


Berikut ialah sepuluh cara untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan proses perniagaan
Walaupun kecerdasan buatan semakin pantas memasuki kehidupan orang ramai, ramai orang tidak menyedari titik sentuh yang mungkin memberi kesan.
Dalam kehidupan seharian, orang ramai bersentuhan dengan kecerdasan buatan apabila mereka meminta Alexa atau Siri melakukan tugas mudah atau membalas iklan yang muncul secara automatik.
Tetapi ia bukan sekadar khayalan umum. Kecerdasan buatan juga telah menarik perhatian perniagaan dari semua saiz dan merevolusikan cara perniagaan menjalankan perniagaan.
Ini tidak menghairankan memandangkan kecerdasan buatan membantu dalam membuat keputusan pantas dengan lebih tepat. Apabila dunia perniagaan secara beransur-ansur menyedari potensinya, ia sudah mempunyai pelbagai aplikasi perniagaan.
Tetapi adakah kecerdasan buatan sebenarnya memberi kesan kepada dunia perniagaan Bagaimana teknologi boleh membantu mencapai pertumbuhan perniagaan
Artikel ini akan membincangkan sepuluh aplikasi kecerdasan buatan terbaik dalam perniagaan:
(1 ) Perbaiki Mesyuarat
Memang tidak dapat dinafikan bahawa mesyuarat adalah nadi dan jiwa dalam mana-mana perniagaan. Wabak COVID-19 telah menunjukkan sepenuhnya bahawa mengekalkan hubungan manusia adalah penting walaupun orang tidak dapat berkomunikasi secara peribadi. Dengan persidangan video kini menjadi kebiasaan, semakin banyak perniagaan sedang mencari untuk meningkatkan penyelesaian mereka dengan ciri termaju dan meningkatkan komunikasi. Di sinilah kecerdasan buatan dimainkan. Walaupun AI tidak dapat menghapuskan mesyuarat, ia boleh mengurangkan proses membosankan yang berlaku sebelum, semasa dan selepas mesyuarat.
Sebagai contoh, AI boleh menjadualkan janji temu, menghadiri mesyuarat, merekodkan pengambilan dan tindakan penting serta mencipta serta berkongsi nota yang boleh diambil tindakan selepas mesyuarat.
Seiring dengan kemajuan teknologi, ia berpotensi untuk membawa persidangan video ke peringkat seterusnya.
(2) Kepintaran buatan dalam jualan dan pemasaran
Alat CRM kini menjadi semakin pintar, mampu memberikan cerapan jualan yang lebih tepat dan membantu syarikat membuat keputusan jualan yang lebih baik. Terima kasih kepada teknologi AI, AI kini digabungkan ke dalam penyelesaian CRM apabila volum data tidak berstruktur bertambah, dan kerumitan hubungan/proses pelanggan berkembang.
Sistem CRM berasaskan AI boleh menganalisis dengan cepat data yang berkaitan dengan sejarah pembelian, urus niaga lalu, tawaran, e-mel dan panggilan telefon.
Salah satu tugas yang paling sukar untuk perniagaan ialah memahami keperluan pelanggannya. Kecerdasan buatan boleh membantu perniagaan memahami pelanggan mereka dengan lebih baik dan membuat keputusan yang tepat kerana ia boleh menilai arah aliran dalam data pelanggan. Sebagai contoh, perniagaan boleh menjimatkan berjuta-juta dolar dengan melaksanakan AI chatbots untuk membantu pelanggan yang sebaliknya akan meninggalkan tapak web. Ia juga membantu mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang perjalanan pembeli sambil meningkatkan nilai sepanjang hayat pelanggan dengan meningkatkan pengekalan pelanggan.
(3) Tingkatkan perkhidmatan pelanggan
Kecerdasan buatan berpotensi untuk meningkatkan interaksi manusia dengan pelanggan dengan ketara. Pemesejan dipertingkatkan AI dan penandaan e-mel AI ialah dua cara paling penting AI boleh meningkatkan perkhidmatan pelanggan. Pemesejan yang dipertingkatkan AI, dengan bantuan pembantu chatbot, membolehkan kakitangan sokongan pelanggan mengurus kebanyakan kebimbangan pengguna.
Bot sembang berasaskan AI boleh membantu perniagaan menyampaikan pengalaman pelanggan yang dipertingkatkan kerana mereka boleh memperibadikan setiap aspek interaksi pelanggan.
(4) Meningkatkan proses pembangunan produk
Perniagaan menggunakan perisian reka bentuk generatif untuk meningkatkan proses kreatif. Dalam reka bentuk generatif, pengguna mesti memasukkan matlamat reka bentuk dan keperluan lain, dan perisian melakukan yang lain. Ia membantu menjana berbilang reka bentuk daripada satu idea dan melakukan semua pengangkatan berat yang memakan banyak masa. Ini termasuk meneroka semua reka bentuk yang mungkin untuk memenuhi spesifikasi ini. Perisian AI sedemikian boleh menjimatkan banyak masa kerja dan membantu mengelakkan perbelanjaan untuk mencipta prototaip yang tidak dapat dihantar.
(5) Automasi Penjanaan Kandungan
