


Voici dix façons d'utiliser l'intelligence artificielle pour améliorer les processus métier
Alors que l'intelligence artificielle fait rapidement son chemin dans la vie des gens, de nombreuses personnes ne sont même pas conscientes des points de contact sur lesquels elle peut avoir un impact.
Dans la vie quotidienne, les gens entrent en contact avec l'intelligence artificielle lorsqu'ils demandent à Alexa ou Siri d'effectuer des tâches simples, ou de répondre à des publicités qui apparaissent automatiquement.
Mais ce n’est pas seulement une question d’imagination du public. L’intelligence artificielle a également attiré l’attention des entreprises de toutes tailles et révolutionne la façon dont les entreprises font des affaires.
Cela n'est pas surprenant étant donné que l'intelligence artificielle aide à prendre des décisions rapides avec plus de précision. À mesure que le monde de l’entreprise réalise progressivement son potentiel, il dispose déjà de multiples applications métiers.
Mais l'intelligence artificielle a-t-elle réellement un impact sur le monde des affaires ? Comment la technologie contribue-t-elle à la croissance des entreprises ?
Cet article abordera les dix principales applications de l'intelligence artificielle dans les entreprises : #🎜 🎜#
(1) Améliorer les réunionsIl est indéniable que les réunions sont le cœur et l'âme de toute entreprise. L’épidémie de COVID-19 a pleinement démontré que même si les gens ne peuvent pas communiquer en personne, le maintien du contact humain est crucial. Alors que la vidéoconférence devient désormais la norme, de plus en plus d'entreprises cherchent à améliorer leurs solutions avec des fonctionnalités avancées et à améliorer la communication. C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle. Même si l’IA ne peut pas éliminer les réunions, elle peut réduire les processus fastidieux qui se déroulent avant, pendant et après les réunions. Par exemple, l'IA peut planifier des rendez-vous, participer à des réunions, enregistrer les points à retenir et les actions clés, et créer et partager des notes exploitables après les réunions. À mesure que la technologie progresse, elle a le potentiel de faire passer la vidéoconférence à un niveau supérieur. (2) L'intelligence artificielle dans les ventes et le marketing Les outils CRM deviennent désormais de plus en plus intelligents, capables de fournir des informations commerciales plus précises et d'aider les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales. Grâce à la technologie de l'IA, l'IA est désormais intégrée aux solutions CRM à mesure que le volume de données non structurées augmente et que la complexité des relations/processus clients s'accroît. Les systèmes CRM basés sur l'IA peuvent analyser rapidement les données liées à l'historique des achats, aux transactions passées, aux offres, aux e-mails et aux appels téléphoniques. L'une des tâches les plus difficiles pour une entreprise est de comprendre les besoins de ses clients. L'intelligence artificielle peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à prendre des décisions précises, car elle peut évaluer les tendances des données clients. Par exemple, les entreprises peuvent économiser des millions de dollars en mettant en œuvre des chatbots IA pour aider les clients qui autrement quitteraient le site Web. Cela permet également de mieux comprendre le parcours de l’acheteur tout en augmentant la valeur à vie du client en augmentant la fidélisation de la clientèle. (3) Améliorer le service clientL'intelligence artificielle a le potentiel d'améliorer considérablement les interactions humaines avec les clients. La messagerie améliorée par l’IA et le marquage des e-mails par l’IA sont deux des moyens les plus importants par lesquels l’IA peut améliorer le service client. La messagerie améliorée par l'IA, avec l'aide d'assistants chatbot, permet au personnel du support client de gérer la plupart des préoccupations des consommateurs. Les chatbots basés sur l'IA peuvent aider les entreprises à offrir des expériences client améliorées, car ils peuvent personnaliser chaque aspect des interactions avec les clients. (4) Améliorer le processus de développement de produits Les entreprises utilisent des logiciels de conception générative pour améliorer le processus créatif. Dans la conception générative, l'utilisateur doit saisir les objectifs de conception et d'autres exigences, et le logiciel fait le reste. Il permet de générer plusieurs conceptions à partir d’une seule idée et effectue tout le gros du travail qui prend beaucoup de temps. Cela inclut l’exploration de toutes les conceptions possibles pour répondre à ces spécifications. Un tel logiciel d’IA peut permettre d’économiser beaucoup de temps de travail et d’éviter les dépenses liées à la