人工知能を使用してビジネス プロセスを改善する 10 の方法を紹介します
人工知能は急速に人々の生活に浸透しつつありますが、多くの人は人工知能が影響を与える可能性のあるタッチポイントにすら気づいていません。
日常生活において、人々は Alexa や Siri に簡単なタスクの実行を依頼したり、自動的にポップアップされる広告に応答したりするときに人工知能と接触します。
しかし、それは単なる大衆の想像力の問題ではありません。人工知能もあらゆる規模の企業の注目を集めており、企業のビジネス方法に革命をもたらしています。
人工知能がより正確かつ迅速な意思決定に役立つことを考えると、これは驚くべきことではありません。ビジネスの世界はその可能性に徐々に気づいており、すでに複数のビジネス アプリケーションが存在しています。
しかし、人工知能は実際にビジネスの世界に影響を与えているのでしょうか?テクノロジーはビジネスの成長にどのように貢献できるでしょうか?
この記事では、ビジネスにおける人工知能の応用例トップ 10 について説明します:
(1 ) 会議を改善する
会議が企業の心臓部であり魂であることは否定できません。新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、人々が直接コミュニケーションできなくても、人との接触を維持することが重要であることを十分に実証しました。ビデオ会議が標準になりつつある現在、ますます多くの企業が高度な機能でソリューションを強化し、コミュニケーションを強化しようとしています。ここで人工知能が活躍します。 AI によって会議をなくすことはできませんが、会議前、会議中、会議後に発生する退屈なプロセスを減らすことはできます。
たとえば、AI は、予定をスケジュールし、会議に参加し、重要なポイントや行動を記録し、会議後に実用的なメモを作成して共有することができます。
テクノロジーの進歩に伴い、ビデオ会議を次のレベルに引き上げる可能性があります。
(2) 販売およびマーケティング分野における人工知能
CRM ツールは現在、ますますインテリジェントになってきており、より正確な販売に関する洞察を提供し、企業がより適切な販売上の意思決定を行えるようになりました。 AI テクノロジーのおかげで、非構造化データの量が増加し、顧客関係やプロセスが複雑になるにつれて、AI が CRM ソリューションに組み込まれています。
AI ベースの CRM システムは、購入履歴、過去の取引、オファー、メール、電話に関連するデータを迅速に分析できます。
企業にとって最も困難なタスクの 1 つは、顧客のニーズを理解することです。人工知能は顧客データの傾向を評価できるため、企業が顧客をより深く理解し、正確な意思決定を行うのに役立ちます。たとえば、企業は AI チャットボットを導入して、Web サイトから離れてしまう顧客を支援することで、数百万ドルを節約できます。また、顧客維持率を高めることで顧客生涯価値を高めながら、購入者のジャーニーをより深く理解するのにも役立ちます。
(3) 顧客サービスの向上
人工知能は、人間と顧客のやりとりを大幅に改善する可能性を秘めています。 AI で強化されたメッセージングと AI 電子メールのタグ付けは、AI が顧客サービスを強化できる最も重要な方法の 2 つです。 AI で強化されたメッセージングとチャットボット アシスタントの助けを借りて、カスタマー サポート スタッフは消費者のほとんどの懸念に対処できます。
AI ベースのチャットボットは、顧客とのやり取りのあらゆる側面をパーソナライズできるため、企業が強化された顧客エクスペリエンスを提供するのに役立ちます。
(4) 製品開発プロセスを改善する
企業は、クリエイティブ プロセスを強化するためにジェネレーティブ デザイン ソフトウェアを使用しています。ジェネレーティブ デザインでは、ユーザーがデザイン目標やその他の要件を入力する必要があり、残りの作業はソフトウェアが行います。 1 つのアイデアから複数のデザインを生成し、多くの時間を消費する面倒な作業をすべて実行するのに役立ちます。これには、これらの仕様を満たすために考えられるすべての設計を検討することが含まれます。このような AI ソフトウェアは、作業時間を大幅に節約し、納品できないプロトタイプの作成にかかる費用を回避するのに役立ちます。
(5) コンテンツ生成の自動化
コンテンツ マーケティングのニーズが急速に高まる中、人工知能は高品質のコンテンツをユーザーに提供するのに役立ちます。これは、今日非常に必要とされている、魅力的で有益なテキストを生成するのに役立ちます。コンテンツ生成サービスは、製品説明の作成から、Web コピーライティング、レポートや業界記事まで多岐にわたります。 AI を活用したコンテンツ ツールはすでに多数利用可能であり、毎日新しいツールがリリースされています。
(6) 製造プロセスを強化する協働ロボット
製造業にまったく新しい側面をもたらす協働ロボット。協働ロボットは、人間とシームレスかつ安全に対話し、人間と一緒に働くことを可能にする最新世代のロボット システムです。これにより、ビジネス プロセスがよりスムーズになり、人間とロボットの両方を活用できるように設計できるようになりました。
(7) 自動化された採用活動
多くの人にとって、人工知能と採用活動は場違いに聞こえるかもしれません。しかし、AI は採用、運営、従業員エンゲージメントなどの人事プロセスにおいて非常に役立つことが証明されています。これは、毎年何千もの面接プロセスと応募を処理する必要がある大規模な雇用主にとって特に便利です。
(8) ヒューマンエラーの排除
予測 AI は、プロジェクトのニーズと将来のイベントについて一貫した結論を提供することで、データと戦略的アクションを組み合わせることができます。 AI はフィルターと条件を準備し、相互依存性を特定し、結果を予測するように自らをプログラムできるため、人間の偏見やエラーを発生させずに、信頼性の高い詳細な分析を提供できます。
(9) リスク管理
人工知能によるリアルタイムのプロジェクト データ分析は、意思決定者が潜在的なリスクと機会を特定するのに役立ちます。これらの予測分析は、ビジネスの将来についてより広い視点を提供します。たとえば、AI は不正行為の検出を向上させることができます。不正行為を検出する従来の方法は、コンピューターを使用して一連のルールに基づいて構造化データを分析することです。ただし、認知システムが不正の可能性があると判断したものを排除し、人間がそれを不正ではないとみなした場合、コンピュータはその人間の洞察から学習し、次回は人間のロジックを使用して何が不正でないかを判断します。
(10) タスク管理の簡素化
人工知能ロボットは、さまざまなタスクを一度に完了できます。人工知能は、問題が再び発生したときにタスクを複製し、解決策を返す可能性を秘めています。さらに、パターンの助けを借りて、非構造化データを人間よりも速く分析できます。自然言語処理 (NLP) を効果的に使用すると、問題が手に負えなくなる前に即座に解決できます。自動タスク管理は時間を節約するだけでなく、エラーも排除します。
人工知能の未来
競合他社に先んじたいと願う先進的な企業は、成長を達成するために人工知能を使用しています。上で述べたように、組織の効率が向上し、プロセスが合理化され、費用対効果が高いなど、多くのメリットがあります。
人工知能が将来、ビジネスのあらゆる分野を変えることは間違いありません。企業は時代の先を行くために、自社のシステムに人工知能を統合する必要があります。特に企業にとって、日々の手動プロセスを合理化し、より的を絞った効率的なプロセスを支援し、これまではふるいにかけることが不可能だった顧客の傾向についての洞察を得ることができるため、その可能性は無限です。
以上が人工知能を使用してビジネス プロセスを改善する 10 の方法を紹介しますの詳細内容です。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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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。

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

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

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。

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