Menggunakan teknologi kecerdasan buatan dalam persekitaran perusahaan
Apakah kelebihan kecerdasan buatan dalam dunia korporat?
Salah satu kelebihan utama kecerdasan buatan dalam bidang perusahaan ialah keupayaannya untuk memudahkan proses dan meningkatkan kecekapan. Dengan mengautomasikan tugas rutin, analisis data dan proses membuat keputusan, pekerja boleh memberi tumpuan kepada kerja yang lebih kompleks dan kreatif.
- Analisis dan Wawasan Data
Aplikasi sistem kecerdasan buatan memainkan peranan penting dalam meja kerja pengunderaitan insurans dan aplikasi intensif data yang lain. Ia mampu menganalisis sejumlah besar data dalam masa nyata dan memberikan pandangan berharga tentang arah aliran pasaran, tingkah laku pelanggan dan prestasi operasi. Pembuatan keputusan berasaskan data ini membolehkan organisasi membuat pilihan termaklum dan cepat menyesuaikan diri dengan keadaan perniagaan yang berubah-ubah. Melalui sistem kecerdasan buatan, syarikat insurans boleh menilai risiko dengan lebih tepat, meningkatkan kecekapan pengunderaitan dan menyediakan perkhidmatan pelanggan yang lebih baik. Pada masa yang sama, ia juga boleh membantu syarikat insurans mengesan potensi penipuan dan meningkatkan keselamatan keseluruhan perniagaan insurans. Ringkasnya, aplikasi sistem kecerdasan buatan telah membawa banyak peluang dan cabaran kepada industri insurans, dan ia akan terus memainkan peranan penting pada masa hadapan
- Menjimatkan kos
Aplikasi automatik kecerdasan buatan mengurangkan keperluan untuk buruh manual, Pada masa yang sama, kesilapan diminimumkan, mengakibatkan penjimatan kos. Walaupun pelaburan awal lebih tinggi, pelaburan ini diimbangi dengan cepat oleh keuntungan jangka panjang dalam produktiviti dan pengoptimuman sumber.
- Pengalaman Pengguna yang Dipertingkatkan
Bots sembang dan pembantu maya dikuasakan AI meningkatkan interaksi pelanggan dengan membalas pertanyaan serta-merta dan memberikan cadangan yang diperibadikan. Ini bukan sahaja meningkatkan kepuasan pelanggan, ia juga membebaskan sumber manusia untuk menangani isu perkhidmatan pelanggan yang lebih kompleks.
- Penyelesaian Inovatif
Kecerdasan Buatan menggalakkan inovasi dengan menyokong pembangunan penyelesaian dan produk termaju. Algoritma pembelajaran mesin boleh mengenal pasti corak dan mencadangkan penambahbaikan, memacu inovasi berterusan dalam organisasi.
Apakah keburukan kecerdasan buatan dalam dunia korporat
Salah satu kelemahan terbesar pelaksanaan kecerdasan buatan ialah risiko pekerjaan diganti. Automasi mungkin menggantikan peranan tertentu, yang membawa kepada kebimbangan tentang kehilangan pekerjaan dan keperluan untuk meningkatkan kemahiran tenaga kerja untuk menyesuaikan diri dengan perubahan permintaan pekerjaan.
- Dilema dan Bias Etika
Kewajaran sistem AI bergantung pada data latihan yang digunakan. Jika data sejarah mempunyai berat sebelah, algoritma AI mungkin berterusan dan memburukkan lagi berat sebelah tersebut. Isu etika perlu dipertimbangkan apabila keputusan AI memberi kesan tidak adil kepada individu atau komuniti. Oleh itu, memastikan kepelbagaian dan keterwakilan data latihan, serta menyelia dan menyemak operasi sistem kecerdasan buatan, adalah langkah penting untuk memastikan keadilan.
- Risiko Keselamatan dan Privasi
Memandangkan pergantungan organisasi pada kecerdasan buatan meningkat, begitu juga risiko pelanggaran keselamatan dan pelanggaran privasi dalam analisis data dan proses membuat keputusan. Oleh itu, melindungi maklumat sensitif daripada ancaman siber menjadi cabaran yang serius dan memerlukan langkah keselamatan siber yang kukuh.
- Kos Pelaksanaan Awal dan Cabaran Teknikal
Melaksanakan teknologi AI boleh memerlukan pelaburan kewangan yang besar untuk organisasi. Di samping itu, penyepaduan sistem AI dengan infrastruktur sedia ada juga memberikan cabaran teknikal dan memerlukan kepakaran dan sumber yang sepadan.
- Terlalu Bergantung pada Teknologi
Satu masalah yang berpotensi ialah terlalu bergantung pada sistem AI, menyebabkan peranan manusia berkurangan dalam membuat keputusan. Organisasi mesti mencapai keseimbangan antara memanfaatkan AI untuk meningkatkan kecekapan sambil mengekalkan pengawasan manusia untuk pertimbangan kritikal dan pertimbangan etika.
Strategi Integrasi AI yang Berjaya
Untuk mengurangkan kebimbangan tentang kehilangan pekerjaan, organisasi harus melabur dalam program latihan dan peningkatan kemahiran. Ini memastikan pekerja boleh menyesuaikan diri dengan keperluan kerja yang berubah-ubah dan melaksanakan tugas yang lebih kompleks yang melengkapkan keupayaan AI.
- Memastikan amalan AI yang beretika
Untuk menangani isu etika, organisasi mesti mengutamakan keadilan, ketelusan dan akauntabiliti untuk sistem AI. Audit dan penilaian tetap algoritma AI boleh membantu mengenal pasti dan membetulkan berat sebelah serta menggalakkan pembuatan keputusan yang beretika.
- Utamakan Langkah Keselamatan Siber
Organisasi harus mengutamakan langkah keselamatan siber untuk melindungi data sensitif dan mencegah capaian yang tidak dibenarkan. Ini termasuk melaksanakan penyulitan yang kuat, audit keselamatan yang tetap dan kekal terkini mengenai ancaman yang muncul dalam persekitaran digital.
- Pelaksanaan dan penyepaduan langkah demi langkah
Untuk mengurus kos awal dan cabaran teknikal, organisasi boleh memilih pendekatan berperingkat untuk pelaksanaan AI. Bermula dengan projek perintis dan mempertingkatkannya secara beransur-ansur membolehkan isu teknikal dikenal pasti dan diselesaikan tanpa membebankan organisasi.
Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan teknologi kecerdasan buatan dalam persekitaran perusahaan. 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

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

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

Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.

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
