人工知能は ERP をどのように変えるのでしょうか?
時間の経過とともに、ERP システムの機能は進化し続けています。最新の ERP システムは、よりシンプルな自動化入力、ビジネス プロセスの自動化、優れたレポート機能と視覚化機能を提供します。 ERP と人工知能の統合により、企業のデータと業務の管理方法が根本的に変わります。 ERP システムの助けを借りて、企業はさまざまなアクティビティを完了するためにトランザクションのあらゆる詳細を正確にコーディングして入力するのに時間と労力を費やす必要がなくなります。人工知能は、現在人間の知能を必要としている多くのタスクから労働者をさらに解放する可能性を秘めています。
1. 人工知能統合型 ERP とは何ですか?
研究機関は、人工知能を「通常は人間に関連付けられているタスクを実行するコンピューター制御のロボットの能力」と定義しています。人工知能ソフトウェアとテクノロジーを ERP ソリューションに適用することは、ERP における人工知能と呼ばれます。インタラクティブなチャットボット、インテリジェントなプロセス自動化、AI を活用した財務計画などはすべて、ERP ソフトウェアで使用される AI ツールの例です。人工知能機能を備えた ERP システムは、ビジネスの日常のプロセスと業務に影響を与える可能性があります。企業は、日常のプロセスを合理化し、人的エラーを排除し、運用コストを削減することで、従業員に権限を与えながら生産性を向上させることができます。会計、分析、データマイニング、販売自動化、倉庫管理など、多くのビジネスや機能が ERP システムに人工知能を適用することで恩恵を受けることができます。
2. 人工知能と機械学習はどのように ERP を強化できますか?
企業は、競争上の優位性を獲得するために、インテリジェント テクノロジーと人工知能に目を向けています。スマート マニュファクチャリングと機械学習は、財務や顧客管理などの企業の生産性向上にすでに役立っています。人工知能がこれら 3 つの分野で ERP システムにどのような影響を与えるかを見てみましょう。
(1) データ処理とビジネス インテリジェンス: 増大するデータ量を理解することは、人々が直面する大きな問題の 1 つです。顧客、顧客の行動、組織プロセスに関して入手可能な情報が非常に多いため、そこから関連性のある洞察を得るのは困難な場合があります。人工知能と機械学習をクラウド コンピューティング ERP ソフトウェアに統合することで、データを強力な人工知能アルゴリズムにフィードできるようになります。そうすれば、明らかではないビジネスのプロセスや業務の傾向を見つけることができるようになります。
(2) プロセスの自動化: ビジネス プロセスの自動化は、企業の時間とコストの節約に役立ちます。どのようなビジネスでも、繰り返し実行される特定の業務があります。この日常的なプロセスは、機械学習を使用して自動化できます。さらに、これは企業が時間、費用、人的資源を大幅に節約するのに役立ちます。 ERP および製造ソフトウェアに人工知能と機械学習が組み込まれているため、人的資源をより機密性の高い優先作業に振り向けることができます。
(3) ユーザー エクスペリエンス: 人工知能と機械学習を企業の ERP に統合することで、ユーザーと顧客のやり取りをガイドすることが容易になります。顧客データを活用すると、サプライチェーンとデマンドチェーンのダイナミクスに関する洞察が得られ、購買傾向を理解するのに役立ちます。 ERP と組み合わせた高度な人工知能アルゴリズムは、顧客の行動を監視し、Web サイトにアクセスする頻度を測定し、消費者の購買力を評価するのに役立ちます。 AI ERP がビジネス プロセスを合理化し、顧客エクスペリエンスと消費者の信頼を向上させることは明らかです。この手法のもう 1 つの利点は、ギャップを監視し、問題をトラブルシューティングし、エラーを迅速に修正するために使用できることです。
(4) より優れたマーケティング ソリューション: 人工知能と機械学習の ERP 統合は、未開発のビジネス チャンスの探索にも役立ちます。顧客の購買パターン、性別、年齢、人口統計、その他の要素に関する情報を提供します。 AI 対応の ERP システムの助けを借りて、企業はより優れた顧客サービスを提供し、さまざまな市場グループと対話できるようになりました。これまで多くの市場は無視されてきましたが、AI の導入により市場の可視性が高まり、企業は他の可能性を模索できるようになりました。
3. 人工知能を統合した ERP は企業にとってどのようなメリットがありますか?
