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Fünf Gründe, warum die ERP-Software Ihres Unternehmens Unterstützung durch künstliche Intelligenz benötigt
Fünf Gründe, warum die ERP-Software Ihres Unternehmens Unterstützung durch künstliche Intelligenz benötigt
ERP-Software steigert die Produktivität, indem sie Kerngeschäftsprozesse automatisiert und für eine optimale Leistung verwaltet. ERP-Software gibt es seit den 1990er Jahren und sie hat sich von traditionellen Implementierungen zu anpassungsfähigeren Client-Server-Architekturen entwickelt. Künstliche Intelligenz hat in vielen Bereichen weitreichende Anwendungsmöglichkeiten. Der technologische Fortschritt schreitet rasant voran und auch die künstliche Intelligenz verändert die ERP-Software. Künstliche Intelligenz ist ein leistungsstarkes Werkzeug, daher muss man verstehen, wie sie ERP-Software verändert und wie wichtig die KI-Unterstützung ist.
Warum benötigen Sie Unterstützung durch künstliche Intelligenz?
Seit Jahren stagnieren die Kernaspekte der ERP-Software. Datenmanagement und Unternehmensdatenverarbeitung werden durch automatisierte Eingaben, verbesserte Kommunikation, anspruchsvolle Berichte und zukünftige Visualisierungstools verbessert. Künstliche Intelligenz kann ERP-Software grundlegend verändern, indem sie menschliche Codierungseingriffe und präzise Transaktionseingaben reduziert, um Vorgänge abzuschließen. Der strategische Einsatz künstlicher Intelligenz kann eine bessere Integration, Skalierbarkeit, Hyperautomatisierung und erhöhte Sicherheit von ERP-Lösungen gewährleisten.
Aufgrund der COVID-19-Epidemie wurden einige ERP-Initiativen entweder nicht gestartet oder nicht abgeschlossen. In der neuen Normalität sind hybride Arbeitsumgebungen Realität geworden und erfreuen sich immer größerer Beliebtheit. Daher ist die Bereitstellung von Remote-ERP-Programmen heute eine Standardarbeitspraxis. Laut einer Studie von Gartner werden bis 2023 65 % der ERP-Implementierungen in großen Unternehmen Remote-Implementierungen statt Vor-Ort-Implementierungen sein.
Branchenführende Unternehmen sind an kombinierten ERP-Ansätzen interessiert. Cloudbasierte Produkte sind beliebter als die von etablierten Anbietern, da sie echte Geschäftsportfoliofunktionen bieten. Eine weitere Studie von Gartner prognostiziert, dass bis 2024 60 % der Unternehmen Cloud-ERP als Ökosystem von Anwendungen und Technologieplattformen mehrerer Anbieter einsetzen werden.
Künstliche Intelligenzfunktionen werden von führenden ERP-Unternehmen zunehmend in ihre Anwendungsplattformen integriert. Einfache Anwendungsfälle wie der KI-gestützte Rechnungsabgleich sind einfacher zu knacken. Komplexe Lösungen wie das KI-gestützte Supply Chain Routing werden jedoch in den kommenden Jahren gelöst. Bis Ende 2022 werden voraussichtlich 65 % der CIOs künstliche Intelligenz in ihre ERP-Strategie integrieren, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Die fünf Hauptgründe, warum die ERP-Software eines Unternehmens Unterstützung durch künstliche Intelligenz benötigt, sind:
(1) Konversations-KI-Bots für CRM
Chat-Bots sind ein Paradebeispiel für Unternehmen, die künstliche Intelligenz einsetzen. Konversations-KI gestaltet das Kundenbeziehungsmanagement durch Front-End-Anwendungen oder Geschäftsprozesse neu. Chatbots und virtuelle Agenten sind mittlerweile als Schnittstellen für Kunden verschiedenster Unternehmen weithin akzeptiert.
(2) Analysieren Sie komplexe Datenmuster, um bessere Erkenntnisse zu gewinnen
Daten sind das neue Öl. Allerdings müssen die Erkenntnisse es wert sein, schnell umgesetzt zu werden. Die Verarbeitung von Daten durch die Analyse großer Informationsmengen ist sehr zeitaufwändig und künstliche Intelligenz kann Daten in überschaubarere Blöcke aufteilen. Mit Echtzeit-Einblicken und reaktionsfähigen Entscheidungsmöglichkeiten können Unternehmen ihr Wachstum in großem Maßstab vorantreiben.
(3)Beste Bestandsverwaltung
Künstliche Intelligenz ist dafür bekannt, Kosten zu senken und menschliche Fehler zu eliminieren, außerdem kann sie den Bestand besser verwalten. Es kann ein ausreichender Lagerbestand aufrechterhalten werden, während gleichzeitig Bargeldreserven erhalten bleiben. Probleme bei der Bestandsverwaltung können minimiert und der Produktionsumfang optimiert werden.
(4) Innovative Marketinglösungen
Targeting, Segmentierung und Durchdringung sind der Schlüssel zur erfolgreichen Planung von Marketingaktivitäten. Mit personalisierten Nachrichten und größerem Engagement kann KI die Marketinglösungen von Unternehmen auf die nächste Stufe heben.
(5) Verbesserung der Kernfunktionen
Unternehmen nutzen Technologie, um bestehende Prozesse zu verbessern. Sie suchen nach zukünftigen KI-gestützten ERP-Lösungen, um an der Spitze der Branche zu bleiben. Die reibungslose abteilungsübergreifende Zusammenarbeit ist nur die Spitze des Eisbergs. Künstliche Intelligenz kann mit minimalen Änderungen mehrere Prozesse optimieren und die Leistung verbessern. Die Vorteile von KI-integriertem ERP zeigen sich in verschiedenen Prozessen:
- Robuste Vorhersagemodelle
- Lagerverwaltung
- Finanzplanung
- Funktionsübergreifende Prozesse
- Produktion
- Human Asset Management
- Verkaufsprozessautomatisierung
Will KI beeinflusst die Zukunft der ERP-Software?
ERP-Anbieter führen „intelligente Anwendungen“ in SaaS-Produkte ein und umgehen die Notwendigkeit, KI-Lösungen für Unternehmen zu entwickeln. Konsequentes Datenmanagement und die Abhängigkeit von qualitativ hochwertigen Daten haben zu einer schnelleren Einführung künstlicher Intelligenz und prädiktiver Analysen geführt. Bessere Geschäftsergebnisse sind das Endergebnis, unterstützt durch eine verbesserte Effizienz der Geschäftsprozessausführung. Die Kernfunktionen des ERP-Systems werden durch Investitionen in unterstützende Technologien verbessert. Unternehmen können sich von der Konkurrenz abheben und KI die Zukunft ihrer ERP-Software gestalten lassen.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
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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
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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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
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