création de prototypes non livrables. (5) Automatisation de la génération de contenu Alors que la demande de marketing de contenu augmente considérablement, l'intelligence artificielle peut aider à fournir un contenu de haute qualité aux utilisateurs. Il permet de générer un texte engageant et informatif, ce qui est indispensable aujourd’hui. Les services de génération de contenu peuvent aller de la rédaction de descriptions de produits à la rédaction Web, en passant par des rapports et des articles sur l'industrie. De nombreux outils de contenu basés sur l’IA sont déjà disponibles, et de nouveaux sont publiés chaque jour. (6) Les robots collaboratifs utilisés pour améliorer le processus de fabrication Les robots collaboratifs apportent une toute nouvelle facette à la fabrication. Les robots collaboratifs constituent la dernière génération de systèmes robotiques qui interagissent de manière transparente et sûre avec les humains, leur permettant ainsi de travailler aux côtés des humains. Cela contribue à rendre les processus métier plus fluides et peut désormais être conçu pour tirer parti à la fois des humains et des robots. (7) Recrutement automatisé Pour beaucoup de personnes, l'intelligence artificielle et le recrutement peuvent sembler déplacés. Mais l’IA s’avère extrêmement utile dans les processus RH, notamment le recrutement, les opérations et l’engagement des employés. Ceci est particulièrement pratique pour les grands employeurs qui doivent gérer des milliers de processus d'entretien et de candidatures chaque année. (8) Éliminer l'erreur humaine L'IA prédictive peut combiner les données avec une action stratégique en fournissant des conclusions cohérentes sur les besoins du projet et les événements futurs. Parce que l’IA peut se programmer elle-même pour préparer des filtres et des conditions, identifier les interdépendances et prédire les résultats, elle peut fournir une analyse fiable et approfondie sans biais ni erreur humaine.(9)Gestion des risques
L'analyse des données de projet en temps réel par l'intelligence artificielle aide les décideurs à identifier les risques et opportunités potentiels. Ces analyses prédictives offrent une perspective plus large sur l’avenir de l’entreprise. Par exemple, l’IA peut conduire à une meilleure détection des fraudes. La méthode traditionnelle de détection de la fraude consiste à utiliser des ordinateurs pour analyser des données structurées sur la base d'un ensemble de règles. Cependant, si un système cognitif élimine quelque chose qu’il considère comme potentiellement frauduleux et qu’un humain le considère comme non frauduleux, l’ordinateur apprend de ces connaissances humaines et la prochaine fois, il utilise la logique humaine pour déterminer ce qui n’est pas frauduleux.
(10) Simplifiez la gestion des tâches
Les robots à intelligence artificielle peuvent effectuer plusieurs tâches à la fois. L’intelligence artificielle a le potentiel de reproduire des tâches et de proposer des solutions lorsque des problèmes surviennent à nouveau. De plus, à l’aide de modèles, il peut analyser les données non structurées plus rapidement que les humains. L’utilisation efficace du traitement du langage naturel (NLP) lui permet de résoudre les problèmes immédiatement avant qu’ils ne deviennent incontrôlables. La gestion automatisée des tâches permet non seulement de gagner du temps, mais élimine également les erreurs.
Le développement futur de l'intelligence artificielle
Les entreprises tournées vers l'avenir qui veulent garder une longueur d'avance sur la concurrence utilisent l'intelligence artificielle pour réaliser leur croissance. Comme mentionné ci-dessus, les avantages sont nombreux : cela aide les organisations à devenir plus efficaces, à rationaliser leurs processus et cela est rentable.
Il ne fait aucun doute que l'intelligence artificielle va changer tous les domaines d'activité à l'avenir. Les entreprises doivent intégrer l’intelligence artificielle dans leurs systèmes pour garder une longueur d’avance. Les possibilités sont infinies, en particulier pour les entreprises, car elles peuvent rationaliser les processus manuels quotidiens, les aider à devenir plus ciblées et plus efficaces, et à mieux comprendre les tendances des clients, ce qui était impossible à analyser dans le passé.
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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

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.

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

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.

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

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.

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

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
