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Quatre voies pour réaliser la transformation numérique des petites et moyennes entreprises grâce à l'IA
Quatre voies pour réaliser la transformation numérique des petites et moyennes entreprises grâce à l'IA
Par rapport aux grandes entreprises, les petites et moyennes entreprises peuvent ne pas disposer d'un soutien technique solide ni d'un soutien financier solide. Elles manquent de personnel technique, de données de haute qualité, de scénarios d'application peu clairs et de coûts d'investissement élevés...
C'est le cas. tout sur la numérisation des petites et moyennes entreprises. La difficulté de la transformation. En particulier, les petites et moyennes entreprises manquent déjà de fonds et ont du mal à supporter les coûts de R&D ou les coûts de personnalisation technologique. Alors, comment l'IA peut-elle responsabiliser les petites et moyennes entreprises ?
L'auteur estime que la technologie de l'intelligence artificielle accélérera le processus de transformation numérique des petites et moyennes entreprises à travers quatre voies : la modernisation industrielle, le changement de gestion, la réingénierie des processus, et l'optimisation environnementale.
Voie 1 L'intelligence artificielle modifie les pratiques commerciales et favorise l'innovation dans les secteurs connexes
La technologie de l'intelligence artificielle peut stimuler la modernisation de la structure industrielle, générer de nouvelles entreprises, de nouveaux modèles et de nouvelles technologies, changer les pratiques commerciales des entreprises et aider le commerce de détail et les transports. , le tourisme, la médecine et d'autres industries pour réaliser de nouveaux développements. Au cours de la période normale de prévention et de contrôle de l'épidémie de COVID-19, de plus en plus d'entreprises ont mené des activités de marketing de précision, de télémédecine et autres, explorant des applications d'intelligence artificielle hautement opérationnelles et faciles à reproduire et des pistes de pratique pour les petites et moyennes entreprises.
Par exemple, dans le secteur des services de santé, l'utilisation de l'imagerie médicale haute résolution, des applications intelligentes et des appareils IoT peut fournir des services de santé plus personnalisés et des prescriptions médicales de précision, réduisant ainsi les coûts de soins et les retards de diagnostic, réduisant ainsi le risque d'erreurs. et améliorer la qualité du service.
Voie 2 : L'intelligence artificielle transforme les méthodes de production des petites et moyennes entreprises et améliore l'efficacité de la gestion
D'une part, la technologie de l'intelligence artificielle entraîne des changements dans les méthodes de travail, qui peuvent améliorer l'automatisation du processus de production et éliminer des tâches simples, répétitives, à faible valeur ajoutée et à haut risque, libérant le personnel des entreprises d'un travail fastidieux et aidant les petites et moyennes entreprises à améliorer l'efficacité de leur production. Par exemple, les solutions de centres d'appels d'intelligence artificielle peuvent fournir des services de renseignements tels que les heures d'ouverture des stocks de produits, les annulations de réservation, etc., et permettre une interaction 24 heures sur 24 avec les clients.
D'autre part, la technologie de l'intelligence artificielle peut améliorer la précision des décisions de gestion et améliorer l'efficacité de la maintenance et de la gestion des actifs. La technologie de l'intelligence artificielle peut réduire considérablement les coûts de prévision et aider les petites et moyennes entreprises à prendre des décisions fondées sur les données afin de réduire les risques d'incertitude et d'identifier des opportunités commerciales potentielles.
Chemin 3 L'intelligence artificielle optimise les processus métier de l'entreprise et modifie le processus de création de valeur
L'intelligence artificielle peut affecter de multiples maillons dans les processus métier des petites et moyennes entreprises, grâce à l'accumulation de connaissances et à l'analyse des données, elle est propice à la découverte de nouvelles affaires. points de valeur et besoins des clients. Utilisez le flux de données pour piloter le flux de technologie, le flux de matériaux, le flux de capitaux et le flux de talents, modifier la structure des coûts et le processus de création de valeur, et promouvoir l'innovation commerciale et le changement de modèle de l'entreprise.
Le marketing, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et les processus de production sont les maillons commerciaux les plus touchés par l'intelligence artificielle. La prévision, le contrôle qualité, etc. sont les principaux aspects de l'application de la technologie de l'intelligence artificielle. Par exemple, dans le processus opérationnel de gestion des ressources humaines, l'utilisation de la technologie de l'intelligence artificielle peut permettre une gestion différenciée des conditions de travail, des salaires, des avantages sociaux ou des responsabilités professionnelles, ce qui est propice à attirer des talents exceptionnels dans l'entreprise.
