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IA générative : la prochaine frontière du commerce électronique
IA générative : la prochaine frontière du commerce électronique
Alors que le véritable potentiel de l'intelligence artificielle commence tout juste à émerger, la technologie aidera l'industrie du commerce électronique à atteindre une plus grande productivité et un service client de qualité supérieure.
Alors que les startups et les licornes du commerce électronique sont confrontées à la pression de réaliser des bénéfices et de faire face à la perte de clientèle, l'amélioration de l'efficacité opérationnelle et l'offre d'une expérience client supérieure sont l'une des principales priorités des entreprises du secteur. Le recours à l’intelligence artificielle et ses effets déflationnistes peuvent être très utiles pour atteindre ces deux objectifs. Les entreprises qui intègrent l’IA peuvent faire passer leur service client au niveau supérieur en exploitant les données à l’échelle du système, ainsi que les conversations naturelles basées sur l’audio/texte par l’IA. L'IA générative peut révolutionner davantage les principes d'interaction entre les acteurs du commerce électronique, un ensemble émergent d'applications :
Révolutionner le support client : Le support client est le premier domaine de l'industrie du commerce électronique à commencer à appliquer l'IA. Commencez par un modèle de chatbot traditionnel qui fournit des réponses limitées et quelque peu maladroites et est conçu davantage pour réduire les coûts que pour améliorer l'expérience client. Cependant, l’IA générative peut fournir de meilleurs résultats grâce au machine learning, aux méthodes d’apprentissage profond et aux réponses plus naturelles aux requêtes des clients. Ces applications analysent la protection du contexte, génèrent des réponses naturelles et utilisent des réponses optimisées pour traiter efficacement les requêtes des clients. Certaines des plus grandes entreprises chinoises ont su utiliser l'intelligence artificielle pour répondre à un grand nombre de besoins de leurs clients.
Catalogue de produits : Les différents produits d'OpenAI ont prouvé la puissance de l'exploitation de l'intelligence artificielle pour la génération de contenu. Il existe désormais différentes entreprises proposant des fonctionnalités spécialisées pour générer du texte, des images et des vidéos afin de répondre aux besoins du commerce électronique. Les fonctionnalités de « génération de texte basée sur l'IA », « texte en image » et « texte en vidéo » réduisent non seulement les coûts de création de catalogue, mais accélèrent également considérablement l'ensemble du cycle. De la rédaction de descriptions convaincantes à la rationalisation de l'intégration, de la catégorisation et de l'étiquetage des produits, les outils d'IA générative peuvent faire passer le temps et la rentabilité à un niveau supérieur. De plus, l’utilisation d’outils de référencement basés sur l’IA peut fournir aux entreprises des stratégies pour les aider à rester en tête des résultats de recherche, augmentant ainsi leur visibilité.
De plus, les capacités spéciales de ces programmes permettent également des modifications en temps réel du contenu, des plates-formes de publication et des supports de diffusion, ce qui peut aider les entreprises de commerce électronique à atteindre une large portée, une image de marque percutante et une interaction supérieure avec les clients cibles. Avec tous ces avantages, il n’est pas étonnant que les outils de rédaction de descriptions de produits basés sur l’IA comme Jasper.ai, Writesonic et Frase.io soient privilégiés par les clients du monde entier.
Capacités de personnalisation : L'IA générative fournit un contenu dynamique et interactif et aide les plateformes de commerce électronique à fournir des suggestions/recommandations personnalisées pour cibler les clients en fonction de leur historique de recherches, d'achats et de commentaires. Prenez Personalize.AI, un outil de recommandation basé sur l'IA qui aide les entreprises de commerce électronique à exploiter les données clients issues des interactions passées, des programmes de fidélité et des campagnes marketing pour comprendre quels contenus, produits, expériences et offres sont pertinents pour leurs cibles. le plus de sens.
Les développeurs affirment que cet outil peut générer une croissance des revenus de plus de 25 %, ce qui est un gain assez impressionnant. Le système de commerce électronique chinois est déjà assez avancé à cet égard. Contrairement à la plupart des autres entreprises de commerce électronique, une grande partie du GMV a été motivée par des « recommandations » et est devenue similaire à la consommation médiatique, où les recommandations génèrent une consommation plus élevée que la « recherche ». Une forme avancée de personnalisation générative est la création de catalogues personnalisés, tels que des expériences d'essai virtuel de vêtements et d'accessoires, permettant aux clients de voir à quoi ressemblera un produit avant de l'acheter.
Commentaires participatifs : L'IA générative s'est avérée extrêmement utile pour « synthétiser » les commentaires des clients sur plusieurs plates-formes, canaux et marchés dans l'espace du commerce électronique. Les outils d'intelligence artificielle sont équipés de fonctions de classification et de regroupement des commentaires pour regrouper les commentaires similaires afin d'aider les entreprises de commerce électronique à partager, analyser et prendre des mesures rapidement sur des questions d'intérêt stratégique. Les outils d’IA générative peuvent également effectuer une analyse des sentiments sur les commentaires, ajoutant ainsi plus de contexte aux commentaires. En rationalisant ces sources d'informations, les entreprises peuvent mieux contrôler le développement de produits et les efforts de branding tout en répondant rapidement et efficacement aux plaintes des consommateurs.
Conception de produits basée sur l'IA : Il est prouvé que l'IA générative aide l'industrie du commerce électronique à réaliser tout le potentiel de la co-création, c'est-à-dire le C2M (client à fabricant), un processus qui permet aux clients de faire partie du produit / processus de création de services. Le C2B peut aider les plateformes de commerce électronique à établir de meilleures relations avec les marques tout en obtenant des avantages tels que des revenus supplémentaires ou une exclusivité. Les outils d'IA comme Visualhound peuvent concevoir des vêtements et des marchandises uniques en fonction des commentaires des acheteurs potentiels sous forme d'invites textuelles.
Nous en sommes aux premiers stades de l’IA générative et ses applications sont vastes. Le potentiel de transformation de cette technologie commence seulement à émerger, mais elle est bien placée pour déclencher la prochaine vague de productivité et, ce faisant, pourrait ajouter jusqu’à 4 400 milliards de dollars de valeur à l’économie mondiale (selon McKinsey Digital). En particulier, l’adoption de cette technologie dans le commerce électronique atteindra 2,1 milliards de dollars d’ici 2032, avec une croissance de 14,9 % de 2023 à 2032. En outre, l’intégration de l’IA générative dans le commerce électronique pourrait conduire à des niveaux d’automatisation plus élevés, libérant ainsi des ressources humaines pour délibérer sur des questions stratégiques plus importantes. Dans l’ensemble, l’ère de l’IA générative est arrivée, et ce n’est qu’une question de temps avant que cette technologie devienne l’épine dorsale du commerce électronique sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’écosystème commercial.
Ce 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