人工知能を活用した ERP ソフトウェアには、ビジネス プロセスの改善に関する他の利点もあります。これらの利点のいくつかを以下で説明します。
(1) インテリジェントなデータ処理: ERP ソフトウェアはビジネス プロセスの生産性と効率を向上させる方法ですが、人工知能システムのように人間の介入なしにデータを処理することはできません。すぐにデータを。人工知能と統合された ERP システムを使用することで、企業は複数の部門からのリアルタイム データにアクセスし、適切な加算や減算を行って正確かつ効果的な計画を立てることができます。人間の支援をまったくまたはほとんど必要とせずに、詳細なレポートを生成します。
(2) 統合と高度な分析: 人工知能テクノロジーは、大量のデータを処理する能力を備えています。標準的な ERP システムは、現在保有している履歴データを評価することで詳細なレポートを生成できますが、AI 対応システムはさらに進化します。予測分析を使用すると、意思決定の確実性を高めることができます。これにより、ビジネスの機敏性が向上し、企業があらゆる角度から問題を解決できるようになります。
(3) 予測精度の向上: 人工知能と機械学習は、予測精度を向上させる有望なテクノロジーとしてますます人気が高まっています。人工知能機能を備えた ERP システムは、企業の予測手順を強化するのに役立ちます。これらのソフトウェア ソリューションは、ビジネス ニーズや人員配置要件の評価からキャッシュ フローやその他の重要な活動に至るまで、予測と実際の需要の間のギャップを埋めるように設計されています。
(4) 自動化の改善: 手動によるデータ入力は、企業の従業員に多大な作業負荷をもたらし、多くの工数を消費し、エラーが発生しやすくなります。 ERP システムと人工知能を組み合わせることで、ワークフローを自動化し、データをアップロードする際の人間の介入の必要性を排除して時間を節約し、業務効率を向上させることができます。
(5) プロセス効率の最大化: ERP システムに人工知能を追加することで、業務運営がさらに強化されます。この高度な ERP ソリューションは、以前のデータを調べて、最も効率的なプロセスまたはワークフローを推奨します。ビジネス運営が最適化され、すべてのジョブがエラーなく迅速に完了するため、大幅な時間の節約と効率の向上が実現します。
(6) データ アクセスの簡素化: 人工知能が ERP システムの一部となるにつれ、企業は大規模なデータ セットから情報を抽出し、有用な情報に変換する機能の恩恵を受け始めます。これは最終的に、ビジネスの拡大を促進する選択と活動につながります。
(7) 俊敏性の向上: AI 対応 ERP の導入により、ビジネス プロセスが簡素化され、企業の俊敏性が高まります。 AI 統合の助けにより、かつては従業員の生産時間のほとんどを占め、非効率につながっていた日常的なプロセスが自動化されています。
(8) カスタマイズされたビジネス レポートの生成: 人工知能テクノロジーの導入により、レポートの生成方法が変わりました。統合された ERP システムは、企業データを抽出し、ユーザーが必要とする形式で洞察力に富んだレポートを生成できます。これにより、手動でのデータ抽出、計算、レポート調整が不要になります。自動化により、特定の情報の検索が大幅に容易になり、最も重要なこととして、レポートの品質が向上し、ビジネス開発のための分析上の意思決定の価値が高まり、ROI が向上します。
4. 人工知能 ERP テクノロジーの現在のトレンドは何ですか?また、このデジタル変革の将来は何ですか?
市場調査レポートによると、2025 年までに、人工知能ERPの市場規模は1,900億米ドルに拡大すると予測されています。デジタル変革は新時代の新たな特徴であるため、企業は最新の ERP システムの運用とプロセスに更新する必要があります。機械学習はイノベーションと自動化を導入することでビジネス環境の再編成に役立ちますが、人工知能はタスク管理を容易にします。最新の ERP ソリューションの出現は、人工知能と機械学習が近い将来達成する必要がある運用効率を反映しています。
以上が人工知能は ERP をどのように変えるのでしょうか?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。
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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、
Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
あなたが知らない機械学習の 5 つの流派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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。
SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
AIなどの市場を開拓するグローバルファウンドリーズがタゴール・テクノロジーの窒化ガリウム技術と関連チームを買収
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム（GaN）技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
