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7 façons dont la technologie intelligente améliore les opérations commerciales modernes
7 façons dont la technologie intelligente améliore les opérations commerciales modernes
1. Améliorer la productivité
Alors que de nombreuses organisations passent au travail à distance, maintenir l'efficacité est crucial. Lorsqu'ils travaillent à domicile, les employés sont plus susceptibles d'être tentés d'effectuer des tâches ménagères ou de parcourir les sites de réseaux sociaux, car cela interfère et remet en question leurs tâches professionnelles. Les entreprises modernes peuvent s’appuyer sur une technologie intelligente pour assurer le bon déroulement de leur journée de travail.
Les applications technologiques augmentent la productivité des employés dans des environnements entièrement distants et hybrides. Prenons l'exemple d'un logiciel de suivi des présences. Les entreprises peuvent l'utiliser pour garantir que les employés restent sur la bonne voie, même sans superviseur. Il surveille les interactions entre les employés et maintient les opérations normales. Des indicateurs de performance clés sont également fournis pour aider les deux parties à fixer des objectifs.
La plupart des entreprises modernes migrent vers des environnements hybrides et ont donc besoin de quelque chose pour faciliter la transition. Lors du travail à distance, la technologie intelligente facilite la communication entre les employés et les membres de l'équipe, tout en aidant les dirigeants d'entreprise à assurer la sécurité de leurs systèmes.
2. Prévenir la perte de données
L'un des meilleurs moyens par lesquels la technologie intelligente peut améliorer les opérations commerciales est de prévenir la perte de données. Même avec plusieurs plates-formes de stockage, les entreprises doivent souvent gérer des informations endommagées ou perdues. Qu'il s'agisse d'un accident lors de la migration vers le cloud ou d'une surcharge du système, cette situation peut survenir. Heureusement, la technologie intelligente peut désormais être exploitée pour maintenir des performances constantes.
Les entreprises peuvent perdre des informations critiques pour de nombreuses raisons. Par exemple, des pannes de courant inattendues endommagent ou détruisent souvent les données. En 2022, par rapport à 2019, la perte minimale causée par une panne de courant augmentera d'environ 40 % et la proportion atteignant plus de 100 000 dollars américains dépassera 60 %. En détectant les pannes de courant en temps quasi réel, les générateurs intelligents ou les logiciels de sauvegarde automatisés peuvent protéger des actifs précieux. Cela peut même réduire les temps d’arrêt pour augmenter les économies totales.
3. Fournir des informations
De nombreuses entreprises espèrent obtenir des résultats grâce à la transformation numérique. L'analyse rapide des données provenant de nombreuses technologies intelligentes peut fournir des informations essentielles sur la plupart des opérations. Par exemple, les plateformes Big Data peuvent stocker et traiter tous les détails qu’une entreprise souhaite saisir. Cela inclut des ensembles de données historiques, marketing, commerciales ou administratives.
Les statistiques d'achat peuvent même être collectées et analysées, permettant aux entreprises d'avoir un aperçu des habitudes de consommation. Vous pouvez également l’utiliser pour réévaluer vos habitudes de dépenses afin d’augmenter votre épargne. Cela peut également être appliqué aux décisions marketing. Fondamentalement, il utilise l’analyse basée sur les données comme modèle prédictif. Personne ne peut prédire l’avenir, mais il peut être rapproché grâce à la technologie intelligente.
4. Améliorer la gestion
Afin de gérer correctement une entreprise, cela prend beaucoup d'énergie et de temps, il est donc nécessaire de rationaliser le processus. Heureusement, le progrès technologique nous a sauvés. Il prend en charge les tâches fastidieuses, permettant aux managers de se concentrer sur des questions plus importantes. Les plates-formes de gestion client peuvent améliorer la technologie intelligente des opérations commerciales en gérant différentes tâches administratives.
Essentiellement, il surveille et contrôle les interactions d'une entreprise avec les clients existants et potentiels. L’objectif est de décrire avec précision son comportement pour favoriser la croissance. En fournissant des informations basées sur les données, un marketing ciblé personnalisé peut être réalisé, ce qui se traduit par une meilleure expérience consommateur.
