


Lima sebab mengapa perisian ERP perusahaan anda memerlukan bantuan kecerdasan buatan
Perisian ERP meningkatkan produktiviti dengan mengautomasikan proses perniagaan teras dan mengurusnya untuk prestasi optimum. Perisian ERP telah wujud sejak tahun 1990-an, dan ia telah berkembang daripada pelaksanaan tradisional kepada seni bina pelayan pelanggan yang lebih boleh disesuaikan. Kecerdasan buatan mempunyai aplikasi yang meluas dalam banyak bidang. Kemajuan teknologi berkembang pesat, dan kecerdasan buatan juga mengubah perisian ERP. Kecerdasan Buatan ialah alat yang berkuasa, jadi seseorang perlu memahami cara ia mengubah perisian ERP dan kepentingan bantuan AI.
Mengapa bantuan AI diperlukan
Selama bertahun-tahun, aspek teras perisian ERP kekal tidak berubah? Pengurusan data dan pemprosesan data perusahaan dipertingkatkan dengan input automatik, komunikasi yang dipertingkatkan, pelaporan yang canggih dan alat visualisasi masa hadapan. Kecerdasan buatan secara asasnya boleh mengubah perisian ERP dengan mengurangkan campur tangan pengekodan manusia dan input transaksi yang tepat untuk menyelesaikan operasi. Penggunaan strategik kecerdasan buatan boleh memastikan penyepaduan, kebolehskalaan, automasi hiper dan keselamatan penyelesaian ERP yang lebih baik.
Disebabkan oleh wabak COVID-19, beberapa inisiatif ERP sama ada tidak dimulakan atau tidak diselesaikan. Dalam normal baharu, persekitaran kerja hibrid telah menjadi realiti dan menjadi semakin popular. Akibatnya, penyampaian program ERP jauh kini menjadi amalan kerja standard. Menurut kajian oleh Gartner, menjelang 2023, 65% daripada penggunaan ERP perusahaan besar akan menjadi penempatan jauh dan bukannya pelaksanaan di tapak.
Syarikat peneraju industri berminat dengan pendekatan ERP gabungan. Produk berasaskan awan lebih popular daripada yang ditawarkan oleh vendor sedia ada kerana ia menawarkan keupayaan portfolio perniagaan yang sebenar. Satu lagi kajian oleh Gartner meramalkan bahawa menjelang 2024, 60% perusahaan akan menggunakan ERP awan sebagai ekosistem aplikasi dan platform teknologi melalui berbilang vendor.
Keupayaan kecerdasan buatan semakin dibina ke dalam platform aplikasi berpakej mereka oleh syarikat ERP terkemuka. Kes penggunaan mudah seperti padanan invois berkuasa AI lebih mudah dipecahkan. Walau bagaimanapun, penyelesaian yang kompleks seperti penghalaan rantaian bekalan berkuasa AI akan diselesaikan pada tahun-tahun akan datang. Menjelang akhir tahun 2022, 65% CIO berkemungkinan menggabungkan kecerdasan buatan ke dalam strategi ERP mereka untuk mendapatkan kelebihan daya saing.
Lima sebab utama perisian ERP perusahaan memerlukan bantuan kecerdasan buatan ialah:
(1) Robot kecerdasan buatan perbualan untuk CRM
Robot sembang ialah kecerdasan buatan yang digunakan oleh perusahaan Contoh utama kecerdasan. AI Perbualan membentuk semula pengurusan perhubungan pelanggan melalui aplikasi bahagian hadapan atau proses perniagaan. Chatbots dan ejen maya kini diterima secara meluas sebagai antara muka untuk pelanggan pelbagai perniagaan yang berbeza.
(2) Analisis corak data yang kompleks untuk mendapatkan cerapan yang lebih baik
Data ialah minyak baharu. Walau bagaimanapun, cerapan itu mesti bernilai disedari dengan cepat. Memproses data dengan menganalisis sejumlah besar maklumat adalah sangat memakan masa, dan kecerdasan buatan boleh membahagikan data kepada bahagian yang lebih terurus. Perusahaan boleh memacu pertumbuhan pada skala dengan cerapan masa nyata dan keupayaan membuat keputusan yang responsif.
(3) Pengurusan Inventori Terbaik
Terkenal kerana mengurangkan kos dan menghapuskan kesilapan manusia, kecerdasan buatan juga boleh mengurus inventori dengan lebih baik. Inventori yang mencukupi boleh dikekalkan sambil mengekalkan rizab tunai. Masalah pengurusan inventori boleh diminimumkan dan skala pengeluaran dioptimumkan.
(4) Penyelesaian pemasaran yang inovatif
Penyasaran, segmentasi dan penembusan adalah kunci kejayaan merancang aktiviti pemasaran. Dengan pemesejan yang diperibadikan dan penglibatan yang lebih baik, AI boleh membawa penyelesaian pemasaran perniagaan ke peringkat seterusnya.
(5) Penambahbaikan fungsi teras
Perniagaan menggunakan teknologi untuk menambah baik proses sedia ada. Mereka sedang mencari penyelesaian ERP yang diselitkan AI pada masa hadapan untuk kekal di barisan hadapan dalam industri. Bekerja dengan lancar merentas jabatan hanyalah puncak gunung ais. Kepintaran buatan boleh mengoptimumkan pelbagai proses dan meningkatkan prestasi dengan pengubahsuaian yang minimum. Faedah ERP bersepadu AI boleh dilihat dalam pelbagai proses:
- Model ramalan yang teguh
- Pengurusan gudang
- Perancangan kewangan
- Merentas Proses Fungsian
- Pengeluaran
- Pengurusan Aset Manusia
- Automasi Proses Jualan
Adakah Kepintaran Buatan Mempengaruhi Masa Depan Perisian ERP?
Vendor ERP memperkenalkan "aplikasi pintar" ke dalam produk SaaS, memintas keperluan untuk membangunkan penyelesaian kecerdasan buatan untuk perusahaan. Pengurusan data yang konsisten dan pergantungan pada data berkualiti tinggi telah membawa kepada penggunaan kecerdasan buatan dan analitik ramalan yang lebih pantas. Keputusan perniagaan yang lebih baik ialah hasil akhir yang disokong oleh kecekapan pelaksanaan proses perniagaan yang lebih baik. Fungsi teras ERP sedang dipertingkatkan melalui pelaburan dalam membolehkan teknologi. Perniagaan boleh mengatasi persaingan dan membiarkan AI membentuk masa depan perisian ERP mereka.
Atas ialah kandungan terperinci Lima sebab mengapa perisian ERP perusahaan anda memerlukan bantuan kecerdasan buatan. 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 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
