Jadual Kandungan
Merevolusikan Pengurusan Kitaran Hayat Kontrak (CLM)
Pengurusan Perhubungan Pelanggan Diperibadikan (CRM)
Membina kepercayaan jangka panjang
Maksimumkan kecekapan pekerja
Perbualan transformasi digital yang lebih hebat
Rumah Peranti teknologi AI Integrasikan AI dan ML untuk memaksimumkan faedah kecekapan operasi

Integrasikan AI dan ML untuk memaksimumkan faedah kecekapan operasi

Apr 10, 2023 am 08:01 AM
AI pembelajaran mesin transformasi digital

Daripada meramalkan kematian COVID-19 kepada pemperibadian kandungan, AI dan ML memperluaskan kemungkinan untuk organisasi di seluruh dunia. Akibatnya, semakin banyak syarikat meningkatkan pelaburan mereka dalam kecerdasan buatan.

Integrasikan AI dan ML untuk memaksimumkan faedah kecekapan operasi

Dalam setiap bidang, pasukan manusia bersaing dengan pasukan AI berprestasi tinggi untuk perhatian dan jualan pelanggan. Ini bukan perjuangan yang adil sama sekali. AI boleh bertindak sebagai rakan sekerja digital, mengambil alih tugas seharian, menyediakan pasukan operasi dengan pandangan yang lebih mendalam dan menyelaraskan hubungan pelanggan yang lebih baik untuk memaksimumkan kecekapan operasi. Pasukan boleh bekerja dengan AI dan bukannya menentangnya.

Berikut ialah beberapa faedah yang boleh diperoleh oleh organisasi dengan menyepadukan AI dan ML ke dalam operasi mereka.

Merevolusikan Pengurusan Kitaran Hayat Kontrak (CLM)

Walaupun CLM adalah alat untuk pasukan undang-undang untuk menangani masalah kelajuan dan konsistensi kontrak, Injecting bersepadu Penyelesaian AI ke dalamnya memberi peluang untuk melaksanakan protokol ini dan mengedarkan data dan maklumat yang diperlukan kepada mereka yang bertanggungjawab untuk prestasi mereka.

Untuk menguatkuasakan kontrak, perniagaan hari ini boleh menggunakan penyelesaian AI termaju untuk mengekstrak, mengubah, mengesahkan dan menyeragamkan secara automatik terma penting dalam perhubungan terurus. Ketepatan dan kesempurnaan proses ini adalah kritikal. Perniagaan memerlukan lebih daripada nama pihak dan tarikh akhir untuk memperoleh hasil yang dijangkakan, mengawal perbelanjaan, menangani risiko secara proaktif dan memastikan kewajipan dipenuhi.

Pengurusan Perhubungan Pelanggan Diperibadikan (CRM)

Sama ada mencari di Google atau membeli-belah di Amazon, pengguna sudah terbiasa hidup dalam Dunia digital yang sentiasa menyesuaikan diri dengan pilihan dan keperluan anda. Adalah penting untuk perniagaan mengingati penyesuaian ini apabila membina hubungan dengan pelanggan.

Mempersenjatai pasukan jualan anda dengan kecerdasan buatan, dengan bantuan pengurusan perhubungan pelanggan (CRM), boleh meningkatkan ketepatan dan oleh itu kepercayaan. Algoritma AI dalam CRM membantu mengautomasikan pembahagian, sejarah pembelian, interaksi dalam talian dan boleh meramalkan tingkah laku. Pasukan jualan yang sangat berkesan sudah menggunakan AI untuk menjana cerapan, mengutamakan peluang dan memasukkan data secara automatik ke dalam CRM mereka. Kecerdasan buatan berpotensi untuk meningkatkan pengalaman pelanggan mencari dan mengekalkan pengekalan serta membantu pasukan jualan membuat keputusan peringkat tinggi dengan cepat dan tepat.