Voie 4 : L'intelligence artificielle accélère l'intégration dans divers domaines sociaux et économiques et améliore l'expérience des services gouvernementaux
L'intelligence artificielle peut améliorer l'environnement commercial des petites et moyennes entreprises. Son application dans les domaines de l'administration électronique et des services publics a été développée. a amélioré le caractère scientifique de la prise de décision gouvernementale et de l'initiative des services. Il est spécifique et ciblé, atténuant efficacement les problèmes de "difficulté, de lenteur et de complexité à faire avancer les choses".
Par exemple, l'apprentissage automatique peut améliorer l'efficacité du travail des services administratifs et réduire les formalités administratives ; les capacités de traitement du langage naturel et d'exploration de texte peuvent rendre l'examen des dossiers plus efficace et réduire les coûts de main-d'œuvre, réduisant ainsi l'investissement des petites et moyennes entreprises dans la résolution des problèmes. les différends commerciaux ; la technologie des réseaux neuronaux peut analyser les données des rapports de crédit, peut réduire les risques de défaut et les coûts des prêts, et améliorer la disponibilité du financement pour les petites et moyennes entreprises auprès des établissements de crédit ; l'utilisation de la technologie de l'intelligence artificielle au bureau peut permettre de baser des jugements pertinents ; sur l'évaluation du rendement au travail des employés.
Pour accélérer la promotion et l'application de la technologie de l'intelligence artificielle dans les petites et moyennes entreprises, nous devons partir de trois aspects
Le premier est d'alléger la pression financière liée à la mise à niveau numérique des entreprises. Les banques commerciales et autres institutions financières devraient être encouragées à accroître le soutien au crédit pour la mise à niveau numérique des petites et moyennes entreprises, à innover en matière de produits financiers pour la transformation numérique, à explorer de nouveaux services de financement tels que les « prêts numériques » et à offrir des réductions d'intérêts sur les prêts et crédits d'impôt pour la transformation numérique des entreprises. Promouvoir la création d'un pool de fonds pour la transformation numérique des petites et moyennes entreprises et fournir des subventions aux petites et moyennes entreprises pour qu'elles utilisent le travail à distance et adoptent des solutions informatiques. Le plan d'orientation pour la transformation technologique et la modernisation des entreprises industrielles sera publié sur une base continue pour soutenir la transformation technologique de l'intelligence artificielle dans les petites et moyennes entreprises.
La seconde consiste à améliorer le niveau de gestion des données des petites et moyennes entreprises. Aider les petites et moyennes entreprises à établir une culture de collecte, de gestion, de protection et d'analyse de données axée sur les données, à intégrer la prise de décision en matière de données dans les processus commerciaux et à améliorer la gestion des risques numériques. Mettre en œuvre intégralement la loi sur la sécurité des données et la loi sur la sécurité des réseaux, renforcer la protection des technologies de base clés, améliorer la supervision des flux de données pour les sociétés cotées et éliminer les risques de sécurité des données. S'appuyer sur la plateforme Internet industrielle pour construire une base de formation en intelligence artificielle pour les petites et moyennes entreprises afin de former les dirigeants et les employés des petites et moyennes entreprises afin d'améliorer leur compréhension des avantages économiques, des conditions de transformation et de la gestion des risques de l'intelligence artificielle. Améliorer le système innovant d'introduction des talents pour les petites et moyennes entreprises, améliorer le mécanisme du service d'introduction des talents et les mesures de soutien, et encourager les petites et moyennes entreprises à introduire vigoureusement des talents professionnels de haut niveau. Accélérer la construction d'infrastructures numériques et promouvoir le déploiement à grande échelle de nouveaux réseaux tels que la 5G, les réseaux optiques gigabit et l'Internet des objets.
Le troisième consiste à améliorer les capacités de fourniture de services de transformation numérique. Tirer parti des plateformes, des alliances, etc., pour rassembler divers instituts de recherche scientifique, fournisseurs de services numériques, associations industrielles, etc. avec une volonté de service et des capacités pour fournir aux entreprises des services publics tels que la consultation en planification, les conseils techniques et la promotion des applications. En nous appuyant sur des agences de conseil tierces, nous publierons une feuille de route et des lignes directrices de développement pour la transformation numérique et la mise à niveau des petites et moyennes entreprises en fonction de leurs stratégies, parcours, stratégies et autres besoins de transformation numérique. Explorez différents types de services tels que les services numériques dans les liens commerciaux de base et les services d'analyse de données de plate-forme intelligente pour améliorer la capacité à mettre en œuvre une personnalisation personnalisée des plans de transformation numérique. Cultiver un certain nombre d'entreprises de référence en matière de transformation numérique dans différents secteurs, organiser et publier un certain nombre d'expériences typiques et d'excellents cas, jouer un rôle de démonstration et de moteur et accélérer la promotion dans l'ensemble du secteur.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
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