Comment l'intelligence artificielle change-t-elle l'ERP ?
Au fil du temps, les capacités des systèmes ERP continuent d'évoluer. Les systèmes ERP modernes offrent une saisie d'automatisation plus simple, une automatisation des processus métier et d'excellentes capacités de reporting et de visualisation. L'intégration de l'ERP et de l'intelligence artificielle changera fondamentalement la façon dont les données et les opérations de l'entreprise sont gérées. Avec l’aide d’un système ERP, les entreprises n’ont pas besoin de consacrer du temps et des efforts à coder et à saisir correctement chaque détail d’une transaction pour mener à bien diverses activités. L’intelligence artificielle a le potentiel de libérer davantage les travailleurs des nombreuses tâches qui nécessitent actuellement l’intelligence humaine.
1. Qu'est-ce qu'un ERP intégré à l'intelligence artificielle ?
Les instituts de recherche définissent l'intelligence artificielle comme « la capacité des robots contrôlés par ordinateur à effectuer des tâches habituellement associées aux humains ». L’application de logiciels et de technologies d’intelligence artificielle aux solutions ERP est appelée intelligence artificielle dans ERP. Les chatbots interactifs, l'automatisation intelligente des processus et la planification financière améliorée par l'IA sont autant d'exemples d'outils d'IA utilisés dans les logiciels ERP. Les systèmes ERP dotés de capacités d’intelligence artificielle peuvent avoir un impact sur les processus et opérations quotidiens d’une entreprise. Les entreprises peuvent augmenter leur productivité tout en responsabilisant leurs employés en rationalisant les processus quotidiens, en éliminant les erreurs humaines et en réduisant les coûts d'exploitation. De nombreuses entreprises et fonctions peuvent bénéficier de l’application de l’intelligence artificielle dans les systèmes ERP, notamment la comptabilité, l’analyse, l’exploration de données, l’automatisation des ventes et la gestion des entrepôts.
2. Comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent-ils améliorer l'ERP ?
Afin d'acquérir un avantage concurrentiel, les entreprises se tournent vers la technologie intelligente et l'intelligence artificielle. La fabrication intelligente et l'apprentissage automatique aident déjà les entreprises à améliorer leur productivité, par exemple dans les domaines de la finance et de la gestion des clients. Jetons un coup d'œil à l'impact de l'intelligence artificielle sur les systèmes ERP dans ces trois domaines.
(1) Traitement des données et business intelligence : Comprendre la quantité croissante de données est l’un des problèmes majeurs auxquels les gens sont confrontés. Avec autant d’informations disponibles sur les clients, leur comportement et les processus organisationnels, il peut être difficile d’en tirer des informations pertinentes. En intégrant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans le logiciel ERP de cloud computing, vous pourrez alimenter de puissants algorithmes d'intelligence artificielle en données. Vous serez alors en mesure de repérer des tendances dans les processus et opérations d’une entreprise qui peuvent ne pas être évidentes.
(2) Automatisation des processus : L'automatisation des processus métier peut aider les entreprises à économiser du temps et de l'argent. Dans chaque entreprise, certaines tâches sont exécutées fréquemment et de manière répétée. Ce processus de routine peut être automatisé grâce à l’apprentissage automatique. De plus, cela peut aider les entreprises à économiser beaucoup de temps, d’argent et de ressources humaines. Grâce à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique intégrés aux ERP et aux logiciels de fabrication, les ressources humaines peuvent être orientées vers des tâches plus sensibles et prioritaires.
(3) Expérience utilisateur : En intégrant l’intelligence artificielle et le machine learning dans l’ERP de l’entreprise, il devient plus facile de guider les interactions des utilisateurs avec les clients. L'exploitation des données clients peut fournir des informations sur la dynamique de la chaîne d'approvisionnement et de demande et aider à comprendre les tendances d'achat. Des algorithmes avancés d'intelligence artificielle combinés à un ERP aident à surveiller le comportement des clients, à mesurer la fréquence à laquelle ils visitent les sites Web et à évaluer le pouvoir d'achat des consommateurs. Il est clair qu’AI ERP rationalise les processus commerciaux qui améliorent l’expérience client et la confiance des consommateurs. Un autre avantage de cette technique est qu’elle peut être utilisée pour surveiller les lacunes, résoudre les problèmes et corriger rapidement les erreurs.
(4) De meilleures solutions marketing : L'intégration ERP de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique permet également d'explorer des opportunités commerciales inexploitées. Il fournit aux clients des informations sur leurs habitudes d'achat, leur sexe, leur âge, leurs données démographiques et d'autres facteurs. Grâce aux systèmes ERP basés sur l'IA, les entreprises peuvent désormais fournir un meilleur service client et interagir avec divers groupes de marché. Jusqu’à présent, de nombreux marchés ont été ignorés, mais l’introduction de l’IA a accru la visibilité du marché et permis aux entreprises d’explorer d’autres possibilités.
