Generative KI: Die nächste Grenze im E-Commerce
Da das wahre Potenzial der künstlichen Intelligenz gerade erst zum Vorschein kommt, wird die Technologie der E-Commerce-Branche dabei helfen, eine höhere Produktivität und einen besseren Kundenservice zu erreichen.
Da E-Commerce-Startups und Einhörner unter dem Druck stehen, Gewinne zu erzielen und mit der Kundenabwanderung umzugehen, ist die Verbesserung der betrieblichen Effizienz und die Bereitstellung eines erstklassigen Kundenerlebnisses eine der obersten Prioritäten für Unternehmen in der Branche. Der Einsatz künstlicher Intelligenz und ihre deflationären Effekte können bei der Erreichung beider Ziele sehr hilfreich sein. Unternehmen, die KI integrieren, können ihren Kundenservice auf die nächste Stufe heben, indem sie systemweite Daten sowie natürliche audio-/textbasierte KI-Gespräche nutzen. Generative KI kann die Prinzipien der Interaktion zwischen E-Commerce-Stakeholdern, eine neue Reihe von Anwendungen, weiter revolutionieren:
Revolutionierung des Kundensupports: Der Kundensupport ist der erste Bereich in der E-Commerce-Branche, der mit der Anwendung von KI beginnt. Beginnen Sie mit einem traditionellen Chatbot-Modell, das begrenzte und etwas umständliche Antworten bietet und eher darauf ausgelegt ist, die Kosten zu senken als das Kundenerlebnis zu verbessern. Generative KI kann jedoch dank maschinellem Lernen, Deep-Learning-Methoden und natürlicheren Antworten auf Kundenanfragen bessere Ergebnisse liefern. Diese Anwendungen analysieren den Kontextschutz, generieren natürliche Antworten und nutzen optimierte Antworten, um Kundenanfragen effizient zu bearbeiten. Einige der führenden Unternehmen Chinas konnten mithilfe künstlicher Intelligenz eine Vielzahl von Kundenbedürfnissen erfüllen.
Produktkatalog: Die verschiedenen Produkte von OpenAI haben die Leistungsfähigkeit der Nutzung künstlicher Intelligenz für die Inhaltsgenerierung bewiesen. Mittlerweile bieten verschiedene Unternehmen spezielle Funktionen zum Generieren von Texten, Bildern und Videos an, um den E-Commerce-Anforderungen gerecht zu werden. Die Funktionen „KI-basierte Textgenerierung“, „Text zu Bild“ und „Text zu Video“ reduzieren nicht nur die Kosten für die Katalogerstellung, sondern beschleunigen auch den gesamten Zyklus deutlich. Vom Verfassen überzeugender Beschreibungen bis hin zur Optimierung des Produkt-Onboardings, der Kategorisierung und Kennzeichnung können generative KI-Tools die Zeit- und Kosteneffizienz auf die nächste Stufe heben. Darüber hinaus kann der Einsatz von KI-gestützten SEO-Tools Unternehmen Strategien an die Hand geben, die ihnen helfen, in den Suchergebnissen ganz oben zu bleiben und so ihre Sichtbarkeit zu erhöhen.
Darüber hinaus ermöglichen die besonderen Fähigkeiten dieser Programme auch Echtzeitänderungen an Inhalten, Veröffentlichungsplattformen und Liefermedien, was E-Commerce-Unternehmen dabei helfen kann, eine große Reichweite, wirkungsvolles Branding und eine hervorragende Interaktion mit Zielkunden zu erreichen. Angesichts all dieser Vorteile ist es kein Wunder, dass KI-gesteuerte Tools zum Verfassen von Produktbeschreibungen wie Jasper.ai, Writesonic und Frase.io von Kunden auf der ganzen Welt bevorzugt werden.
