


Vier Wege zur Verwirklichung der KI-gestützten digitalen Transformation kleiner und mittlerer Unternehmen
Im Vergleich zu großen Unternehmen verfügen kleine und mittlere Unternehmen möglicherweise nicht über eine starke technische und finanzielle Unterstützung, einen Mangel an technischem Personal, einen Mangel an qualitativ hochwertigen Daten, unklare Anwendungsszenarien und hohe Investitionskosten ...
Das ist Alles rund um die Digitalisierung kleiner und mittlerer Unternehmen Die Schwierigkeit der Transformation. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen sind bereits jetzt knapp bei Kasse und haben Schwierigkeiten, die Kosten für Forschung und Entwicklung oder die Kosten für die Anpassung der Technologie zu tragen. Wie kann KI also kleine und mittlere Unternehmen stärken?
Der Autor glaubt, dass die Technologie der künstlichen Intelligenz den digitalen Transformationsprozess kleiner und mittlerer Unternehmen auf vier Wegen beschleunigen wird: industrielle Modernisierung, Managementwechsel, Prozessumgestaltung, und Umweltoptimierung.
Pfad 1 Künstliche Intelligenz verändert Geschäftspraktiken und fördert Innovationen in verwandten Branchen
Künstliche Intelligenztechnologie kann die Modernisierung der Industriestruktur vorantreiben, neue Unternehmen, neue Modelle und neue Technologien hervorbringen, die Geschäftspraktiken von Unternehmen verändern und Einzelhandel und Transport unterstützen , Tourismus, Medizin und andere Industrien, um neue Entwicklungen zu erreichen. Während der normalen Präventions- und Kontrollphase der COVID-19-Epidemie haben mehr Unternehmen Präzisionsmarketing, Telemedizin und andere Geschäfte betrieben und dabei hochgradig funktionsfähige und einfach zu reproduzierende Anwendungen und Praxispfade der künstlichen Intelligenz für kleine und mittlere Unternehmen erkundet.
In der Gesundheitsdienstleistungsbranche beispielsweise können durch den Einsatz hochauflösender medizinischer Bildgebung, intelligenter Anwendungen und IoT-Geräte personalisiertere Gesundheitsdienste und präzisere medizinische Verschreibungen bereitgestellt werden, wodurch Pflegekosten eingespart und die Diagnose verzögert und das Fehlerrisiko verringert werden und die Servicequalität verbessern.
Pfad 2: Künstliche Intelligenz verändert die Produktionsmethoden kleiner und mittlerer Unternehmen und verbessert die Managementeffizienz
Einerseits führt die Technologie der künstlichen Intelligenz zu Veränderungen in den Arbeitsmethoden, die die Automatisierung des Produktionsprozesses verbessern und eliminieren können einfache, sich wiederholende Aufgaben mit geringem Mehrwert und hohem Risiko, die das Geschäftspersonal von mühsamer Arbeit befreien und kleinen und mittleren Unternehmen helfen, die Produktionseffizienz zu verbessern. Call-Center-Lösungen mit künstlicher Intelligenz können beispielsweise Abfragedienste wie Öffnungszeiten des Produktbestands, Reservierungsstornierungen usw. bereitstellen und eine Interaktion mit Kunden rund um die Uhr ermöglichen.
Andererseits kann die Technologie der künstlichen Intelligenz die Genauigkeit von Managemententscheidungen verbessern und die Effizienz der Anlagenwartung und -verwaltung verbessern. Künstliche Intelligenz kann die Prognosekosten erheblich senken und kleinen und mittleren Unternehmen dabei helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, um Unsicherheitsrisiken zu reduzieren und potenzielle Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren.
Künstliche Intelligenz optimiert Geschäftsprozesse in Unternehmen und verändert den Wertschöpfungsprozess.
Künstliche Intelligenz kann durch die Anhäufung von Wissen und die Datenanalyse mehrere Verknüpfungen in den Geschäftsprozessen kleiner und mittlerer Unternehmen beeinflussen Nutzen Sie den Datenfluss, um den Technologiefluss, den Materialfluss, den Kapitalfluss und den Talentfluss voranzutreiben, die Kostenstruktur und den Wertschöpfungsprozess zu ändern und Unternehmensinnovationen und Modelländerungen zu fördern.
Marketing, Lieferkettenmanagement und Produktionsprozesse sind die Geschäftsbeziehungen, die am stärksten von künstlicher Intelligenz betroffen sind. Prognosen, Qualitätskontrolle usw. sind die Hauptaspekte der Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz. Beispielsweise kann im Geschäftsprozess des Personalmanagements durch den Einsatz künstlicher Intelligenz eine differenzierte Verwaltung von Arbeitsbedingungen, Löhnen, Sozialleistungen oder beruflichen Verantwortlichkeiten durchgeführt werden, was dazu beiträgt, herausragende Talente für den Einstieg in das Unternehmen zu gewinnen.
Pfad 4: Künstliche Intelligenz beschleunigt die Integration in verschiedenen sozialen und wirtschaftlichen Bereichen und verbessert die Erfahrung mit öffentlichen Dienstleistungen.
