人工智能技術賦能互聯網平臺構建策略探索

摘要：在當今數字化時代，人工智能技術的迅猛發展正深刻改變著各行各業，互聯網平臺面臨用戶增長放緩、競爭加劇等挑戰，人工智能技術則為互聯網平臺提供了前所未有的發展機遇。本文通過分析人工智能技術在醫療行業與電商行業互聯網平臺中的應用案例，探索人工智能技術賦能互聯網平臺的策略，討論人工智能技術在互聯網平臺構建中的可持續應用和發展。

關鍵詞：人工智能技術；互聯網平臺

引言

人工智能技術以其強大的數據處理能力和智能決策能力，改變互聯網平臺的構建方式和運營模式。通過應用人工智能技術，互聯網平臺可以實現對用戶行為的精準分析、對運營流程的智能化優化等，從而大幅提升服務質量和運營效率。本文將結合具體案例，探討人工智能技術在醫療行業與電商行業互聯網平臺中的應用現狀和成效，實現轉型升級和可持續發展。

1. 人工智能技術在互聯網平臺中的應用

1.1 人工智能技術的基本分類與核心技術

1.1.1 基本分類

人工智能技術分為弱人工智能技術和強人工智能技術。弱人工智能技術指的是專注于解決某一特定領域內問題且功能受限的人工智能系統[1]。這類技術能夠基于大數據和機器學習算法，對特定任務進行高效處理，提升平臺的服務質量和用戶體驗，因此在互聯網平臺中得到了廣泛應用，如智能客服、推薦系統、圖像識別等[2]。

強人工智能技術是指具有與人類智能相似的能力和智慧的人工智能，能夠理解復雜的問題、進行抽象思維、自我學習和創新。盡管目前強人工智能技術仍處于理論研究和實驗階段，但潛力巨大。例如，強人工智能技術可以協助平臺進行更加精準的市場預測、復雜的決策制定、創新性的服務設計，從而推動平臺的全面升級和轉型[3]。

1.1.2 核心技術

人工智能技術的精髓包含機器學習、深度神經網絡、自然語言解析及視覺計算等領域。機器學習通過數據驅動，使計算機能自我學習和預測，優化用戶畫像、推薦系統及異常檢測[4]。深度學習作為機器學習分支，可構建多層神經網絡，應用于圖像標注、語音識別及智能客服對話生成。自然語言處理研究計算機理解自然語言的能力，用于情感分析、對話管理及知識圖譜構建。計算機視覺技術使用計算機解析圖像和視頻，應用于商品圖片分類、人臉識別及視頻推薦[5]。這些技術在互聯網平臺中持續提升智能化水平和用戶體驗，推動人工智能技術在多個領域的深入應用與發展。

1.2 人工智能技術在醫療行業與電商行業互聯網平臺中的應用

在醫療領域，借助深度學習等先進的算法，醫療平臺能夠高效地處理和分析患者的病歷、影像資料等海量數據，從而為醫生提供強有力的診斷支持。通過深度挖掘數據中的關鍵信息，能輔助醫生迅速且精準地評估病情，從而能夠制定針對性的治療方案，提升診斷的精確度和工作效率，還能有效減少漏診和誤診的情況，為患者提供更加可靠的治療保障[6]。在電商領域，人工智能技術優化商品推薦、用戶畫像、智能客服和供應鏈，通過機器學習精準推送商品，提高購買意愿和滿意度，智能客服提升服務質量[7]。

2. 人工智能技術賦能互聯網平臺構建的實踐策略

人工智能技術賦能互聯網平臺構建的實踐策略主要包括：利用人工智能技術優化平臺運營流程；增強平臺用戶數據分析與個性化服務能力；提升平臺安全與風險防控能力[8]。以下將從醫學領域和電商行業出發，具體敘述這些策略的運用，推動互聯網平臺的高效、精準、安全發展，提供更加優質、便捷的生活體驗。

2.1 人工智能技術賦能醫療行業互聯網平臺的構建

人工智能技術正深刻賦能醫療行業互聯網平臺的構建，目前很多醫療機構已經采用智能化醫療服務平臺，實現了遠程問診、在線預約掛號等功能，并可通過大數據分析，對患者健康數據進行深度挖掘，為醫生提供更加精準的診斷支持。

2.1.1 利用人工智能技術優化平臺運營流程

隨著互聯網診療模式的快速發展，用戶獲取醫學咨詢的途徑日益便捷。快速增長的需求與醫生患者非面對面交流的局限，常讓患者陷入病因不明或科室不清的困境。可以深入探索人工智能技術與醫療的融合，推出互聯網智能分診平臺。通過利用云計算與大數據技術，深度挖掘用戶需求，精準匹配病種標簽，為臨床決策和醫療服務提供支撐。有效整合患者臨床癥狀、檢測結果及影像資料等多源信息，實現疾病精確分類，依托專業疾病知識庫與醫生資源，精準對接患者與科室、醫生。利用信息化手段，助力醫護人員主動發現患者，提供個性化、互動性強的醫療健康服務。智能語音外呼系統則及時傳達預警、流調信息，并提供藥物配送、醫護上門等便捷服務。在設計層面，該平臺構建科學的人工智能模型，創新“預就診”服務模式，并搭建集精準掛號與智能分診于一體的人工智能技術導醫系統。通過全面構建疾病知識庫，可以有效提升醫療服務效率與質量，為患者帶來了更加便捷、精準的診療體驗（如圖1、圖2所示）。

