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Sieben Möglichkeiten, wie intelligente Technologie moderne Geschäftsabläufe verbessert
Sieben Möglichkeiten, wie intelligente Technologie moderne Geschäftsabläufe verbessert
Intelligente Technologie bietet Unternehmen in verschiedenen Branchen endlose Möglichkeiten, und selbst kleine Änderungen können sie vollständig modernisieren. Hier sind sieben Möglichkeiten, wie intelligente Technologie moderne Geschäftsabläufe verbessern kann. Die Arbeit von zu Hause aus bringt einzigartige Ablenkungen und Herausforderungen mit sich. Nach Erhalt eines Gehaltsschecks ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass Mitarbeiter durch Hausarbeiten oder das Surfen in sozialen Netzwerken abgelenkt werden. Moderne Unternehmen können sich auf intelligente Technologie verlassen, um einen reibungslosen Arbeitstag zu gewährleisten
Der Einsatz von Technologie hat die Produktivität der Mitarbeiter in vollständig entfernten und hybriden Umgebungen gesteigert. Nehmen Sie zum Beispiel eine Anwesenheitsverfolgungssoftware, mit der Unternehmen sicherstellen können, dass ihre Mitarbeiter ohne Vorgesetzten ordnungsgemäß arbeiten. Die Software überwacht die Interaktionen der Mitarbeiter, um sie auf dem Laufenden zu halten. Gleichzeitig liefert es auch wichtige Leistungsindikatoren, die beiden Parteien dabei helfen, Ziele zu setzen
Die meisten modernen Unternehmen wechseln zu einer hybriden Umgebung und benötigen daher etwas, das den Übergang erleichtert. Remote-Arbeit erfordert intelligente Technologie, die die Mitarbeiter mit dem Rest ihres Teams in Verbindung hält und es ihren Vorgesetzten ermöglicht, die Systeme sicher zu halten.
2. Datenverlust verhindern
Intelligente Technologie ist eine der besten Möglichkeiten, den Geschäftsbetrieb zu verbessern, und eine davon ist die Verhinderung von Datenverlusten. Selbst mit mehreren Speicherplattformen müssen Unternehmen häufig immer noch mit beschädigten oder verlorenen Informationen umgehen. Von einem Vorfall während der Cloud-Migration bis hin zu einer Systemüberlastung kann alles zu Datenverlust führen. Glücklicherweise können Unternehmen intelligente Technologien nutzen, um die Datenkonsistenz und -leistung aufrechtzuerhalten.
Unternehmen können aus verschiedenen Gründen wichtige Informationen verlieren. Beispielsweise führen unerwartete Stromausfälle häufig zu einer Beschädigung oder Zerstörung von Daten. Im Jahr 2022 werden mehr als 60 % der Stromausfälle mindestens 100.000 US-Dollar kosten, was einem Anstieg von fast 40 % gegenüber 2019 entspricht. Intelligente Generatoren oder automatisierte Backup-Software können wertvolle Vermögenswerte schützen, indem sie Stromausfälle fast sofort erkennen, und sogar Ausfallzeiten reduzieren, um die Gesamteinsparungen zu steigern. Da viele intelligente Technologien große Datenmengen schnell analysieren können, können sie für die meisten Vorgänge wichtige Erkenntnisse liefern. Beispielsweise kann eine Big-Data-Plattform alle detaillierten Informationen speichern und verarbeiten, die ein Unternehmen eingeben möchte. Dazu gehören historische, Marketing-, Vertriebs- oder Verwaltungsdatensätze.
Umformuliert: Sie können Einblicke in die Ausgabemuster eines Unternehmens gewinnen, indem sie Einkaufsstatistiken sammeln und analysieren. Sie können diese Daten nutzen, um ihre Ausgabegewohnheiten neu zu bewerten und so ihre Ersparnisse zu erhöhen. Darüber hinaus können sie diese Daten auf Marketingentscheidungen anwenden. Im Wesentlichen nutzt dieser Ansatz eine datengesteuerte Analyse als Vorhersagemodell. Obwohl niemand die Zukunft vorhersagen kann, kann er dies mithilfe intelligenter Technologie tun. Glücklicherweise kommt uns der technologische Fortschritt zu Hilfe. Sie kümmern sich um sich wiederholende und langwierige Aufgaben, sodass sich Vorgesetzte auf wichtigere Dinge konzentrieren können. Beispielsweise ist eine Kundenmanagementplattform (CRM) eine intelligente Technologie, die den Geschäftsbetrieb durch die Abwicklung verschiedener Verwaltungsaufgaben verbessert.
Im Wesentlichen überwacht und steuert es die Interaktionen eines Unternehmens mit aktuellen und potenziellen Kunden. Unser Ziel ist es, ihr Verhalten genau zu beschreiben, um das Wachstum zu fördern. Durch die Bereitstellung datengesteuerter Einblicke in ihre Beziehungen ist es in der Lage, zielgerichtetes Marketing zu personalisieren und so ein besseres Verbrauchererlebnis zu bieten.
