是一種利用人工智能技術來自動識別並撮取文件、圖像或PDF中的內容的技術。 它將掃描的內容轉換為機器可讀的數據，以便進行進一步的處理，對於大型企業來說，每年會產生大量紙質文件，透過 OCR 技術將其轉化為電子文檔，便於存儲於數據庫中，節省了物理存儲空間，並且可以透過關鍵詞檢索等方式快速查找所需文件。 例如自動數據輸入或分類。

它的好處還有：
1. 提高識別準確率
2. 適應多種語言和字體
3. 智能文本糾錯同補全

影像分析模型訓練是指使用大量影像數據以及相應標註信息，透過特定算法同技術，給電腦系統學習影像中的特徵、模式同規律，從而構建出能夠對新影像數據進行分析、理解同判斷模型的過程。

在一些領域，如工業檢測、安防監控等，影像分析模型可以實現自動化的檢測和監控，提高工作效率和安全性。 例如，在工業生產線上，透過對產品的影像進行分析，自動檢測產品的質素缺陷; 在安防監控中，實時監測異常行為和事件等等的應用。

1. 提高業務效率。
~ 例如客戶服務方面： 根據客戶的諮詢歷史同購買行為，模型可以生成個性化的回覆。 當客戶詢問產品相關問題時，模型可以結合產品知識和客戶的偏好，提供更有針對性的解答，提高客戶滿意度。
2. 增強個性化服務
~ 例如提供更有針對性的客戶服務或產品推薦
3. 降低培訓成本
~ 例如機構可以根據自己的業務流程和產品知識，微調模型生成適合新員工的培訓手冊和案例，降低培訓成本，同時確保培訓內容的準確性和一致性。
4. 提升創新能力
~ 例如為客戶提供更智能、高效的服務體驗，從而在服務模式上實現創新

AI驅動的預測性維護解決方案不僅限於特定行業，而且在制造業、能源、運輸和醫療保健等各個領域得到應用。隨著AI技術的不斷演進，我們可以預見未來在預測性維護中將出現更多創新的應用。

機器維護及預測的主要好處有 :
1. 減少設備故障和停機時間
提前預警故障：AI 驅動的預測性維護系統能夠實時監測設備的運行狀態，透過收集和分析大量數據，如設備的溫度、振動頻率、壓力等參數，來預測設備可能出現的故障。
2. 優化維護計劃
精準資源分配：AI 系統可以準確地判斷設備需要何種維護以及何時進行維護。 使得企業能夠有針對性地準備維護所需嘅零部件和人力資源。
3. 提高生產效率和質量
提升產品質量：設備在健康狀態的運行能夠生產出質素更高的產品。 由於設備故障停機次數減少，生產流程更加穩定。
4. 增強安全性
符合法規和行業標準：好多行業對設備的安全性和可靠性有嚴格的法規和標準要求。 採用 AI驅動之預測性維護有助於企業滿足這些要求。