


Hier sind zehn Möglichkeiten, künstliche Intelligenz zur Verbesserung von Geschäftsprozessen einzusetzen
Während künstliche Intelligenz schnell in das Leben der Menschen Einzug hält, sind sich viele Menschen nicht einmal der Berührungspunkte bewusst, auf die sie Auswirkungen haben kann.
Im täglichen Leben kommen Menschen mit künstlicher Intelligenz in Berührung, wenn sie Alexa oder Siri bitten, einfache Aufgaben auszuführen oder auf automatisch eingeblendete Werbung reagieren.
Aber es ist nicht nur eine Frage der öffentlichen Vorstellungskraft. Künstliche Intelligenz hat auch die Aufmerksamkeit von Unternehmen jeder Größe auf sich gezogen und revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Geschäfte tätigen.
Das ist nicht verwunderlich, wenn man bedenkt, dass künstliche Intelligenz dabei hilft, schnelle und genauere Entscheidungen zu treffen. Da die Geschäftswelt nach und nach ihr Potenzial erkennt, gibt es bereits zahlreiche Geschäftsanwendungen.
Aber hat künstliche Intelligenz tatsächlich einen Einfluss auf die Geschäftswelt? sind ein wichtiger Teil jedes Unternehmens. Das Herz und die Seele von. Die COVID-19-Epidemie hat deutlich gezeigt, dass die Aufrechterhaltung menschlicher Kontakte von entscheidender Bedeutung ist, selbst wenn Menschen nicht persönlich kommunizieren können. Da Videokonferenzen mittlerweile zur Norm werden, möchten immer mehr Unternehmen ihre Lösungen mit erweiterten Funktionen erweitern und die Kommunikation verbessern. Hier kommt künstliche Intelligenz ins Spiel. Auch wenn KI Meetings nicht überflüssig machen kann, kann sie doch die langwierigen Prozesse reduzieren, die vor, während und nach Meetings ablaufen.
Zum Beispiel kann KI Termine planen, an Besprechungen teilnehmen, wichtige Erkenntnisse und Aktionen aufzeichnen und nach Besprechungen umsetzbare Notizen erstellen und teilen.
Mit fortschreitender Technologie besteht das Potenzial, Videokonferenzen auf die nächste Stufe zu heben.
(2) Künstliche Intelligenz in Vertrieb und Marketing
CRM-Tools werden mittlerweile immer intelligenter, können genauere Vertriebseinblicke liefern und Unternehmen helfen, bessere Vertriebsentscheidungen zu treffen. Dank der KI-Technologie wird KI nun in CRM-Lösungen integriert, da die Menge an unstrukturierten Daten wächst und die Komplexität der Kundenbeziehungen/-prozesse zunimmt.
Das KI-basierte CRM-System kann schnell Daten im Zusammenhang mit der Kaufhistorie, vergangenen Transaktionen, Angeboten, E-Mails und Telefonanrufen analysieren.
Eine der schwierigsten Aufgaben für ein Unternehmen ist es, die Bedürfnisse seiner Kunden zu verstehen. Künstliche Intelligenz kann Unternehmen dabei helfen, ihre Kunden besser zu verstehen und genaue Entscheidungen zu treffen, da sie Trends in Kundendaten bewerten kann. Unternehmen können beispielsweise Millionen von Dollar sparen, indem sie KI-Chatbots implementieren, um Kunden zu helfen, die sonst die Website verlassen würden. Es trägt auch dazu bei, ein tieferes Verständnis für die Reise des Käufers zu gewinnen und gleichzeitig den Customer Lifetime Value durch eine höhere Kundenbindung zu steigern.
(3) Den Kundenservice verbessern
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die menschliche Interaktion mit Kunden deutlich zu verbessern. KI-gestütztes Messaging und KI-E-Mail-Tagging sind zwei der wichtigsten Möglichkeiten, wie KI den Kundenservice verbessern kann. KI-gestütztes Messaging mit Hilfe von Chatbot-Assistenten ermöglicht es den Mitarbeitern des Kundensupports, die meisten Verbraucheranliegen zu bewältigen.
KI-basierte Chatbots können Unternehmen dabei helfen, bessere Kundenerlebnisse zu bieten, da sie jeden Aspekt der Kundeninteraktionen personalisieren können.
(4) Produktentwicklungsprozess verbessern
Unternehmen nutzen Software für generatives Design, um den kreativen Prozess zu verbessern. Beim generativen Design muss der Benutzer Designziele und andere Anforderungen eingeben, den Rest erledigt die Software. Es hilft dabei, mehrere Designs aus einer Idee zu generieren und erledigt die ganze schwere Arbeit, die viel Zeit kostet. Dazu gehört die Untersuchung aller möglichen Designs, um diese Spezifikationen zu erfüllen. Eine solche KI-Software kann viel Arbeitszeit sparen und dazu beitragen, die Kosten für die Erstellung unzustellbarer Prototypen zu vermeiden.