2.1.2 增強平臺用戶數據分析與個性化服務能力

在醫療互聯網平臺中，人工智能技術通過對用戶數據的深度分析，能夠挖掘出用戶的健康需求和就醫習慣，為平臺提供個性化的服務。平臺運用智能導診系統匯集患者相關資料，對患者的就醫意圖及需求進行預判，并與醫院科室及專家團隊資源實現精準對接[9]。當患者主動申請線上專科門診但未能獲得即時接診時，若醫務人員預設的疾病標簽與患者的病癥描述相吻合，系統會將患者歸入相應的待診隊列，并向其提供主動的健康管理服務。通過分析患者的就診記錄和健康數據，人工智能技術可以識別出患者的潛在疾病風險，為其推送相關的健康資訊和預防建議，幫助患者更好地管理自己的健康。在醫療服務方面，人工智能技術可以基于患者的病史和健康狀況，為其推薦適合的醫生和治療方案，提供定制化的醫療服務。這種個性化的服務能力增強了平臺的用戶黏性（如圖3、圖4所示）。

2.2 人工智能技術賦能電商行業互聯網平臺的構建

通過智能推薦系統，電商平臺能夠根據用戶的瀏覽歷史、購買記錄、個人偏好，為用戶推送個性化的商品信息，極大提升了用戶的購物體驗和滿意度。人工智能技術還能幫助電商平臺實現精準營銷，通過分析用戶行為數據，預測用戶未來的消費趨勢，為商家提供更加有效的推廣策略。

2.2.1 電商平臺人工智能技術推薦使用情況

人工智能技術在電商推薦系統中展現了四大類型：內容推薦依據用戶瀏覽物品的特征，尋找相似物品進行推送；協同過濾推薦通過分析用戶行為相似性和評分數據，預測用戶興趣；矩陣分解推薦則將“用戶-物品”評分矩陣分解，映射至低維空間，發現相關性；深度學習推薦利用深度神經網絡技術，對用戶行為和物品屬性進行特征提取，實現個性化精準推薦。例如，淘寶自創立之初便致力于服務優化，早期便引入并持續迭代人工智能推薦技術（如表1所示）。其核心包括：深度學習建模用戶與商品關系，挖掘隱含特征；自然語言處理分析搜索關鍵詞與商品描述，精準匹配需求；分布式計算技術如MapReduce、Hive、Hadoop等，確保海量數據的高效處理與實時推薦性能[10]。

2.2.2 基于人工智能技術賦能直播運營的構建

數字人直播已成為電商直播的關鍵一環，抖音等平臺率先推出虛擬主播，運用前沿的人工智能技術實現實時互動與內容高效管理，效果良好。人工智能技術在直播領域的運用，重點在于實時互動管理，憑借自然語言處理（NLP）及語音識別技術，即時解析觀眾互動，優化主播策略，增強觀眾參與度和滿意度。人工智能技術能迅速捕捉觀眾提問，自動生成回應建議，提升互動效率與質量，同時增強觀眾沉浸感與忠誠度。通過分析觀眾語言與情緒，提供個性化互動內容，滿足多元需求。此外，還能自動監測并屏蔽不良言論，維護直播環境。抖音、快手、淘寶等主流直播平臺，正持續優化用戶體驗。在電商領域中，有效運用“人工智能技術模型+應用實踐”的新范式，通過人工智能技術可提升電商運營效率，降低成本（如圖5所示）。

結語

以醫療和電商行業為例，通過人工智能技術的引入，平臺可以更加高效地處理用戶請求，優化資源配置，從而實現更優質的服務體驗。借助大數據和云計算技術，互聯網平臺能夠深入挖掘用戶數據，了解用戶偏好和需求，進而提供更加個性化的服務。未來，隨著人工智能技術的不斷發展和普及，其在互聯網平臺構建中的應用將更加廣泛和深入，需要繼續探索人工智能技術各方面的新應用和新模式。

參考文獻：

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[8]來源，杜晨迪，吳方，等.基于互聯網平臺的醫院醫療設備檢修信息管理平臺的設計與應用[J].中國醫學裝備，2021，18（6）：138-141.

[9]郭含，陸升冠.AI推薦對電商平臺用戶價值共創行為的影響——以淘寶為例[J].市場周刊，2024，37（26）：68-71，190.

[10]梅琪，黃旭強.AI賦能電商：智能工具在運營效率提升中的應用與優化研究[J].科技經濟市場，2024（6）：25-28.