Comment améliorer l'expérience client avec GenAI ?
Compréhension et personnalisation du client
Création de contenu personnalisé :
L'IA moderne est capable d'analyser les données des clients, les transactions et leurs préférences pour créer du contenu personnalisé tel que des recommandations de produits, des messages marketing personnalisés et des offres personnalisées. . Ce type de personnalisation peut augmenter considérablement l’engagement et la satisfaction des clients. Cela profite à la fois aux producteurs et aux consommateurs.
Analyse prédictive du comportement des clients :
Les modèles génératifs peuvent prédire le comportement des clients sur la base de données historiques, permettant aux entreprises de prédire les besoins et les préférences des clients. L'analyse prédictive aide à résoudre de manière proactive les problèmes des clients et à offrir une expérience client fluide et anticipée.
Innovation produits et services :
Les équipes produit peuvent tirer parti de l'IA générative lorsqu'elles réfléchissent et créent de nouveaux produits et services. En analysant les tendances du marché, les données historiques et les commentaires des clients, l’IA générative peut générer des informations qui guident les entreprises dans le développement de solutions innovantes répondant aux besoins changeants des clients.
Engagement multicanal et omnicanal
Interface utilisateur améliorée :
L'IA générative aide à développer une interface plus intuitive et conviviale. En comprenant le comportement et les préférences des utilisateurs, l’IA générative peut adapter/générer de manière dynamique des interfaces qui s’adaptent aux utilisateurs individuels, rendant les interactions plus fluides et plus agréables.
Puissance prédictive : l'IA générative peut analyser les données historiques et identifier des modèles pour prédire le comportement futur des clients. Cela aide les entreprises à anticiper les besoins des clients et à prendre des mesures proactives pour y répondre.
Essai virtuel et réalité augmentée :
L'IA générative peut être appliquée aux expériences d'essai virtuel, permettant aux clients de tester virtuellement des combinaisons de produits avant d'acheter. Ceci est particulièrement utile dans des secteurs tels que la mode, les cosmétiques et l'ameublement, où la visualisation des produits dans des environnements réels améliore le processus de prise de décision du client.
Service client et assistance
Aide client :
Des chatbots génératifs et des assistants virtuels alimentés par l'intelligence artificielle fournissent une assistance en temps réel aux clients.
Ils peuvent répondre aux requêtes, fournir des informations et même effectuer des tâches, offrant ainsi une expérience client transparente et pratique. La mise en œuvre de l'intelligence artificielle générative dans les chatbots et les assistants virtuels permet aux entreprises de fournir un support client en temps réel, automatisé et contextuel.
Analyse du sentiment des clients :
L'application de l'intelligence artificielle générative à l'analyse des sentiments permet aux entreprises de mesurer le sentiment des clients en fonction des interactions en ligne, des commentaires et des médias sociaux. Ces informations peuvent être utilisées pour résoudre rapidement les problèmes, identifier les domaines à améliorer et augmenter la satisfaction globale des clients. Cela peut également aider les représentants du support client dans leur travail d'assistance non vocale.
Automatiser les tâches de routine :
L'IA générative peut automatiser les tâches de routine, permettant ainsi aux agents humains de se concentrer sur des activités plus complexes et plus précieuses. Cela se traduit par des temps de réponse plus rapides et une meilleure satisfaction client.
Comment exploiter efficacement l'IA générative dans l'expérience client ?
Pour exploiter efficacement l'IA générative, les entreprises ont besoin d'une compréhension claire des besoins et des préférences des clients, d'une infrastructure de données robuste et de l'expertise technique nécessaire. Les entreprises doivent également s’assurer que l’utilisation de l’IA générative est éthique et responsable, et qu’elle respecte toutes les normes et réglementations.
Les systèmes d'IA générative peuvent apprendre en permanence des interactions des clients, des commentaires et des changements du marché. Cet apprentissage adaptatif garantit que les entreprises peuvent répondre aux attentes changeantes des clients et aux tendances du marché.
Tirer parti de l'IA générative dans l'expérience client permet aux entreprises de proposer des interactions plus personnalisées, efficaces et innovantes, cultivant ainsi des relations et une fidélité client plus solides.
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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
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