(5) Automatisierung der Content-Generierung
Da die Nachfrage nach Content-Marketing dramatisch steigt, kann künstliche Intelligenz dabei helfen, Benutzern qualitativ hochwertige Inhalte bereitzustellen. Es hilft dabei, ansprechende und informative Texte zu erstellen, die heutzutage dringend benötigt werden. Die Dienstleistungen zur Inhaltsgenerierung können vom Verfassen von Produktbeschreibungen über Webtexte bis hin zu Berichten und Branchenartikeln reichen. Viele KI-gesteuerte Content-Tools sind bereits verfügbar und jeden Tag werden neue veröffentlicht.
(6) Kollaborative Roboter zur Verbesserung von Fertigungsprozessen
Kollaborative Roboter eröffnen eine ganz neue Seite der Fertigung. Kollaborative Roboter sind Robotersysteme der neuesten Generation, die nahtlos und sicher mit Menschen interagieren und es ihnen ermöglichen, mit Menschen zusammenzuarbeiten. Dies trägt zu reibungsloseren Geschäftsabläufen bei und kann nun so gestaltet werden, dass sowohl Menschen als auch Roboter zum Einsatz kommen.
(7) Automatisierte Personalbeschaffung
Für viele Menschen mögen künstliche Intelligenz und Personalbeschaffung fehl am Platz klingen. Aber KI erweist sich in HR-Prozessen, einschließlich Personalbeschaffung, Betrieb und Mitarbeiterengagement, als äußerst nützlich. Dies ist besonders praktisch für große Arbeitgeber, die jedes Jahr Tausende von Vorstellungsgesprächen und Bewerbungen bearbeiten müssen.
(8) Eliminieren Sie menschliches Versagen
Voraussagende KI kann Daten mit strategischen Maßnahmen kombinieren, indem sie konsistente Schlussfolgerungen über Projektanforderungen und zukünftige Ereignisse liefert. Da KI sich selbst programmieren kann, um Filter und Bedingungen vorzubereiten, gegenseitige Abhängigkeiten zu identifizieren und Ergebnisse vorherzusagen, kann sie zuverlässige und tiefgreifende Analysen ohne menschliche Voreingenommenheit oder Fehler liefern.
(9)Risikomanagement
Die Echtzeit-Projektdatenanalyse der künstlichen Intelligenz hilft Entscheidungsträgern, potenzielle Risiken und Chancen zu erkennen. Diese prädiktiven Analysen bieten eine breitere Perspektive auf die Zukunft des Unternehmens. Beispielsweise kann KI zu einer besseren Betrugserkennung führen. Die traditionelle Methode zur Betrugserkennung besteht darin, mithilfe von Computern strukturierte Daten auf der Grundlage einer Reihe von Regeln zu analysieren. Wenn jedoch ein kognitives System etwas eliminiert, das es für potenziell betrügerisch hält, und ein Mensch es für nicht hält, lernt der Computer aus diesen menschlichen Erkenntnissen und verwendet beim nächsten Mal menschliche Logik, um zu bestimmen, was nicht betrügerisch ist.
(10) Vereinfachen Sie die Aufgabenverwaltung
Roboter mit künstlicher Intelligenz können verschiedene Aufgaben gleichzeitig erledigen. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Aufgaben zu replizieren und Lösungen bereitzustellen, wenn erneut Probleme auftreten. Darüber hinaus kann es mithilfe von Mustern unstrukturierte Daten schneller analysieren als Menschen. Der effektive Einsatz natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) ermöglicht es, Probleme sofort zu lösen, bevor sie außer Kontrolle geraten. Die automatisierte Aufgabenverwaltung spart nicht nur Zeit, sondern eliminiert auch Fehler.
Die zukünftige Entwicklung der künstlichen Intelligenz
Zukunftsorientierte Unternehmen, die der Konkurrenz einen Schritt voraus sein wollen, nutzen künstliche Intelligenz, um Wachstum zu erzielen. Wie oben erwähnt, sind die Vorteile zahlreich: Es hilft Unternehmen, effizienter zu werden, ihre Prozesse zu rationalisieren und ist kostengünstig.
Es besteht kein Zweifel daran, dass künstliche Intelligenz in Zukunft jeden Unternehmensbereich verändern wird. Unternehmen müssen künstliche Intelligenz in ihre Systeme integrieren, um immer einen Schritt voraus zu sein. Die Möglichkeiten sind grenzenlos, insbesondere für Unternehmen, da es alltägliche manuelle Prozesse rationalisieren, ihnen helfen kann, zielgerichteter und effizienter zu arbeiten und Einblicke in Kundentrends zu gewinnen, die in der Vergangenheit nicht durchschaut werden konnten.
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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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