Sebagai contoh, CRM boleh membenderakan wakil jualan apabila bakal pelanggan membuka e-mel. Dengan cara itu, wakil jualan boleh membuat panggilan tepat pada masanya apabila prospek meletakkan mereka di bahagian atas senarai mereka. Kepantasan ini kadangkala boleh membuat perbezaan antara jualan yang berjaya atau peluang yang terlepas. Ini hanya contoh. AI boleh meramalkan tingkah laku pengguna, menangkap anomali, menjejaki sejarah penggunaan, memusatkan maklumat pelanggan berpotensi, dan berkomunikasi dengan bakal pelanggan melalui berbilang saluran komunikasi bersepadu.

Kecerdasan buatan juga penting dalam membantu pasukan jualan yang cekap dengan pemarkahan dan penandaan petunjuk. Teknologi ini boleh mengambil tekaan daripada proses jualan dengan menasihati pasukan jualan tentang langkah seterusnya untuk menutup perjanjian. Untuk membolehkan pasukan jualan anda terus mendahului persaingan dan menutup lebih banyak tawaran sementara masih memberikan pengalaman membeli yang terbaik dalam kelasnya, ia mesti bergerak melangkaui menganggap pengurusan perhubungan pelanggan sebagai rangkaian perhubungan pelanggan yang mahal. Sebaliknya, AI harus dilihat sebagai alat untuk membantu pasukan jualan memanfaatkan kecerdasan canggih ini dalam persekitaran yang sangat kompetitif.

Membina kepercayaan jangka panjang

Ramai orang bimbang bahawa menggantikan hubungan jualan manusia dengan manusia sebelum ini dengan kecerdasan buatan akan mengurangkan kepercayaan pelanggan Berbelanja. Sebaliknya, AI meningkatkan aspek jualan manusia—ia bukan sekadar menggantikannya. Pertama, AI membolehkan pengurusan perhubungan pelanggan mengautomasikan kerja yang memakan masa dan sibuk, memberikan kakitangan jualan lebih banyak masa untuk interaksi manusia dengan pelanggan. Selain itu, komunikasi yang diperibadikan boleh membantu meningkatkan kepercayaan pelanggan dengan memastikan pelanggan menerima e-mel yang disesuaikan dengan mereka.

Jurujual boleh melabur dalam perhubungan pelanggan apabila mereka mempunyai alat untuk berkomunikasi dengan lebih berkesan. Ini memberi tumpuan kepada pengekalan pelanggan dan bukan hanya pemerolehan pelanggan, kerana ini akan menggalakkan pelanggan untuk kekal dengan perniagaan yang mereka percayai sejak awal. Malah, 47% pengguna CRM mengatakan kadar pengekalan pelanggan terjejas dengan ketara oleh perisian tersebut. CRM bukan sahaja menekankan penjanaan dan pemerolehan bakal pelanggan, tetapi juga menekankan hubungan jangka panjang. Dikuasakan oleh kecerdasan buatan, CRM ialah pelaburan jangka panjang dalam kepercayaan pelanggan.

Maksimumkan kecekapan pekerja

Dengan menyepadukan AI ke dalam operasi harian, perniagaan boleh memaksimumkan waktu boleh dibilkan pekerja mereka. Malah, menurut laporan McKinsey, 44% organisasi yang menggunakan AI telah mengurangkan kos perniagaan.

Selain itu, kajian yang dijalankan oleh InsideSales mendapati bahawa 64% jurujual menghabiskan sebahagian besar masa mereka untuk tugas yang tidak menjana hasil, seperti penjadualan dan penyelenggaraan akaun. AI boleh membantu wakil jualan dengan mengautomasikan pelbagai tugas manual, dengan itu meningkatkan kecekapan dan produktiviti pasukan jualan anda.

Perbualan transformasi digital yang lebih hebat

Pemimpin perniagaan telah menyedari manfaat transformasi digital. Mereka menghubungkan sistem dengan pelanggan, melaksanakan automasi untuk mengurangkan proses manual yang tidak perlu, dan menganalisis data baharu dengan cepat untuk mengenal pasti bidang peluang. Organisasi mesti terus melabur dalam teknologi yang betul untuk memanfaatkan peluang ini dan seterusnya mengubah proses perniagaan mereka dan memodenkan operasi.

Atas ialah kandungan terperinci Integrasikan AI dan ML untuk memaksimumkan faedah kecekapan operasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

See all articles