Gartner: 생성 AI를 활용하여 디지털 상거래를 개선하는 세 가지 방법
GenAI(생성 인공 지능)는 콘텐츠 생성 및 대화형 사용자 인터페이스에 파괴적인 영향을 미치는 새로운 기술입니다. 디지털 상거래와 같은 많은 분야에서 GenAI는 훌륭한 비즈니스 및 응용 전망을 보여주었습니다. 2023년 Gartner 마케팅 기술 설문조사에 따르면 응답자의 14%는 이미 마케팅 전략을 지원하기 위해 GenAI에 투자했으며, 63%는 향후 24개월 내에 동일한 투자를 할 계획입니다. 기업 조직들이 GenAI의 잠재력과 가치를 실현하기 위해 빠르게 움직이고 있음을 알 수 있습니다.
지난 몇 달 동안 애플리케이션 리더들은 GenAI에 대해 어느 정도 이해했지만 여전히 두 가지 핵심 질문에 답해야 합니다. GenAI가 어떤 역할을 할 수 있는지, 특히 GenAI가 기존 기술과 어떻게 결합될 수 있는지입니다. 전자상거래 및 기타 분야의 특정 응용 프로그램입니다. 전자상거래 분야에서 GenAI의 역할과 주요 영향은 주로 다음 세 가지 측면을 다룬다(그림 1 참조).
그림 1: 생성 인공 지능이 디지털 상거래를 향상시키는 세 가지 방법
GenAI는 장점과 한계를 모두 갖고 있으며 기존 전자 상거래 기술에 가치를 더할 수 있습니다.
GenAI가 보여주는 강력한 힘은 사람들에게 혼란을 야기했습니다. 즉, 해당 기술이 기존 기술을 대체할 것인지 아니면 개발팀을 대체할 것인지 여부입니다. 예를 들어, 일부 Gartner 고객은 GenAI를 사용하여 전자 상거래 웹사이트를 구축함으로써 값비싼 애플리케이션 및 구현에 대한 투자를 피할 수 있는지 알고 싶어합니다. 그러나 GenAI는 일부 기본 웹사이트 구축을 지원할 수 있지만 그 기능은 아직 성숙되지 않았으며 기업 고객이 요구하는 복잡한 고객 경험 및 관리 기능을 완전히 충족할 수 없습니다. 따라서 GenAI는 기존 전자상거래 기술을 대체하기보다는 기존 전자상거래 기술과 시너지를 발휘할 것입니다. 또한 GenAI는 차별적 AI(현재 대부분의 전자상거래 애플리케이션에서 사용되는 AI 기술)와 협력해 검색, 개인화 등의 기능도 지원할 예정이다.
일반적으로 기업은 관련 결과를 얻기 위해 차별적 AI 및 검색 엔진, 디지털 자산, 지식 기반, 분석 도구, 규칙 엔진과 같은 기타 기술과 함께 GenAI를 사용해야 합니다. GenAI는 자체적으로 작업을 수행하는 경우가 거의 없으므로 많은 기술 공급업체가 GenAI 기능을 솔루션에 내장했습니다. 이는 조직이 GenAI를 활용하는 가장 쉽고 저렴한 방법입니다.
GenAI는 창의성, 통찰력, 개인화된 경험 및 대화형 UI를 강화하여 사용자 경험을 향상합니다.
전자상거래 애플리케이션과 차별적인 AI는 제품, 고객, 가격 책정, 규칙 등 기업의 다양한 요소를 관리하기 위한 강력한 도구가 되었습니다. 이러한 요소는 GenAI가 기존 기능을 개선하거나 새로운 기능을 제공하기 위해 의존하는 데이터 기반입니다. 예를 들어 판별 AI는 기존 제품의 텍스트 설명과 이미지를 분석해 제품 속성을 추출할 수 있다. 그런 다음 GenAI는 제품 자체 및 브랜드 포지셔닝과 결합하여 이러한 속성을 기반으로 완전히 새로운 제품 설명 및 이미지를 생성할 수 있습니다. 이러한 기술의 결합은 기업에 더 많은 혁신과 경쟁 우위를 제공합니다.
GenAI는 다음과 같은 방법으로 전자상거래 사용자 경험을 향상할 수 있습니다.
- 창의성 향상: GenAI는 인간 디자이너의 지평을 넓히고, 새로운 아이디어에 영감을 주며, 제품 및 디자인 혁신을 촉진할 수 있습니다.
- 인사이트 발견: 많은 양; 전자상거래 데이터와 Insights가 서로 다른 시스템에 분산되어 있어 비즈니스 사용자가 이를 찾고 사용하기가 어렵습니다. GenAI는 신속한 엔지니어링 및 검색 엔진을 통해 데이터에 숨겨진 신호와 패턴을 발견하여 비즈니스 사용자에게 신속하게 지원을 제공할 수 있습니다.
- 개인화된 경험: 관련 고객 데이터 및 상황 정보를 기반으로 개인화된 커뮤니케이션 메시지와 콘텐츠를 생성하여 고객을 개선합니다. 메시지 열람률, 클릭률 및 전환율을 포함한 참여도
- 대화형 사용자 경험: GenAI는 자연어 처리 및 생성에 능숙하여 고객과 직원의 대화 경험을 향상시킬 수 있습니다.
GenAI는 직원 생산성을 향상하기 위한 가상 직원 보조자로 사용될 수 있습니다.
GenAI는 여러 작업, 특히 콘텐츠 생성 및 통찰력 집계와 관련된 작업을 처리하는 데 탁월합니다. 직원이 업무를 완료하는 데 도움을 주는 가상 비서 역할을 할 수 있습니다. 그러나 GenAI에는 하위 작업을 정의하는 기능이 없습니다. 하위 작업은 워크플로 또는 해당 패키지 애플리케이션을 통해 정의되어야 하며, 그러면 GenAI가 이러한 하위 작업을 각각 완료하여 전반적인 목표를 달성할 수 있습니다. 전자상거래 워크플로우는 일반적으로 매우 복잡하며 기업별 데이터, 시스템 및 프로세스를 포함합니다. 따라서 조직은 워크플로에 대한 통제권을 유지해야 하며 GenAI에 통제권을 넘겨서는 안 됩니다.
기업 조직은 다음을 수행해야 합니다.
- 모든 유형의 AI 기술을 포괄하는 기술 포트폴리오를 구축하고 다양한 AI 기술의 장점을 최대한 활용해야 합니다. 예를 들어 GenAI는 새로운 콘텐츠를 생성하고 대화형 사용자 인터페이스(UI)를 만드는 데 사용되고, 판별 AI는 분류 및 예측에 사용됩니다.
- 전자상거래 애플리케이션과 GenAI 간의 상호 작용을 활성화하고 전자를 통해 필요한 데이터(예: 제품, 고객 및 주문 데이터)를 GenAI에 제공하여 최적의 성능을 달성합니다.
- GenAI를 사용하여 자동화하고 가치를 추가할 수 있는 전자 상거래 워크플로 작업(예: 판매 주기, 판매 계획)을 식별합니다. 특히 새로운 콘텐츠 생성 및 통찰력 집계와 관련된 작업을 식별합니다.
위 내용은 Gartner: 생성 AI를 활용하여 디지털 상거래를 개선하는 세 가지 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











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

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.

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.

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.

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

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.

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

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