Dengan peningkatan mendadak dalam keperluan pemasaran kandungan, kecerdasan buatan boleh membantu menyediakan kandungan berkualiti tinggi kepada pengguna. Ia membantu menjana teks yang menarik dan bermaklumat, yang sangat diperlukan hari ini. Perkhidmatan penjanaan kandungan boleh terdiri daripada menulis huraian produk, kepada copywriting web, kepada laporan dan artikel industri. Banyak alatan kandungan dipacu AI sudah tersedia, dengan alat baharu dikeluarkan setiap hari.
(6) Robot kolaboratif untuk mempertingkatkan proses pembuatan
Robot kolaboratif membawa satu aspek baharu kepada pembuatan. Robot kolaboratif ialah sistem robotik generasi terkini yang berinteraksi dengan lancar dan selamat dengan manusia, membolehkan mereka bekerja bersama manusia. Ini membantu menjadikan proses perniagaan lebih lancar dan kini boleh direka bentuk untuk memanfaatkan kedua-dua manusia dan robot.
(7) Pengambilan Automatik
Bagi kebanyakan orang, kecerdasan buatan dan pengambilan mungkin terdengar tidak sesuai. Tetapi AI terbukti sangat berguna dalam proses HR, termasuk perekrutan, operasi dan penglibatan pekerja. Ini amat sesuai untuk majikan besar yang mesti mengendalikan ribuan proses temu duga dan permohonan setiap tahun.
(8) Hapuskan kesilapan manusia
AI ramalan boleh menggabungkan data dengan tindakan strategik dengan memberikan kesimpulan yang konsisten tentang keperluan projek dan peristiwa masa depan. Oleh kerana AI boleh memprogramkan dirinya sendiri untuk menyediakan penapis dan keadaan, mengenal pasti saling bergantung dan meramalkan hasil, ia boleh memberikan analisis yang boleh dipercayai dan mendalam tanpa berat sebelah atau ralat manusia.
(9) Pengurusan Risiko
Analisis data projek masa nyata kecerdasan buatan membantu pembuat keputusan mengenal pasti potensi risiko dan peluang. Analitis ramalan ini memberikan perspektif yang lebih luas tentang masa depan perniagaan. Sebagai contoh, AI boleh membawa kepada pengesanan penipuan yang lebih baik. Kaedah tradisional untuk mengesan penipuan adalah menggunakan komputer untuk menganalisis data berstruktur berdasarkan satu set peraturan. Walau bagaimanapun, jika sistem kognitif menghapuskan sesuatu yang dianggapnya berpotensi penipuan, dan manusia menganggapnya tidak, komputer belajar daripada cerapan manusia tersebut dan pada kali seterusnya ia menggunakan logik manusia untuk menentukan perkara yang tidak penipuan.
(10) Permudahkan pengurusan tugas
Robot kecerdasan buatan boleh menyelesaikan pelbagai tugas sekaligus. Kecerdasan buatan berpotensi untuk meniru tugas dan mengembalikan penyelesaian apabila masalah timbul lagi. Tambahan pula, dengan bantuan corak, ia boleh menganalisis data tidak berstruktur lebih cepat daripada manusia. Penggunaan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang berkesan membolehkannya menyelesaikan masalah dengan segera sebelum ia hilang kawalan. Pengurusan tugas automatik bukan sahaja menjimatkan masa tetapi juga menghapuskan ralat.
Perkembangan Masa Depan dalam Kepintaran Buatan
Perniagaan yang berpandangan ke hadapan yang ingin kekal di hadapan persaingan menggunakan Kepintaran Buatan untuk mencapai pertumbuhan. Seperti yang dinyatakan di atas, faedahnya banyak: ia membantu organisasi menjadi lebih cekap, menyelaraskan proses mereka dan menjimatkan kos.
Tidak dinafikan bahawa kecerdasan buatan akan mengubah setiap bidang perniagaan pada masa hadapan. Perniagaan mesti menyepadukan kecerdasan buatan ke dalam sistem mereka untuk kekal mendahului keluk. Kemungkinannya tidak berkesudahan, terutamanya untuk perniagaan, kerana ia boleh menyelaraskan proses manual sehari-hari, membantu mereka menjadi lebih disasarkan dan cekap, serta mendapatkan cerapan tentang arah aliran pelanggan yang mustahil untuk diselidiki pada masa lalu.
Atas ialah kandungan terperinci Berikut ialah sepuluh cara untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan proses perniagaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



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

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

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

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

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

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

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

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