Künstliche Intelligenz kann das Geschäftsumfeld kleiner und mittlerer Unternehmen verbessern verbesserte den wissenschaftlichen Charakter der Regierungsentscheidungen und die Initiative der Dienste. Es ist spezifisch und zielgerichtet und lindert effektiv die Probleme der „Schwierigkeit, Langsamkeit und Komplexität bei der Erledigung von Aufgaben“.
Maschinelles Lernen kann beispielsweise die Arbeitseffizienz von Verwaltungsabteilungen verbessern und den bürokratischen Aufwand bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und Text-Mining-Funktionen verringern, die Fallprüfung effektiver machen und Arbeitskosten einsparen, wodurch die Investitionen kleiner und mittlerer Unternehmen in die Lösung reduziert werden Bei Handelsstreitigkeiten kann die Technologie neuronaler Netze Kreditauskunftsdaten analysieren, Ausfallrisiken und Kreditkosten reduzieren und die Verfügbarkeit von Finanzierungen für kleine und mittlere Unternehmen durch Kreditinstitute verbessern zur Beurteilung der Arbeitsleistung der Mitarbeiter.
Um die Förderung und Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen zu beschleunigen, sollten wir von drei Aspekten ausgehen:
Der erste besteht darin, den finanziellen Druck der digitalen Modernisierung von Unternehmen zu verringern. Geschäftsbanken und andere Finanzinstitute sollten ermutigt werden, die Kreditunterstützung für die digitale Modernisierung kleiner und mittlerer Unternehmen zu erhöhen, innovative Finanzprodukte für die digitale Transformation zu entwickeln, neue Finanzierungsdienstleistungen wie „digitale Kredite“ zu erkunden und Kreditzinsnachlässe zu gewähren Steuergutschriften für die digitale Transformation von Unternehmen. Fördern Sie die Einrichtung eines Fondspools für die digitale Transformation kleiner und mittlerer Unternehmen und gewähren Sie kleinen und mittleren Unternehmen Zuschüsse für die Nutzung von Fernarbeit und die Einführung von Informationstechnologielösungen. Der Leitlinienplan für den technologischen Wandel und die Modernisierung von Industrieunternehmen wird fortlaufend veröffentlicht, um den technologischen Wandel der künstlichen Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen zu unterstützen.
Die zweite besteht darin, das Datenmanagementniveau kleiner und mittlerer Unternehmen zu verbessern. Leiten Sie kleine und mittlere Unternehmen dabei, eine datengesteuerte Kultur der Datenerfassung, -verwaltung, -sicherung und -analyse zu etablieren, Datenentscheidungen in Geschäftsprozesse einzubetten und das digitale Risikomanagement zu verbessern. Das Datenschutzgesetz und das Netzwerksicherheitsgesetz umfassend umsetzen, den Schutz wichtiger Kerntechnologien stärken, die Überwachung des Datenflusses für börsennotierte Unternehmen verbessern und Datensicherheitsrisiken beseitigen. Verlassen Sie sich auf die industrielle Internetplattform, um eine Schulungsbasis für künstliche Intelligenz für kleine und mittlere Unternehmen aufzubauen, um Manager und Mitarbeiter kleiner und mittlerer Unternehmen zu schulen und ihr Verständnis für die wirtschaftlichen Vorteile, Transformationsbedingungen und das Risikomanagement künstlicher Intelligenz zu verbessern. Verbessern Sie das innovative Talenteinführungssystem für kleine und mittlere Unternehmen, verbessern Sie den Servicemechanismus für die Talenteinführung und unterstützende Maßnahmen und ermutigen Sie kleine und mittlere Unternehmen, hochqualifizierte Fachkräfte energisch einzuführen. Beschleunigen Sie den Aufbau digitaler Infrastruktur und fördern Sie die groß angelegte Einführung neuer Netzwerke wie 5G, optische Gigabit-Netzwerke und das Internet der Dinge.
Die dritte Möglichkeit besteht darin, die Kapazitäten für die Bereitstellung digitaler Transformationsdienste zu verbessern. Nutzung von Plattformen, Allianzen usw., um verschiedene wissenschaftliche Forschungsinstitute, Anbieter digitaler Dienste, Industrieverbände usw. mit Servicebereitschaft und Fähigkeiten zusammenzubringen, um Unternehmen öffentliche Dienstleistungen wie Planungsberatung, technische Beratung und Anwendungsförderung anzubieten. Unter Einbeziehung externer Beratungsagenturen werden wir eine Roadmap und Entwicklungsrichtlinien für die digitale Transformation und Modernisierung kleiner und mittlerer Unternehmen auf der Grundlage ihrer digitalen Transformationsstrategien, -pfade, -strategien und anderer Bedürfnisse veröffentlichen. Entdecken Sie verschiedene Arten von Diensten wie digitale Dienste für Kerngeschäftsverbindungen und intelligente Plattformdatenanalysedienste, um die Fähigkeit zur Implementierung personalisierter Anpassungen digitaler Transformationspläne zu verbessern. Kultivieren Sie eine Reihe von Benchmark-Unternehmen für die digitale Transformation in verschiedenen Branchen, organisieren und veröffentlichen Sie eine Reihe typischer Erfahrungen und hervorragender Fälle, spielen Sie eine Rolle bei der Demonstration und Führung und beschleunigen Sie die Förderung in der gesamten Branche.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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