务团队提供了更高效的解决方案，以解决耗时、人工的数据研究、提取和分析过程。人工智能工具现在可以运行在预先开发的后端和灵活的前端用户界面上，这意味着金融公司可以变得更灵活，做出更快、更好的决策，节省时间和金钱，同时实现符合其业务需求的人工智能解决方案。

换句话说，no-code正在推动人工智能的民主化，以便业务分析师和领导者、保险公司、产品和风险经理能够快速有效地创建自己的模型，绕过IT瓶颈。这样，数据科学家就可以自由地在高度复杂的项目上工作，而业务用户则可以更加高效。无代码人工智能从传统方法中提取了复杂的技术和编码技能，使任何人都可以构建人工智能模型。

关于无代码AI需要考虑三件事

虽然商业用户现在熟悉人工智能和机器学习的概念，但他们不是能够编写代码来创建人工智能新用例的技术人员。为了让金融服务获得人工智能在效率和投资回报率方面带来的好处，它们需要让商业用户发挥带头作用。一个无代码的人工智能工作流程使用户能够专注于最大化结果，而不是执行手工流程。

通过简单的命令和易于理解的用户界面，业务用户可以快速获得人工智能和自动化的好处，没有时间延误、人力限制和巨大的学习曲线。无代码人工智能通过提高效率和投资回报率，解放技术团队的时间，改变了金融服务行业的游戏规则。迅速采用这种新方法的公司将获得竞争优势。

不过，并不是所有的公司都适合这项新技术。对无代码解决方案感兴趣的组织必须确定他们的公司是否适合。那些已经有很多手工流程的公司，一个由数据科学家组成的结构化团队，并且希望迅速扩大规模，可能不希望花时间重组来实现无代码人工智能。此外，拥有大型高级技术专家团队的公司可能会觉得迁移到无代码平台并不适合他们的组织，这些专家已经习惯了实际的编码，并希望重新配置和调整代码。

随着人工智能对我们的世界和企业的影响越来越大，让它像今天的其他颠覆性和创新技术一样对企业和用户友好是很重要的。就像电子邮件、Excel电子表格和高速互联网一样，人工智能即将改变世界做生意的方式。有了无代码人工智能，业务终端用户可以在无需编码的情况下创建新的解决方案，从而提高业务效率、生产率、ROI和客户保留率

原文：https://www.techradar.com/news/what-is-no-code-ai-and-why-should-you-care

本文：http://jiagoushi.pro/node/1423

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