3. Quels sont les avantages de l'ERP intégré à l'intelligence artificielle pour les entreprises ?
Le logiciel ERP basé sur l'intelligence artificielle présente d'autres avantages pour l'amélioration des processus métier. Certains de ces avantages sont explorés ci-dessous.
(1) Traitement intelligent des données : Le logiciel ERP est un moyen d'améliorer la productivité et l'efficacité des processus métier, mais il ne peut pas traiter les données aussi rapidement qu'un système d'intelligence artificielle sans aucune intervention humaine. En utilisant un système ERP intégré à l'intelligence artificielle, les entreprises peuvent accéder aux données en temps réel de plusieurs départements et effectuer les ajouts et soustractions appropriés pour une planification précise et efficace. Il génère des rapports détaillés sans aucune ou peu d’assistance humaine.
(2) Intégration et analyse avancée : La technologie de l'intelligence artificielle a la capacité de traiter des données massives. Les systèmes ERP standard peuvent générer des rapports détaillés en évaluant les données historiques dont ils disposent actuellement, mais les systèmes basés sur l'IA iront plus loin. L'analyse prédictive peut être utilisée pour accroître la certitude des décisions. Cela augmente l’agilité de l’entreprise tout en permettant aux entreprises de résoudre les problèmes sous tous les angles.
(3) Améliorer la précision des prédictions : L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont de plus en plus populaires en tant que technologies prometteuses pour améliorer la précision des prédictions. Les systèmes ERP dotés de capacités d’intelligence artificielle peuvent aider les entreprises à améliorer leurs procédures de prévision. Ces solutions logicielles sont conçues pour combler l'écart entre les prévisions et la demande réelle, depuis l'évaluation des besoins de l'entreprise et des besoins en personnel jusqu'aux flux de trésorerie et autres activités essentielles.
(4) Améliorer l'automatisation : La saisie manuelle des données entraînera une énorme charge de travail pour les employés de l'entreprise, consommera beaucoup d'heures de travail et sera sujette aux erreurs. En combinant les systèmes ERP avec l'intelligence artificielle, les flux de travail peuvent être automatisés, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer l'efficacité opérationnelle en éliminant le besoin d'interaction humaine lors du téléchargement de données.
(5) Maximiser l'efficacité des processus : Les opérations commerciales sont encore améliorées par l'ajout de l'intelligence artificielle aux systèmes ERP. Cette solution ERP avancée examine les données précédentes pour recommander le processus ou le flux de travail le plus efficace. Les opérations commerciales sont optimisées et chaque tâche est terminée rapidement et sans erreurs, ce qui entraîne un gain de temps significatif et une efficacité accrue.
(6) Accès simplifié aux données : À mesure que l'intelligence artificielle fait désormais partie des systèmes ERP, les entreprises commencent à bénéficier de la capacité d'extraire des informations de grands ensembles de données et de les transformer en informations utiles. Cela conduit finalement à des choix et à des activités qui facilitent l’expansion de l’entreprise.
(7) Garantir une plus grande agilité : L'adoption d'un ERP compatible avec l'IA rationalise les processus métier et rend les entreprises plus agiles. Grâce à l’intégration de l’IA, les processus de routine qui occupaient autrefois la majorité du temps productif des employés et entraînaient des inefficacités sont désormais automatisés.
(8) Générez des rapports commerciaux personnalisés : L'introduction de la technologie de l'intelligence artificielle a changé la façon dont les rapports sont générés. Les systèmes ERP intégrés peuvent extraire des données d'entreprise et générer des rapports perspicaces au format requis par les utilisateurs. Cela élimine le besoin d’extraction manuelle des données, de calculs et de rapprochement des rapports. Grâce à l'automatisation, il devient considérablement plus facile de trouver des informations spécifiques et, plus important encore, la qualité des rapports est améliorée, ajoutant ainsi plus de valeur aux décisions analytiques pour le développement commercial et améliorant le retour sur investissement.
4. Quelles sont les tendances actuelles de la technologie ERP d'intelligence artificielle et quel est l'avenir de cette transformation numérique ?
Selon un rapport d'étude de marché, la taille du marché des ERP d'intelligence artificielle devrait atteindre 190 milliards de dollars ? d'ici 2025. Les entreprises doivent se mettre à jour avec les dernières opérations et processus du système ERP, car la transformation numérique est une caractéristique émergente de la nouvelle ère. Alors que l’apprentissage automatique contribue à réorganiser l’environnement commercial en introduisant l’innovation et l’automatisation, l’intelligence artificielle facilite la gestion des tâches. L’émergence des dernières solutions ERP reflète l’efficacité opérationnelle que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique devront atteindre dans un avenir proche.
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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
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.
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
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
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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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.
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