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Les avantages de l'intelligence artificielle dans le commerce de détail B2B
Les avantages de l'intelligence artificielle dans le commerce de détail B2B
L'intégration de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle
(IA) avec le Big Data centré sur le client a révolutionné diverses industries, dont la vente au détail. La pandémie de COVID-19 a accéléré l’adoption de la numérisation et de l’IA, obligeant les décideurs politiques à envisager sérieusement une utilisation responsable de l’IA tout en protégeant les consommateurs et en garantissant des marchés équitables. L’IA centrée sur les données constitue un changement révolutionnaire par rapport aux approches centrées sur les modèles et le code, en mettant davantage l’accent sur l’exploitation des données pour améliorer les systèmes d’IA. Cela implique de tirer parti de solutions telles que la gestion des données spécifiques à l’IA, les données synthétiques et les technologies d’étiquetage des données pour relever divers défis en matière de données, notamment l’accessibilité, la capacité, la confidentialité, la sécurité, la complexité et la portée. Il existe une tendance croissante à utiliser l’IA générative pour créer des données synthétiques, réduisant ainsi le besoin de données réelles pour former efficacement des modèles d’apprentissage automatique. Selon les prévisions du Gartner, d'ici 2024, 60 % des données utilisées pour l'intelligence artificielle seront synthétiques, permettant de simuler des scénarios réels et futurs tout en réduisant considérablement les risques de l'intelligence artificielle, une augmentation significative par rapport au 1 % de croissance de 2021
L'intelligence artificielle dans le commerce de détail B2B : avantages et risques
Le secteur du commerce de détail subit une profonde transformation provoquée par la convergence de l'intelligence artificielle
Avec l'aide d'un big data abondant et d'une puissance de calcul abordable, les modèles d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique sont capables de identifier des modèles et des relations complexes qui dépassent les capacités humaines. Dans le secteur de la vente au détail B2B, l'application de l'intelligence artificielle rationalise les flux de travail opérationnels, améliore la gestion des risques et améliore l'expérience client globale. Avec Natural Language Generation (NLG), l'analyse des données devient plus simple pour les détaillants, permettant des décisions plus intelligentes
Cependant, le déploiement de l'IA dans le commerce de détail pose également certains défis. Cela peut conduire à des prises de décision biaisées et à des problèmes de qualité des données, entraînant des résultats potentiellement discriminatoires et des prédictions inexactes. Par conséquent, les décideurs politiques participent activement aux discussions visant à garantir une utilisation responsable de l’IA afin de promouvoir la transparence, l’équité et la protection des consommateurs. en intérêt d'investissement dans la recherche et les startups en IA. Les startups développent des solutions d'IA avancées qui bouleversent les pratiques de vente au détail traditionnelles, et leur succès repose principalement sur l'intégration de Big Data centrées sur le client et le développement d'algorithmes d'IA puissants et précis. la technologie de surveillance (RegTech et SupTech) peut améliorer l'efficacité et fournir une compréhension plus complète des évolutions en matière de risques et de conformité, permettant aux détaillants d'identifier rapidement les risques potentiels et de garantir la conformité aux normes réglementaires en analysant de grandes quantités de données réglementaires. Faire face efficacement à l'environnement réglementaire complexe
La puissance du Big Data centré sur le client dans l'automatisation des retours au détail B2B
Utilisant le Big Data et l'intelligence artificielle centrés sur le client, la plateforme d'automatisation des retours au détail B2B est capable d'analyser les détails des transactions, le comportement des clients, les commentaires et les préférences, et par optimiser l’efficacité opérationnelle et améliorer la satisfaction des clients. Ces plateformes intègrent des systèmes d'IA avec différents degrés d'autonomie et sont capables de développer des politiques de retour personnalisées pour fidéliser les clients et prévenir la fraude aux retours.
Avantages et risques potentiels de l'adoption de l'IA dans le commerce de détail B2B
via des applications La technologie de l'intelligence artificielle peut réaliser de nombreux avantages potentiels dans le domaine de la vente au détail B2B, notamment l'amélioration de l'efficacité opérationnelle, l'amélioration de l'expérience client et la prise de décisions plus précises. Cependant, pour garantir que tous les acteurs du secteur du commerce de détail opèrent sur un pied d'égalité, les préoccupations liées à la concentration potentielle du pouvoir et aux problèmes de qualité des données dans les grandes entreprises doivent être résolues.
Commerce de détail basé sur l'intelligence artificielle et la blockchain la fusion de l’intelligence artificielle et des produits de vente au détail basés sur la blockchain offre de nouvelles possibilités pour une efficacité et une transparence accrues. Dans les systèmes blockchain, l’utilisation d’applications d’intelligence artificielle améliore l’automatisation de la gestion des risques, de la gouvernance et des contrats intelligents. Cependant, des inquiétudes ont été exprimées quant aux problèmes d'autonomie, de gouvernance et d'éthique soulevés par l'application de l'intelligence artificielle dans les contrats intelligents autorégulés et la vente au détail décentralisée.
Conclusion
Big data et intelligence artificielle axés sur le client dans tous les secteurs L'intelligence a apporté d'énormes changements
Dans le domaine de la vente au détail B2B, l'adoption d'une plateforme d'automatisation des retours peut réaliser des solutions personnalisées grâce à l'intelligence artificielle, améliorer l'efficacité et augmenter la satisfaction des clients. Même si l’application de l’intelligence artificielle présente des opportunités passionnantes, les décideurs politiques et les acteurs du secteur doivent travailler ensemble pour faire face aux risques et défis potentiels. La clé est de tirer parti du Big Data centré sur le client, de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour optimiser l'efficacité opérationnelle et la satisfaction client tout en garantissant un déploiement responsable et éthique de l'IA dans l'espace de vente au détail B2BCe qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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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