Während intelligente Technologie das Potenzial hat, Konversionsraten und Verkäufe zu steigern, liegt ihr letztendlicher Vorteil in einem verbesserten Management. Technologien, die den Menschen revolutionieren oder es ihm ermöglichen, Verwaltungsaufgaben auszuführen, sind in schnelllebigen Branchen von entscheidender Bedeutung und können von Unternehmen genutzt werden, um ihre Geschäftsabläufe schnell zu verbessern.
5. Prozesse vereinfachen
Intelligente Technologie ist eine der besten Möglichkeiten, Geschäftsabläufe zu verbessern, wobei Automatisierung sehr wichtig ist. Während es viele Dienste und Software gibt, die langwierige Organisationsprozesse beschleunigen können, ist künstliche Intelligenz (KI) eine der besten. Es ist unglaublich einfach zu bedienen und bietet die Vielseitigkeit einer nahtlosen Integration.
Künstliche Intelligenz kann große Mengen an Eingabedaten schnell analysieren, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Da es eigenständig läuft, spart es den Mitarbeitern viel Zeit. International Business Machines hat beispielsweise künstliche Intelligenz in die meisten seiner Arbeitsabläufe integriert und so mehr als 4 Millionen Arbeitsstunden eingespart.
Unternehmen können es grundsätzlich nach Bedarf nutzen, da es nahezu unbegrenzte Funktionen bietet. Sie können es beispielsweise in die Personalbeschaffungsaufgaben ihres HR-Teams oder den Nachschubprozess ihres Lagers integrieren, und seine einzigartigen Funktionen können jeden Arbeitsablauf schnell revolutionieren.
6. Zusammenarbeit stärken
Viele Unternehmen stehen vor dem Problem der Standardisierung und benötigen daher die Hilfe intelligenter Technologie. Eine Plattform oder Software, die sich nahtlos in andere Geschäftsfunktionen integrieren lässt, kann die Effizienz Ihres gesamten Betriebs erheblich verbessern. Grundsätzlich standardisieren diese Plattformen bzw. Software die Interaktionen zwischen Systemen, Abteilungen oder Partnern
Während die besten Lösungen für Unternehmen je nach Branche variieren, können die meisten Unternehmen von Logistikunterstützung profitieren. Beispielsweise kann eine Supply-Chain-Management-Software die Zusammenarbeit zwischen Lieferanten und Händlern verbessern und dadurch die Gesamteinsparungen und die Leistung steigern. Für solch einen komplexen Prozess ist die Verbesserung der Kommunikationskanäle von entscheidender Bedeutung. Sie sind für die meisten Unternehmen unverzichtbar, daher kann ihre Verbesserung sehr vorteilhaft sein. Tools, die darauf abzielen, das Leben der Verbraucher einfacher zu machen, können sogar ihren Ruf und ihre Verkäufe verbessern.
Unternehmen müssen nur kleine Änderungen vornehmen, um große Ergebnisse zu erzielen. Beispielsweise hat ein Callcenter-Unternehmen Automatisierungssoftware eingeführt, um Prozesse zu rationalisieren und die Beziehungen zwischen Mitarbeitern und Kunden zu verbessern. Sie haben ihre Computersysteme auf Tausende historischer Interaktionen trainiert, um sie vorzubereiten. Die Software kann Formulare vorab ausfüllen, Empfehlungen aussprechen und Mitarbeiter beim Ausfüllen von Anträgen unterstützen. Da ihre Rolle hauptsächlich Dokumentations- und Genehmigungsprozesse umfasst, spart dies viel Zeit
Mitarbeiter mit Kundenkontakt verbringen typischerweise viel Zeit mit ihren täglichen Aufgaben. Ihre Energie wird weitaus besser in die direkte Interaktion investiert. Unternehmen können intelligente Technologien wie automatisierte Software oder Chatbots integrieren, um Transaktionen zu vereinfachen. Kunden werden es auf jeden Fall zu schätzen wissen, wenn sie eine schnelle und persönliche Antwort erhalten, und Mitarbeiter werden die zusätzliche freie Zeit zu schätzen wissen.
Intelligente Technologie verbessert den Geschäftsbetrieb
Die Entwicklung intelligenter Technologie hat den Geschäftsbetrieb in verschiedenen Branchen verbessert. Im digitalen Zeitalter hat sich auch die Art und Weise verändert, wie jeder arbeitet. Jetzt können Menschen mithilfe von KI mit Tausenden von Kunden gleichzeitig kommunizieren, Kaufmuster analysieren, um das Ausgabeverhalten der Kunden vorherzusagen, oder Software zur Verhinderung von Datenverlust verwenden, um ihre wertvollsten Vermögenswerte zu schützen. Die Möglichkeiten sind nahezu endlos
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSieben Möglichkeiten, wie intelligente Technologie moderne Geschäftsabläufe verbessert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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
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
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
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
