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Intégrez l'IA et le ML pour maximiser les avantages en matière d'efficacité opérationnelle
Intégrez l'IA et le ML pour maximiser les avantages en matière d'efficacité opérationnelle
De la prévision de la mortalité due au COVID-19 à la personnalisation du contenu, l'IA et le ML élargissent les possibilités pour les organisations du monde entier. En conséquence, de plus en plus d’entreprises augmentent leurs investissements dans l’intelligence artificielle.
Dans tous les domaines, les équipes humaines rivalisent avec les équipes d'IA très performantes pour l'attention des clients et les ventes. Ce n’est pas du tout un combat équitable. L'IA peut agir comme un collègue numérique, prenant en charge les tâches quotidiennes, fournissant aux équipes opérationnelles des informations plus approfondies et une meilleure coordination des relations clients pour maximiser l'efficacité opérationnelle. Les équipes peuvent travailler avec l’IA, pas contre elle.
Voici quelques-uns des avantages que les organisations peuvent tirer en intégrant l'IA et le ML dans leurs opérations.
Révolutionner la gestion du cycle de vie des contrats (CLM)
Bien que CLM soit avant tout un outil permettant aux équipes juridiques de résoudre les problèmes de rapidité et de cohérence des contrats, l'intégration de solutions d'IA intégrées offre la possibilité d'appliquer ces protocoles et de distribuer les données nécessaires. et l'information des responsables de son exécution.
Pour faire respecter les contrats, les entreprises d’aujourd’hui peuvent utiliser des solutions d’IA avancées pour extraire, transformer, valider et standardiser automatiquement les termes clés de la relation gérée. L'exactitude et l'exhaustivité de ce processus sont essentielles. Les entreprises ont besoin de bien plus que des noms de parties et des dates d’échéance pour capturer les revenus attendus, contrôler les dépenses, gérer les risques de manière proactive et garantir le respect des obligations.
Gestion personnalisée de la relation client (CRM)
Qu'il s'agisse d'une recherche sur Google ou d'un achat sur Amazon, les consommateurs sont habitués à vivre dans un monde numérique qui s'adapte constamment à leurs préférences et à leurs besoins. Il est important que les entreprises gardent cette personnalisation à l’esprit lorsqu’elles établissent des relations avec les clients.
Doter votre équipe commerciale d'intelligence artificielle, avec l'aide de la gestion de la relation client (CRM), peut améliorer la précision et donc la confiance. Les algorithmes d'IA dans CRM aident à automatiser la segmentation, l'historique des achats, les interactions en ligne et peuvent prédire le comportement. Des équipes commerciales très efficaces utilisent déjà l’IA pour générer des informations, prioriser les opportunités et introduire automatiquement des données dans leur CRM. L'intelligence artificielle a le potentiel d'améliorer l'expérience de prospection et de fidélisation des clients et d'aider les équipes commerciales à prendre des décisions de haut niveau avec rapidité et précision.
Par exemple, un CRM peut signaler à un commercial lorsqu'un prospect ouvre un e-mail. De cette façon, les commerciaux peuvent passer des appels en temps opportun lorsque les prospects les placent en haut de leur liste. Cette rapidité peut parfois faire la différence entre une vente réussie ou une opportunité manquée. Ceci est juste un exemple. L'IA peut prédire le comportement des consommateurs, capturer les anomalies, suivre l'historique de consommation, centraliser les informations sur les clients potentiels et communiquer avec les clients potentiels via plusieurs canaux de communication intégrés.
L'intelligence artificielle est également cruciale pour aider les équipes commerciales efficaces à noter et à marquer les leads. Cette technologie peut éliminer les incertitudes du processus de vente en conseillant les équipes commerciales sur les prochaines étapes pour conclure une transaction. Pour que votre équipe commerciale garde une longueur d'avance sur la concurrence et conclue davantage de transactions tout en offrant la meilleure expérience d'achat de sa catégorie, elle doit aller au-delà du traitement de la gestion de la relation client comme d'un réseau coûteux de relations clients. L’IA doit plutôt être considérée comme un outil permettant d’aider les équipes commerciales à tirer parti de cette intelligence avancée dans un environnement hautement concurrentiel.
Construire une confiance à long terme
Beaucoup de gens craignent que le remplacement de l'ancienne relation commerciale interhumaine par l'intelligence artificielle réduise la confiance des clients. Au contraire, l’IA améliore l’aspect humain des ventes : elle ne se contente pas de le remplacer. Premièrement, l’IA permet à la gestion de la relation client d’automatiser un travail chronophage et chargé, donnant ainsi au personnel commercial plus de temps pour interagir humainement avec les clients. De plus, les communications personnalisées peuvent contribuer à accroître la confiance des clients en garantissant que ceux-ci reçoivent des e-mails adaptés à leurs besoins.
Les commerciaux peuvent investir dans la relation client lorsqu'ils disposent des outils nécessaires pour communiquer plus efficacement. Cela met l’accent sur la fidélisation des clients plutôt que sur la simple acquisition de clients, car cela encouragera les clients à rester dans une entreprise en laquelle ils ont fait confiance depuis le début. En fait, 47 % des utilisateurs de CRM déclarent que les taux de fidélisation des clients sont significativement affectés par le logiciel. Le CRM met non seulement l’accent sur la génération et l’acquisition de clients potentiels, mais met également l’accent sur les relations à long terme. Alimenté par l'intelligence artificielle, le CRM est un investissement à long terme dans la confiance des clients.
Maximiser l'efficacité des employés
En intégrant l'IA dans les opérations quotidiennes, les entreprises peuvent maximiser les heures facturables de leurs employés. En fait, selon un rapport de McKinsey, 44 % des organisations utilisant l’IA ont réduit leurs coûts commerciaux.
De plus, une étude menée par InsideSales a révélé que 64 % des commerciaux consacrent la majorité de leur temps à des tâches non génératrices de revenus, telles que la planification et la maintenance des comptes. L'IA peut aider les commerciaux en automatisant plusieurs tâches manuelles, augmentant ainsi l'efficacité et la productivité de votre équipe commerciale.
La plus grande conversation sur la transformation numérique
Les chefs d'entreprise ont pris conscience des avantages de la transformation numérique. Ils connectent les systèmes aux clients, les automatisent pour réduire les processus manuels inutiles et analysent rapidement les nouvelles données pour identifier les domaines d'opportunité. Les organisations doivent continuer à investir dans la technologie appropriée pour tirer parti de ces opportunités, transformer davantage leurs processus métier et moderniser leurs opérations.
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Sujets chauds
Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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.
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
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.
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
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
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
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