Une gestion améliorée est l'avantage ultime de la technologie intelligente, qui peut augmenter les taux de conversion et les ventes. Dans un monde industriel en évolution rapide, la technologie est essentielle pour que les humains puissent effectuer des tâches administratives. Les entreprises peuvent l'utiliser pour renforcer rapidement leurs opérations commerciales.
5. Rationaliser les processus
L'automatisation est l'un des meilleurs moyens par lesquels la technologie intelligente peut améliorer les opérations commerciales. Bien qu’il existe de nombreux services et logiciels capables d’accélérer les processus organisationnels fastidieux, l’intelligence artificielle (IA) reste la meilleure option. Il est facile à utiliser et sa polyvalence permet une intégration transparente.
L'intelligence artificielle peut analyser rapidement de grandes quantités de données d'entrée sans intervention humaine. Puisqu’il peut être utilisé par vous-même, il peut faire gagner beaucoup de temps aux employés. En intégrant l'intelligence artificielle dans son flux de travail, International Business Machines a réussi à économiser plus de 4 millions d'heures de travail.
Les entreprises peuvent l’exploiter selon leurs besoins car ses capacités sont presque illimitées. Par exemple, cela pourrait être intégré aux responsabilités de recrutement de votre équipe RH ou au processus de réapprovisionnement de votre entrepôt. Ses fonctionnalités uniques permettent une inspection rapide de n’importe quel flux de travail.
6. Améliorer la collaboration
De nombreuses entreprises sont confrontées à des défis majeurs en matière de normalisation, c'est pourquoi elles ont besoin du soutien d'une technologie intelligente. Ce qui peut augmenter considérablement l’efficacité des opérations globales, c’est de disposer d’une plate-forme ou d’un logiciel qui intègre de manière transparente d’autres fonctions commerciales. Fondamentalement, il régule l'interaction entre les systèmes, les départements ou les partenaires.
Bien que les meilleures solutions varient selon le secteur d'activité, la plupart des entreprises peuvent bénéficier d'un soutien logistique. En fin de compte, les logiciels de gestion de la chaîne d'approvisionnement peuvent améliorer la collaboration entre les fournisseurs et les distributeurs, augmentant ainsi les économies et les performances globales. Cela améliore les canaux de communication, ce qui est crucial pour un processus aussi complexe.
7. Améliorer les relations clients
Le renforcement des relations clients est l'un des meilleurs moyens pour la technologie intelligente d'améliorer les opérations commerciales. Le renforcement de cette démarche apportera des avantages incroyables à la plupart des entreprises, c'est donc un incontournable pour les entreprises.
Les entreprises n’ont besoin que de petits changements pour avoir un impact énorme. Par exemple, une organisation de centre d'appels utilise un logiciel d'automatisation pour rationaliser les processus et améliorer les relations entre les employés et les clients. Il a formé des systèmes informatiques sur des milliers d’interactions historiques pour les préparer. Il peut pré-remplir des formulaires, faire des suggestions et aider le personnel à remplir les candidatures. Son rôle étant centré sur le processus de documentation et d’approbation, il permet de gagner beaucoup de temps.
Les employés occupant des postes en contact avec le consommateur consacrent souvent beaucoup de temps à leurs tâches quotidiennes. Son énergie est bien mieux dépensée en interaction directe. En combinaison avec des technologies intelligentes telles que les logiciels d’automatisation et les chatbots, les entreprises peuvent effectuer des transactions plus facilement. Les clients apprécieront sans aucun doute la réponse rapide et personnelle au service, tandis que les employés apprécieront le temps libre supplémentaire libéré.
La technologie intelligente améliore les opérations commerciales
La technologie intelligente a amélioré les opérations commerciales dans tous les secteurs. L’ère numérique a changé la façon dont chaque secteur fonctionne. Il peut utiliser l'intelligence artificielle pour parler simultanément à des milliers de clients, analyser les habitudes d'achat pour prédire le comportement d'achat des clients ou protéger ses actifs les plus précieux avec un logiciel de prévention des pertes de données. Les options sont presque infinies.
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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
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
