企業の ERP ソフトウェアに人工知能の支援が必要な 5 つの理由
ERP ソフトウェアは、中核となるビジネス プロセスを自動化し、最適なパフォーマンスが得られるように管理することで生産性を向上させます。 ERP ソフトウェアは 1990 年代から存在しており、従来の実装からより適応性の高いクライアント/サーバー アーキテクチャに進化しました。人工知能は多くの分野で広範囲に応用されています。技術の進歩は急速に進んでおり、人工知能は ERP ソフトウェアも変化させています。人工知能は強力なツールであるため、人工知能によって ERP ソフトウェアがどのように変化するか、また AI 支援の重要性を理解する必要があります。
なぜ AI 支援が必要なのか?
長年にわたり、ERP ソフトウェアの中核となる部分は停滞したままです。データ管理と企業データ処理は、自動入力、強化された通信、洗練されたレポート、将来の視覚化ツールによって改善されます。人工知能は、業務を完了するための人為的なコーディング介入と正確なトランザクション入力を削減することで、ERP ソフトウェアを根本的に変えることができます。人工知能を戦略的に使用すると、ERP ソリューションの統合、拡張性、ハイパーオートメーション、セキュリティの強化が保証されます。
新型コロナウイルス感染症の流行により、一部の ERP イニシアチブは開始されなかったか、完了しませんでした。新しい常態では、ハイブリッド作業環境が現実のものとなり、ますます人気が高まっています。その結果、リモート ERP プログラムの配信は現在、標準的な作業慣行となっています。 Gartner の調査によると、2023 年までに大企業の ERP 導入の 65% がオンサイト導入ではなくリモート導入になると予想されています。
業界をリードする企業は、ERP を組み合わせたアプローチに興味を持っています。クラウドベースの製品は、真のビジネス ポートフォリオ機能を提供するため、既存のベンダーが提供する製品よりも人気があります。 Gartner による別の調査では、2024 年までに企業の 60% が複数のベンダーを通じてアプリケーションとテクノロジー プラットフォームのエコシステムとしてクラウド ERP を導入すると予測しています。
トップ ERP 企業では、パッケージ化されたアプリケーション プラットフォームに人工知能機能が組み込まれることが増えています。 AI を活用した請求書照合などの単純なユースケースは、簡単に突破できます。ただし、AI を活用したサプライ チェーン ルーティングなどの複雑なソリューションは、今後数年以内に解決されるでしょう。 2022 年末までに、CIO の 65% が競争上の優位性を得るために ERP 戦略に AI を組み込む可能性があります。
企業の ERP ソフトウェアに人工知能の支援が必要な 5 つの主な理由は次のとおりです:
(1) CRM 用の会話型人工知能ロボット
チャット ロボットは、使用される人工知能ロボットです。企業による インテリジェンスの代表例。会話型 AI は、フロントエンド アプリケーションまたはビジネス プロセスを通じて顧客関係管理を再構築します。チャットボットと仮想エージェントは現在、さまざまなビジネスの顧客のインターフェイスとして広く受け入れられています。
(2) 複雑なデータ パターンを分析してより良い洞察を得る
データは新しい石油です。ただし、洞察はすぐに実現する価値があるものでなければなりません。大量の情報を分析してデータを処理するのは非常に時間がかかりますが、人工知能はデータをより管理しやすいチャンクに分割できます。企業は、リアルタイムの洞察と即応性のある意思決定機能により、大規模な成長を推進できます。
(3) 最適な在庫管理
人工知能はコストを削減し、人的ミスを排除することで知られていますが、在庫管理をより適切に行うこともできます。手元資金を確保しながら、十分な在庫を確保することが可能です。在庫管理の問題を最小限に抑え、生産規模を最適化できます。
(4)革新的なマーケティング ソリューション
ターゲットの位置付け、セグメンテーション、および浸透は、マーケティング活動を適切に計画するための鍵です。 AI は、パーソナライズされたメッセージングとエンゲージメントの向上により、企業のマーケティング ソリューションを次のレベルに引き上げることができます。
(5) コア機能の改善
企業はテクノロジーを活用して既存のプロセスを改善しています。彼らは、業界の最前線であり続けるために、将来の AI を導入した ERP ソリューションを探しています。部門を超えてシームレスに働くことは氷山の一角にすぎません。人工知能は、最小限の変更で複数のプロセスを最適化し、パフォーマンスを向上させることができます。 AI 統合 ERP の利点は、さまざまなプロセスで確認できます。
- 堅牢な予測モデル
- 倉庫管理
- 財務計画
- 部門横断的なプロセス
- 生産
- 人的資産管理
- セールス プロセス オートメーション
人工知能は ERP ソフトウェアの将来に影響を与えますか?
ERP ベンダーは、「インテリジェント アプリケーション」を SaaS 製品に導入し、企業向けの人工知能ソリューションを開発する必要性を回避します。一貫したデータ管理と高品質データへの依存により、人工知能と予測分析の導入が迅速化されました。より良いビジネス成果は、ビジネス プロセスの実行効率の向上によってサポートされる最終結果です。 ERP のコア機能は、実現テクノロジーへの投資を通じて強化されています。企業は競争に打ち勝ち、AI に ERP ソフトウェアの将来を形作ることができます。
以上が企業の ERP ソフトウェアに人工知能の支援が必要な 5 つの理由の詳細内容です。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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Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供
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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
