AWS香港暨台灣銷售總監翁宇強表示，愈來愈多企業使用雲端機械學習(ML)技術處理數據，香港尤以金融和零售業為主。
公共雲平台近年加入大量機械學習功能，AWS是其中之一。愈來愈多企業使用雲端機械學習(ML)技術處理數據的實例，AWS香港暨台灣銷售總監翁宇強表示，引入這技術的香港企業以金融和零售業為主，因雲端令技術複雜程度大減，亦能加強在行業競爭力。
AWS母公司亞馬遜在網購平台使用機械學習的人工智能已經超過10年，甚至幾乎套用在所有業務，包括物流中心(Fullfillment Center)貨架的存貨位置、網站上的用戶個人化介面等。翁宇強指AWS提供的機械學習服務，亦即將多年的內部技術開放給所有企業使用。
AWS的人工智能服務在2016年的Re:Invent大會上推出，至今包括基建、機械學習服務，以至工智能智服務。單在去年新增超過250項人工智能相關功能。例如提供GPU、FPGA、AWS自行研發Inferentia等給具經驗的企業自行設計、訓練機械學習模型，也支援不同Machine Learning框架。根據《Nucleus Research》去年的報告，在雲端的TensorFlow和PyTorch，超過九成都在AWS上執行。
企業亦可選用機械學習服務SageMaker，從設計、訓練、部署作完整管理。翁宇強指出，甚至設有ML模型市集讓企業選購，至今已有超過900個模型選擇，企業購置後作簡單訓練，即直接可用。
本地金融業使用AWS的人工智能技術加快服務速度。例如私人貸款公司WeLend的網上貸款服務，就是採用Amazon Rekognition識別用戶上傳的文件，如身分證作eKYC，並自動建立信貸檔案，分析用戶的信貸風險。
另一例子為創辦人背景備受爭議的網上雜貨店Ztore，翁宇強表示，該公司的數據科學家本來自行編寫模型分析用戶數據，如今轉用SageMaker作端到端開發，每日分析超過30萬用戶數據。