AI와 ML을 통합하여 운영 효율성 이점 극대화
COVID-19 사망률 예측부터 콘텐츠 개인화에 이르기까지 AI와 ML은 전 세계 조직의 가능성을 확장하고 있습니다. 이에 따라 인공지능에 대한 투자를 늘리는 기업이 늘어나고 있다.
모든 분야에서 인간 팀은 고객 관심과 판매를 위해 우수한 AI 팀과 경쟁합니다. 이것은 전혀 공정한 싸움이 아닙니다. AI는 디지털 동료 역할을 하여 일상적인 작업을 대신하고, 운영 팀에 더 깊은 통찰력을 제공하고, 고객 관계를 더 잘 조정하여 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다. 팀은 AI에 반대하지 않고 AI와 협력할 수 있습니다.
AI와 ML을 운영에 통합하여 조직이 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.
계약 수명주기 관리(CLM) 혁신
CLM은 주로 법무팀이 계약 속도 및 일관성 문제를 해결하는 도구인 반면, 통합 AI 솔루션을 CLM에 주입하면 이러한 프로토콜을 시행할 수 있는 기회를 제공하고 필요한 데이터를 배포할 수 있습니다. 그리고 그 성과를 책임지는 사람들에게 정보를 제공합니다.
계약을 이행하기 위해 오늘날의 기업은 고급 AI 솔루션을 사용하여 관리 관계의 주요 용어를 자동으로 추출, 변환, 검증 및 표준화할 수 있습니다. 이 프로세스의 정확성과 완전성은 매우 중요합니다. 기업이 예상 수익을 확보하고, 비용을 통제하고, 위험을 사전에 해결하고, 의무를 이행하려면 당사자 이름과 마감일 이상의 것이 필요합니다.
개인화된 고객 관계 관리(CRM)
Google에서 검색하든 Amazon에서 쇼핑하든 소비자는 자신의 선호도와 요구 사항에 지속적으로 적응하는 디지털 세상에 사는 데 익숙합니다. 기업이 고객과 관계를 구축할 때 이러한 맞춤화를 염두에 두는 것이 중요합니다.
CRM(고객 관계 관리)의 도움으로 영업팀을 AI로 무장시키면 정확성이 향상되어 신뢰도를 높일 수 있습니다. CRM의 AI 알고리즘은 세분화, 구매 내역, 온라인 상호 작용을 자동화하고 행동을 예측할 수 있습니다. 매우 효과적인 영업팀은 이미 AI를 사용하여 통찰력을 생성하고 기회의 우선순위를 지정하며 자동으로 CRM에 데이터를 공급하고 있습니다. 인공 지능은 잠재 고객 발굴 및 유지 고객 경험을 개선하고 영업 팀이 빠르고 정확하게 높은 수준의 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
예를 들어 CRM은 리드가 이메일을 열 때 영업 담당자에게 플래그를 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 영업 담당자는 잠재 고객이 자신을 목록의 맨 위에 올릴 때 적시에 전화를 걸 수 있습니다. 이러한 속도는 때때로 성공적인 판매와 기회 상실의 차이를 만들 수 있습니다. 이것은 단지 예일 뿐입니다. AI는 소비자 행동을 예측하고, 이상 징후를 포착하고, 소비 내역을 추적하고, 잠재 고객 정보를 중앙 집중화하고, 여러 통합 커뮤니케이션 채널을 통해 잠재 고객과 소통할 수 있습니다.
인공 지능은 리드 스코어링 및 태그 지정을 통해 효율적인 영업 팀을 돕는 데에도 중요합니다. 이 기술은 거래를 성사시키기 위한 다음 단계에 대해 영업팀에 조언함으로써 영업 프로세스에서 추측을 배제할 수 있습니다. 영업팀이 경쟁 우위를 유지하고 더 많은 거래를 성사시키면서 동급 최고의 구매 경험을 제공하려면 고객 관계 관리를 값비싼 고객 관계 네트워크로 취급하는 것에서 벗어나야 합니다. 대신, AI는 영업팀이 경쟁이 치열한 환경에서 이러한 고급 인텔리전스를 활용하는 데 도움이 되는 도구로 보아야 합니다.
장기적 신뢰 구축
많은 사람들은 기존의 인간 대 인간 판매 관계를 인공지능으로 대체하면 고객 신뢰가 하락할 것이라고 우려합니다. 오히려 AI는 판매의 인간적 측면을 향상시킵니다. 단순히 인간적인 측면을 대체하는 것이 아닙니다. 첫째, AI를 사용하면 고객 관계 관리를 통해 시간이 많이 걸리고 바쁜 작업을 자동화하여 영업 직원이 고객과 인간적인 상호 작용에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한 개인화된 커뮤니케이션은 고객이 자신에게 맞는 이메일을 받을 수 있도록 하여 고객 신뢰를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
영업사원은 보다 효과적으로 의사소통할 수 있는 도구가 있을 때 고객 관계에 투자할 수 있습니다. 이는 단순한 고객 확보가 아닌 고객 유지에 중점을 두고 고객이 처음부터 신뢰할 수 있는 비즈니스에 머물도록 장려하기 때문입니다. 실제로 CRM 사용자의 47%는 고객 유지율이 소프트웨어의 영향을 크게 받는다고 말합니다. CRM은 잠재 고객의 창출과 획득을 강조할 뿐만 아니라 장기적인 관계도 강조합니다. 인공 지능으로 구동되는 CRM은 고객 신뢰에 대한 장기적인 투자입니다.
직원 효율성 극대화
AI를 일상 업무에 통합함으로써 기업은 직원의 청구 가능 시간을 최대화할 수 있습니다. 실제로 McKinsey 보고서에 따르면 AI를 사용하는 조직의 44%가 비즈니스 비용을 절감했습니다.
또한 InsideSales에서 실시한 연구에 따르면 영업사원의 64%가 일정 관리, 계정 유지 관리 등 수익 창출이 아닌 작업에 대부분의 시간을 소비하는 것으로 나타났습니다. AI는 여러 수동 작업을 자동화하여 영업 담당자를 도와 영업팀의 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.
더 큰 규모의 디지털 혁신 대화
비즈니스 리더는 디지털 혁신의 이점을 깨달았습니다. 그들은 시스템을 고객과 연결하고 자동화를 구현하여 불필요한 수동 프로세스를 줄이고 새로운 데이터를 신속하게 분석하여 기회 영역을 식별합니다. 조직은 이러한 기회를 활용하고 비즈니스 프로세스를 더욱 혁신하고 운영을 현대화하기 위해 올바른 기술에 지속적으로 투자해야 합니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
