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Cinq raisons pour lesquelles le logiciel ERP de votre entreprise a besoin de l'aide de l'intelligence artificielle
Cinq raisons pour lesquelles le logiciel ERP de votre entreprise a besoin de l'aide de l'intelligence artificielle
Le logiciel ERP augmente la productivité en automatisant les processus métier de base et en les gérant pour des performances optimales. Les logiciels ERP existent depuis les années 1990 et ont évolué d'implémentations traditionnelles vers des architectures client-serveur plus adaptables. L’intelligence artificielle a des applications considérables dans de nombreux domaines. Les progrès technologiques se développent rapidement et l’intelligence artificielle modifie également les logiciels ERP. L'intelligence artificielle est un outil puissant, il faut donc comprendre comment elle change les logiciels ERP et l'importance de l'assistance de l'IA.
Pourquoi avez-vous besoin de l'aide de l'intelligence artificielle ?
Pendant des années, les aspects essentiels des logiciels ERP sont restés stagnants. La gestion des données et le traitement des données d'entreprise sont améliorés grâce à une saisie automatisée, des communications améliorées, des rapports sophistiqués et des outils de visualisation futurs. L'intelligence artificielle peut changer fondamentalement les logiciels ERP en réduisant l'intervention humaine en matière de codage et la saisie précise des transactions pour mener à bien les opérations. L’utilisation stratégique de l’intelligence artificielle peut garantir une meilleure intégration, évolutivité, hyper-automatisation et sécurité renforcée des solutions ERP.
En raison de l'épidémie de COVID-19, certaines initiatives ERP n'ont pas été démarrées ou n'ont pas été achevées. Dans la nouvelle normalité, les environnements de travail hybrides sont devenus une réalité et deviennent de plus en plus populaires. En conséquence, la fourniture de programmes ERP à distance est désormais une pratique de travail standard. Selon une étude de Gartner, d'ici 2023, 65 % des déploiements ERP des grandes entreprises seront des déploiements à distance plutôt que des implémentations sur site.
Les entreprises leaders du secteur s'intéressent aux approches ERP combinées. Les produits basés sur le cloud sont plus populaires que ceux proposés par les fournisseurs historiques, car ils offrent de véritables capacités de portefeuille d'entreprises. Une autre étude de Gartner prédit que d'ici 2024, 60 % des entreprises déploieront un ERP cloud en tant qu'écosystème d'applications et de plates-formes technologiques via plusieurs fournisseurs.
Les capacités d'intelligence artificielle sont de plus en plus intégrées dans leurs plates-formes d'applications packagées par les plus grandes sociétés ERP. Les cas d’utilisation simples comme le rapprochement des factures grâce à l’IA sont plus faciles à résoudre. Cependant, des solutions complexes telles que le routage de la chaîne d’approvisionnement basé sur l’IA seront résolues dans les années à venir. D’ici fin 2022, 65 % des DSI intégreront probablement l’intelligence artificielle dans leur stratégie ERP pour obtenir un avantage concurrentiel.
Les cinq principales raisons pour lesquelles le logiciel ERP d'une entreprise a besoin de l'aide de l'intelligence artificielle sont :
(1) Bots d'IA conversationnels pour CRM
Les robots de discussion sont un excellent exemple d'entreprises adoptant l'intelligence artificielle. L'IA conversationnelle remodèle la gestion de la relation client via des applications frontales ou des processus métier. Les chatbots et les agents virtuels sont désormais largement acceptés comme interfaces pour les clients d'une variété d'entreprises différentes.
(2) Analysez des modèles de données complexes pour obtenir de meilleures informations
Les données sont le nouveau pétrole. Cependant, les idées doivent valoir la peine d’être réalisées rapidement. Le traitement des données en analysant de grandes quantités d’informations prend beaucoup de temps, et l’intelligence artificielle peut diviser les données en morceaux plus faciles à gérer. Les entreprises peuvent stimuler leur croissance à grande échelle grâce à des informations en temps réel et à des capacités de prise de décision réactives.
(3)Meilleure gestion des stocks
L'intelligence artificielle est connue pour réduire les coûts et éliminer les erreurs humaines, elle peut également mieux gérer les stocks. Un inventaire suffisant peut être maintenu tout en conservant des réserves de trésorerie. Les problèmes de gestion des stocks peuvent être minimisés et l’échelle de production optimisée.
(4) Solutions marketing innovantes
Le ciblage, la segmentation et la pénétration sont les clés d'une planification réussie des activités marketing. Avec des messages personnalisés et un engagement accru, l’IA peut faire passer les solutions marketing des entreprises à un niveau supérieur.
(5) Amélioration des fonctions de base
Les entreprises utilisent la technologie pour améliorer les processus existants. Ils recherchent de futures solutions ERP basées sur l'IA pour rester à la pointe du secteur. Travailler de manière transparente entre les départements n’est que la pointe de l’iceberg. L'intelligence artificielle peut optimiser plusieurs processus et améliorer les performances avec un minimum de modifications. Les avantages de l'ERP intégré à l'IA peuvent être constatés dans divers processus :
- Modèles prédictifs robustes
- Gestion des entrepôts
- Planification financière
- Processus interfonctionnels
- Production
- Gestion des actifs humains
- Automatisation des processus de vente
Will L'IA a-t-elle un impact sur l'avenir des logiciels ERP ?
Les fournisseurs d'ERP introduisent des « applications intelligentes » dans les produits SaaS, évitant ainsi la nécessité de développer des solutions d'IA pour les entreprises. Une gestion cohérente des données et le recours à des données de haute qualité ont conduit à une adoption plus rapide de l’intelligence artificielle et de l’analyse prédictive. De meilleurs résultats commerciaux sont le résultat final soutenu par une efficacité améliorée de l’exécution des processus métier. Les fonctionnalités de base de l'ERP sont améliorées grâce à des investissements dans des technologies habilitantes. Les entreprises peuvent surpasser la concurrence et laisser l’IA façonner l’avenir de leur logiciel ERP.
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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
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.
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
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