Personalisierungsfunktionen: Generative KI stellt dynamische und interaktive Inhalte bereit und hilft E-Commerce-Plattformen, personalisierte Vorschläge/Empfehlungen für gezielte Kunden bereitzustellen, basierend auf ihrem bisherigen Such-, Einkaufs- und Feedback-Verlauf. Nehmen Sie Personalize.AI, ein KI-gesteuertes Empfehlungstool, das E-Commerce-Unternehmen dabei hilft, Kundendaten aus vergangenen Interaktionen, Treueprogrammen und Marketingkampagnen zu nutzen, um zu verstehen, welche Inhalte, Produkte, Erfahrungen und Angebote für ihre Zielgruppe relevant sind am sinnvollsten.
Die Entwickler behaupten, dass dieses Tool ein Umsatzwachstum von über 25 % erzielen kann, was ein ziemlich beeindruckender Gewinn ist. Chinas E-Commerce-System ist in dieser Hinsicht bereits recht weit fortgeschritten. Im Gegensatz zu den meisten anderen E-Commerce-Unternehmen wurde ein großer Teil des GMV durch „Empfehlungen“ bestimmt und ähnelt dem Medienkonsum, bei dem Empfehlungen zu einem höheren Konsum führen als „Suche“. Eine fortgeschrittene Form der generativen Personalisierung ist die Erstellung personalisierter Kataloge, beispielsweise virtuelle Anprobeerlebnisse für Kleidung und Accessoires, die es Kunden ermöglichen, vor dem Kauf zu sehen, wie ein Produkt an ihnen aussehen wird.
Crowdsourcing-Feedback: Generative KI hat sich als sehr hilfreich bei der „Synthese“ von Kundenfeedback über mehrere Plattformen, Kanäle und Marktplätze im E-Commerce-Bereich erwiesen. Tools für künstliche Intelligenz sind mit Feedback-Klassifizierungs- und Clustering-Funktionen ausgestattet, um ähnliches Feedback zu gruppieren und E-Commerce-Unternehmen dabei zu helfen, Themen von strategischem Interesse schnell auszutauschen, zu analysieren und Maßnahmen zu ergreifen. Generative KI-Tools können auch eine Stimmungsanalyse des Feedbacks durchführen und so dem Feedback mehr Kontext hinzufügen. Durch die Optimierung dieser Informationsquellen können Unternehmen eine bessere Kontrolle über die Produktentwicklung und die Branding-Bemühungen erlangen und gleichzeitig schnell und effizient auf Verbraucherbeschwerden reagieren.
AI-geführtes Produktdesign: Generative KI hilft der E-Commerce-Branche nachweislich dabei, das volle Potenzial der Co-Creation auszuschöpfen, d. h. C2M (Kunde zum Hersteller), ein Prozess, der es Kunden ermöglicht, Teil des Produkts zu werden / Service-Erstellungsprozess. C2B kann E-Commerce-Plattformen dabei helfen, bessere Beziehungen zu Marken aufzubauen und gleichzeitig Vorteile wie zusätzliche Einnahmen oder Exklusivität zu erzielen. KI-Tools wie Visualhound können auf der Grundlage der Eingaben potenzieller Käufer in Form von Textaufforderungen einzigartige Kleidung und Waren entwerfen.
Wir befinden uns im Anfangsstadium der generativen künstlichen Intelligenz und ihre Anwendungsmöglichkeiten sind umfangreich. Das transformative Potenzial dieser Technologie zeichnet sich gerade erst ab, aber sie ist gut positioniert, um die nächste Produktivitätswelle auszulösen und könnte dabei einen Mehrwert von bis zu 4,4 Billionen US-Dollar für die Weltwirtschaft schaffen (laut McKinsey Digital). Insbesondere wird die Einführung dieser Technologie im E-Commerce-Sektor bis 2032 2,1 Milliarden US-Dollar erreichen und von 2023 bis 2032 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 14,9 % wachsen. Darüber hinaus kann die Integration generativer KI im E-Commerce zu einem höheren Automatisierungsgrad führen und so Personalressourcen freisetzen, die sich mit wichtigeren strategischen Fragen befassen können. Alles in allem ist die Ära der generativen KI angebrochen und es ist nur eine Frage der Zeit, bis diese Technologie zum Rückgrat des E-Commerce in der gesamten Wertschöpfungskette des Geschäftsökosystems wird.
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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

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
