スマート テクノロジーが現代のビジネス運営を改善する 7 つの方法
1. 生産性の向上
多くの組織がリモートワークに移行する中、効率を維持することが重要です。在宅勤務の場合、従業員は家事をしたり、ソーシャル ネットワーキング サイトを閲覧したりする誘惑に駆られる可能性が高くなります。これは、仕事のタスクに支障をきたし、困難を伴うためです。現代の企業は、スマート テクノロジーを利用して業務をスムーズに進めることができます。
テクノロジー アプリケーションは、完全なリモート環境やハイブリッド環境で従業員の生産性を向上させます。勤怠管理ソフトウェアを例に挙げてみましょう。企業はこれを利用して、上司がいなくても従業員が順調に仕事を進められるようにすることができます。従業員のやり取りを監視し、通常の業務を維持します。双方が目標を設定するのに役立つ主要業績評価指標も提供されます。
現代のビジネスのほとんどはハイブリッド環境に移行しているため、移行を容易にする何かが必要です。リモートワーク中、スマート テクノロジーは従業員とチーム メンバー間のコミュニケーションを促進すると同時に、ビジネス リーダーがシステムのセキュリティを確保するのにも役立ちます。
2. データ損失の防止
スマート テクノロジによってビジネス オペレーションを改善できる最良の方法の 1 つは、データ損失を防ぐことです。複数のストレージ プラットフォームを使用している場合でも、企業は依然として情報の破損または紛失に対処する必要があることがよくあります。クラウド移行中の事故であっても、システムの過負荷であっても、この状況は発生する可能性があります。幸いなことに、スマート テクノロジーを活用して、一貫したパフォーマンスを維持できるようになりました。
企業はさまざまな理由で重要な情報を失う可能性があります。たとえば、予期しない停電により、データが損傷したり破壊されたりすることがよくあります。 2022年には2019年と比較して、停電による最小損失額は約4割増加し、10万ドル以上に達する割合は6割を超えると予想されます。スマート発電機または自動バックアップ ソフトウェアは、ほぼリアルタイムで停電を検出することで、貴重な資産を保護できます。ダウンタイムを短縮して、総節約額を増やすこともできます。
3. 洞察を提供する
多くの企業は、デジタル変革を通じて成果を上げることを望んでいます。多くのスマート テクノロジーからの迅速なデータ分析により、ほとんどの業務に関する重要な洞察が得られます。たとえば、ビッグ データ プラットフォームは、企業が入力したいあらゆる詳細情報を保存および処理できます。これには、履歴、マーケティング、販売、管理のデータ セットが含まれます。
購入統計を収集して分析することもでき、企業は消費パターンについての洞察を得ることができます。また、支出習慣を見直して貯蓄を増やすためにも利用できます。マーケティング上の意思決定にも応用できます。基本的に、データ駆動型分析を予測モデルとして使用します。未来を予測することは誰にもできませんが、スマート テクノロジーを使用すれば未来に近づくことができます。
4. 管理の改善
企業を適切に管理するには多大なエネルギーと時間がかかるため、プロセスの合理化が必要です。幸いなことに、技術の進歩が私たちを救ってくれました。退屈なタスクを処理してくれるので、マネージャーはより重要な問題に集中できるようになります。顧客管理プラットフォームは、さまざまな管理タスクを処理することで、ビジネス運営のスマート テクノロジーを強化できます。
本質的に、企業と既存顧客および潜在顧客とのやり取りを監視および制御します。目標は、成長を促進するためにその動作を正確に記述することです。データに基づいた洞察を提供することで、パーソナライズされたターゲットを絞ったマーケティングを実現でき、その結果、消費者エクスペリエンスが向上します。
管理の改善はスマート テクノロジーの究極の利点であり、これによりコンバージョン率と売上が増加する可能性があります。ペースの速い産業界では、人間が管理タスクを実行するためにテクノロジーが不可欠です。企業はこれを使用してビジネス運営を迅速に強化できます。
5. プロセスの合理化
スマート テクノロジによってビジネス オペレーションを改善できる最良の方法の 1 つは、自動化です。退屈な組織プロセスを高速化できるサービスやソフトウェアは数多くありますが、人工知能 (AI) が最良の選択肢です。使いやすく、その多用途性によりシームレスな統合が可能です。
人工知能は、人間の介入なしに大量の入力データを迅速に分析できます。自分で操作できるため、従業員の時間を大幅に節約できます。人工知能をワークフローに組み込むことで、International Business Machines は 400 万時間以上の労働時間を節約することに成功しました。
これにはほぼ無制限の機能があるため、企業は基本的に必要に応じて活用できます。たとえば、これを人事チームの採用責任や倉庫の補充プロセスに組み込むことができます。その独自の機能により、あらゆるワークフローを迅速に検査できます。
6. コラボレーションの強化
多くの企業は標準化に関して大きな課題に直面しているため、インテリジェント テクノロジーのサポートが必要です。業務全体の効率を大幅に向上させるには、他のビジネス機能をシームレスに統合するプラットフォームまたはソフトウェアを使用する必要があります。基本的に、システム、部門、またはパートナー間の相互作用を規制します。
最適なソリューションは業種によって異なりますが、ほとんどの企業は物流サポートの恩恵を受けることができます。最終的に、サプライ チェーン管理ソフトウェアはサプライヤーとディストリビューター間のコラボレーションを改善し、それによって全体的な節約とパフォーマンスを向上させることができます。これにより、このような複雑なプロセスにとって重要なコミュニケーション チャネルが改善されます。
7. 顧客関係を改善する
顧客関係を強化することは、スマート テクノロジーが業務運営を改善するための最良の方法の 1 つです。この動きを強化することは、ほとんどの企業に信じられないほどのメリットをもたらすため、企業にとって必須の手段となります。
企業は小さな変更を加えるだけで、大きな影響を与えることができます。たとえば、コールセンター組織は自動化ソフトウェアを使用してプロセスを合理化し、従業員と顧客間の関係を改善しています。何千もの過去のインタラクションに基づいてコンピュータ システムをトレーニングし、それらを準備しました。フォームに事前に入力したり、提案を行ったり、スタッフによる申請の完了をサポートしたりできます。その役割は文書化と承認プロセスを中心としているため、時間を大幅に節約できます。
消費者対応の役割を担う従業員は、日常業務に多くの時間を費やします。そのエネルギーは、直接のやり取りに費やした方がはるかに効果的です。自動化ソフトウェアやチャットボットなどのスマート テクノロジーと組み合わせることで、企業はより簡単に取引を行うことができます。顧客は間違いなく迅速かつ個別の対応に感謝するでしょうし、従業員は余分な余暇時間が解放されることに感謝するでしょう。
スマート テクノロジーによりビジネス オペレーションが強化されています
スマート テクノロジーにより、あらゆる業界のビジネス オペレーションが強化されています。デジタル時代により、あらゆるセクターの運営方法が変化しました。人工知能を使用して何千人もの顧客と同時に会話したり、購買パターンを分析して顧客の支出行動を予測したり、データ損失防止ソフトウェアで最も貴重な資産を保護したりできます。選択肢はほぼ無限にあります。
以上がスマート テクノロジーが現代のビジネス運営を改善する 7 つの方法の詳細内容です。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

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 | 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

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