B2B 소매업에서 인공지능의 장점
기계 학습 및 인공 지능
(AI)과 고객 중심 빅 데이터의 통합은 소매업을 포함한 다양한 산업에 혁명을 일으켰습니다. 코로나19 팬데믹으로 인해 디지털화와 AI 도입이 가속화되면서 정책 입안자들은 소비자를 보호하고 공정한 시장을 보장하는 동시에 책임감 있는 AI 사용을 진지하게 고려해야 합니다. 데이터 중심 AI는 데이터를 활용하여 AI 시스템을 향상시키는 데 더 중점을 두고 모델 및 코드 중심 접근 방식을 혁신적으로 전환한 것입니다. 여기에는 접근성, 용량, 개인 정보 보호, 보안, 복잡성 및 범위를 포함한 다양한 데이터 문제를 해결하기 위해 AI 관련 데이터 관리, 합성 데이터 및 데이터 라벨링 기술과 같은 솔루션을 활용하는 것이 포함됩니다. 생성 AI를 사용하여 합성 데이터를 생성하는 추세가 증가하고 있으며, 이를 통해 기계 학습 모델을 효과적으로 교육하기 위한 실제 데이터의 필요성이 줄어듭니다. Gartner의 예측에 따르면 2024년까지 인공 지능에 사용되는 데이터의 60%가 합성되어 실제 및 미래 시나리오의 시뮬레이션이 가능해지며 인공 지능의 위험은 크게 줄어들 것입니다. 이는 2021년의 1%에서 크게 증가한 것입니다. 성장
B2B 소매의 인공 지능: 이점과 위험
소매 산업은 인공 지능의 융합으로 인해 엄청난 변화를 겪고 있습니다.
풍부한 빅 데이터와 저렴한 컴퓨팅 파워의 도움으로 인공 지능과 머신 러닝 모델은 인간의 능력을 넘어서는 복잡한 패턴과 관계를 식별합니다. B2B 소매 업계에서 인공 지능을 적용하면 운영 워크플로가 간소화되고 위험 관리가 향상되며 전반적인 고객 경험이 향상됩니다. NLG(자연어 생성)를 사용하면 소매업체의 데이터 분석이 더욱 간편해져 더 현명한 결정이 가능해집니다.
그러나 소매업에 AI를 배포하는 데에는 몇 가지 과제도 따릅니다. 이로 인해 편향된 의사 결정 및 데이터 품질 문제가 발생하여 잠재적으로 차별적인 결과와 부정확한 예측이 발생할 수 있습니다. 따라서 정책 입안자들은 투명성, 공정성 및 소비자 보호를 촉진하기 위해 AI의 책임 있는 사용을 보장하기 위한 논의에 적극적으로 참여하고 있습니다.
AI 연구 및 창업 투자
유통 업계는 점점 더 AI의 잠재력을 수용하고 있습니다. 더 큰 인식이 반영됩니다. AI 연구 및 스타트업에 대한 투자 관심. 스타트업은 전통적인 소매 관행을 뒤흔드는 고급 AI 솔루션을 개발하고 있으며, 이들의 성공은 주로 고객 중심의 빅 데이터를 통합하고 강력하고 정확한 AI 알고리즘을 개발하는 데 달려 있습니다.
Artificial Intelligence in Regulatory Technology
감독 기술(RegTech 및 SupTech)은 효율성을 향상시키고 위험 및 규정 준수 개발에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공하여 소매업체가 대량의 규제 데이터를 분석하여 잠재적 위험을 신속하게 식별하고 규제 표준 준수를 보장할 수 있도록 합니다. 복잡한 규제 환경에 효과적으로 대처합니다
B2B 소매 반품 자동화에서 고객 중심 빅데이터의 힘
고객 중심 빅데이터와 인공 지능을 활용하는 B2B 소매 반품 자동화 플랫폼은 거래 내역, 고객 행동, 피드백 및 선호도를 분석할 수 있으며, 운영 효율성을 최적화하고 고객 만족도를 향상시킵니다. 이러한 플랫폼은 다양한 수준의 자율성을 갖춘 AI 시스템을 통합하고 맞춤형 반품 정책을 개발하여 고객 충성도를 높이고 반품 사기를 방지할 수 있습니다.
앱을 통해 B2B 소매에서 AI 채택의 잠재적인 이점과 위험
인공 지능 기술은 많은 것을 실현할 수 있습니다. 운영 효율성 향상, 고객 경험 향상, 보다 정확한 의사 결정 등 B2B 소매 분야의 잠재적 이점을 제공합니다. 그러나 소매 업계의 모든 주체가 공평한 경쟁의 장에서 운영되도록 하려면 대기업 간의 잠재적인 권력 집중 및 데이터 품질 문제로 인해 발생하는 우려를 해결해야 합니다.
인공 지능 및 블록체인 기반 소매 제품
The 인공 지능과 블록체인 기반 소매 제품의 융합은 효율성과 투명성을 높이는 새로운 가능성을 제공합니다. 블록체인 시스템에서 인공 지능 애플리케이션을 사용하면 위험 관리, 거버넌스 및 스마트 계약의 자동화가 향상됩니다. 그러나 자율 규제 스마트 계약 및 분산형 소매에 인공 지능을 적용함으로써 제기되는 자율성, 거버넌스 및 윤리적 문제에 대한 우려가 표명되었습니다.
결론
산업 전반에 걸친 고객 우선 빅데이터와 인공 지능 Intelligence는 큰 변화를 가져왔습니다
B2B 소매 분야에서는 반품 자동화 플랫폼을 도입하면 인공 지능을 통한 맞춤형 솔루션을 구현하고 효율성을 향상하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 인공 지능의 적용은 흥미로운 기회를 제공하지만, 정책 입안자와 업계 이해관계자는 잠재적인 위험과 과제를 해결하기 위해 협력해야 합니다. 핵심은 고객 중심의 빅데이터, 인공 지능, 기계 학습을 활용하여 운영 효율성과 고객 만족도를 최적화하는 동시에 B2B 소매 공간에서 책임감 있고 윤리적인 AI 배포를 보장하는 것입니다
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Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
