AIを活用した中小企業のデジタルトランスフォーメーションを実現する4つの道筋
大企業と比較すると、中小企業は強力な技術サポートや財務サポートが不足しており、技術人材の不足、高品質のデータの欠如、不明確なアプリケーションシナリオ、および高額の投資コスト...
これらはすべて、中小企業のデジタル変革における困難です。特に中小企業はすでに資金不足であり、研究開発費や技術カスタマイズ費用を負担することが困難です。では、AI はどのようにして中小企業に力を与えることができるのでしょうか?
著者は、人工知能テクノロジーが産業のアップグレード、管理という 4 つの経路を通じて中小企業を加速すると考えています。変化、プロセスのリエンジニアリング、環境の最適化、デジタル変革プロセス。
パス 1 人工知能はビジネス慣行を変え、関連業界のイノベーションを促進します
人工知能技術は産業構造の高度化を推進し、新しいビジネス、新しいモデル、新しい技術を生み出し、ビジネスを変えることができます小売、運輸、観光、医療などの業界の新たな発展を支援します。新型コロナウイルス感染症の流行の通常の予防・制御期間中、より多くの企業が精密マーケティング、遠隔医療、その他のビジネスを実施し、中小企業向けに操作性が高く複製が簡単な人工知能アプリケーションと実践パスを模索しました。
たとえば、ヘルスケア サービス業界では、高解像度の医療画像、スマート アプリケーション、IoT デバイスを使用することで、よりパーソナライズされたヘルスケア サービスと正確な処方箋を提供できるため、ヘルスケア サービス業界のコストを節約できます。ケア、診断の遅れの削減、エラーのリスクの低減、およびサービス品質の向上。
パス 2 人工知能は中小企業の生産方法を変革し、経営効率を向上させます
一方で、人工知能技術は働き方に変化をもたらし、中小企業の生産性を向上させることができます。生産プロセスの自動化により、単純かつ反復的な処理、低付加価値でリスクの高い作業が可能になり、ビジネスマンを退屈な作業から解放し、中小企業の生産効率の向上を支援します。たとえば、人工知能コールセンター ソリューションは、製品の在庫の営業時間や予約のキャンセルなどの問い合わせサービスを提供し、顧客との 24 時間の対話を可能にします。
一方、人工知能テクノロジーは、経営上の意思決定の精度を向上させ、資産の維持管理の効率を向上させることができます。人工知能テクノロジーは、予測コストを大幅に削減し、中小企業がデータに基づいた意思決定を行って不確実性のリスクを軽減し、潜在的なビジネスチャンスを特定するのに役立ちます。
パス 3 人工知能は企業のビジネス プロセスを最適化し、価値創造プロセスを変える
人工知能は、知識の蓄積とデータ分析を通じて、中小企業のビジネス プロセスにおける複数のリンクに影響を与えることができます。新しいビジネス価値ポイントと顧客ニーズの発見に役立ち、データ フローを使用してテクノロジー フロー、マテリアル フロー、資本フロー、人材フローを推進し、コスト構造と価値創造プロセスを変更し、企業のビジネス イノベーションとモデル変更を促進します。 。
マーケティング、サプライチェーン管理、生産プロセスは、人工知能によって最も影響を受けるビジネスリンクであり、予測、品質管理などが人工知能技術の応用の主な側面です。たとえば、人事管理のビジネスプロセスでは、人工知能テクノロジーを使用することで、労働条件、賃金、福利厚生、職務責任などの差別化された管理を実行でき、優れた人材の企業参入に役立ちます。
パス 4 人工知能はさまざまな社会経済分野の統合を加速し、政府サービスのエクスペリエンスを向上させます
人工知能は中小企業のビジネス環境を改善できます。電子政府と公共サービスの分野は政府サービスを改善し、意思決定の科学的性質とサービスの主導性と適切性により、「物事を成し遂げることの難しさ、遅さ、複雑さ」の問題が効果的に軽減されました。
たとえば、機械学習により管理部門の作業効率が向上し、煩雑な手続きが削減されます。自然言語処理とテキスト マイニング機能により、ケース レビューがより効率的になり、人件費が節約され、中小企業への投資が削減されます。商事紛争を解決する大企業、ニューラル ネットワーク テクノロジーは信用報告データを分析し、デフォルト リスクと融資コストを削減し、信用機関から中小企業への融資の利用可能性を向上させることができます。オフィスでの人工知能テクノロジーの使用により、従業員の勤務パフォーマンスの評価に基づいて適切な判断を下します。
中小企業における人工知能テクノロジーの推進と応用を加速するには、3 つの側面から始める必要があります
1 つ目は、デジタル アップグレードに対する経済的圧力を軽減することです。企業の。 商業銀行などの金融機関は、中小企業のデジタルアップグレードのための信用支援を増やし、デジタル変革のための金融商品を革新し、「デジタルローン」などの新しい金融サービスを検討し、融資金利を提供することを奨励されるべきである。企業のデジタル変革のための割引と税額控除。中小企業のデジタルトランスフォーメーションのための基金の創設を促進し、中小企業のリモートワークや情報技術ソリューションの導入に対する補助金を支給する。中小企業における人工知能の技術変革をサポートするために、産業企業の技術変革とアップグレードのための指導計画が段階的にリリースされます。
2つ目は、中小企業のデータ管理レベルの向上です。 中小企業がデータ収集、管理、保護、分析のデータドリブンな文化を確立し、データに関する意思決定をビジネス プロセスに組み込み、デジタル リスク管理を改善できるように導きます。データセキュリティ法とネットワークセキュリティ法を包括的に施行し、主要コア技術の保護を強化し、上場企業のデータフローの監督を強化し、データセキュリティリスクを排除する。産業用インターネット プラットフォームを利用して、中小企業向けの人工知能トレーニング ベースを構築し、中小企業のマネージャーと従業員をトレーニングして、人工知能の経済的メリット、変革条件、リスク管理についての理解を強化します。中小企業向けの革新的な人材紹介システムを改善し、人材紹介サービスの仕組みと支援措置を改善し、中小企業がハイレベルの専門人材を積極的に紹介することを奨励する。デジタルインフラの構築を加速し、5G、ギガビット光ネットワーク、モノのインターネットなどの新たなネットワークの大規模展開を推進する。
3つ目は、デジタルトランスフォーメーションサービスの提供力の向上です。 プラットフォームやアライアンスなどを推進し、サービス意欲と能力を備えたさまざまな科学研究機関、デジタルサービスプロバイダー、業界団体などを結集し、計画相談、技術指導、申請などの公共サービスを企業に提供します。プロモーション。サードパーティのコンサルティング機関を活用し、デジタル変革戦略、パス、戦略、その他のニーズに基づいて、中小企業のデジタル変革とアップグレードのためのロードマップと開発ガイドラインをリリースします。コア ビジネス リンク用のデジタル サービスやインテリジェント プラットフォーム データ分析サービスなど、さまざまな種類のサービスを検討して、デジタル変革計画のパーソナライズされたカスタマイズを実装する能力を向上させます。異業種のデジタルトランスフォーメーションのベンチマーク企業を多数育成し、代表的な経験や優良事例を多数整理・公開し、デモンストレーションと推進の役割を果たし、業界全体の推進を加速します。
以上がAIを活用した中小企業のデジタルトランスフォーメーションを実現する4つの道筋の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
