下面是使用人工智能改进业务流程的十种方法
当人工智能正在迅速深入人们的生活时,许多人甚至没有意识到它可能会产生影响的接触点。
在日常生活中,当人们要求Alexa或Siri执行简单的任务时,或者对自动弹出的广告做出回应时,就会接触到人工智能。
但这不仅仅是公众想象力的问题。人工智能也引起了各种规模的企业的注意,并正在彻底改变企业开展业务的方式。
考虑到人工智能有助于更准确地做出快速决策,这并不奇怪。当商业世界逐渐意识到它的潜力时,它已经有了多种商业应用。
但人工智能究竟在影响商业世界吗?技术如何帮助实现业务增长?
本文将讨论人工智能在商业领域的十大应用:
(1)改善会议
不可否认,会议是任何企业的核心和灵魂。发生的新冠疫情充分表明,即使人们不能现场沟通,保持人际联系也至关重要。随着视频会议现在成为常态,越来越多的企业希望通过先进的功能来增强他们的解决方案,并加强沟通。这就是人工智能发挥作用的地方。虽然人工智能不能消除会议,但它可以减少会议前、会议中和会议后出现的繁琐流程。
例如,人工智能可以安排约会、旁听会议、记录关键要点和行动,并在会后创建和分享可操作的笔记。
随着技术的进步,它有可能将视频会议提升到一个新的水平。
(2)人工智能在销售和营销领域
CRM工具现在变得越来越智能,能够提供更准确的销售洞察,帮助企业做出更好的销售决策。得益于人工智能技术,随着非结构化数据量的增长,以及客户关系/流程的复杂性的扩大,人工智能现在正被纳入CRM解决方案。
基于人工智能的CRM系统可以快速分析与购买历史、过去的交易、优惠、电子邮件和电话相关的数据。
对企业来说,最困难的任务之一就是理解客户的需求。人工智能可以帮助企业更好地了解客户,并做出准确的决策,因为它可以评估客户数据的趋势。例如,企业可以通过实施人工智能聊天机器人来帮助那些原本会离开该网站的客户,从而节省数百万美元的成本。它还有助于更深入地了解买家的旅程,同时通过提高客户保留率来提高客户的终身价值。
(3)改善客户服务
人工智能有潜力显著改善与客户之间的人际互动。人工智能增强的消息传递和人工智能电子邮件标签是人工智能增强客户服务的两种最重要的方式。在聊天机器人助手的帮助下,人工智能增强的消息传递允许客户支持人员管理大部分消费者关注的问题。
基于人工智能的聊天机器人可以帮助企业提供增强的客户体验,因为它们可以个性化客户交互的各个方面。
(4)改进产品开发流程
企业使用生成设计软件来增强创意过程。在生成式设计中,用户必须输入设计目标和其他要求,剩下的工作由软件完成。它可以帮助从一个想法生成多个设计,并完成所有消耗大量时间的繁重工作。这包括探索所有可能的设计,以满足这些规范。这样的人工智能软件可以节省大量的工作时间,并有助于避免创建无法交付的原型的费用。
(5)内容生成自动化
随着内容营销需求的急剧增长,人工智能可以帮助向用户提供高质量的内容。它可以帮助生成引人入胜和信息丰富的文本,这是当今非常需要的。内容生成服务的范围可以从撰写产品描述到网络文案,再到报告和行业文章。许多人工智能驱动的内容工具已经可用,每天都有新的工具发布。
(6)用于增强制造过程的协作机器人
协作机器人为制造业带来了全新的一面。协作机器人是最新一代的机器人系统,可以与人类无缝、安全地互动,使它们能够与人类一起工作。这有助于使业务流程更加顺畅,现在可以设计成充分发挥人类和机器人的优势。
(7)自动化招聘
对许多人来说,人工智能和招聘可能听起来格格不入。但事实证明,人工智能在人力资源流程中非常有用,包括招聘、运营和员工敬业度等。这对于每年必须处理数千个面试流程和申请的大雇主来说尤其方便。
(8)消除人为错误
预测人工智能可以通过提供关于项目需求和未来事件的一致结论,将数据与战略行动相结合。由于人工智能可以对自己进行编程,以准备过滤器和条件,识别相互依赖性并预测结果,因此它可以提供可靠而深入的分析,没有人为偏见或错误。
(9)风险管理
人工智能的实时项目数据分析有助于决策者识别潜在的风险和机会。这些预测分析为企业的未来提供了更广阔的视角。例如,人工智能可以更好地进行欺诈检测。检测欺诈的传统方法是使用计算机根据规则集分析结构化数据。然而,如果一个认知系统剔除了它认为是潜在欺诈的东西,而人类认为它不是欺诈,计算机就会从这些人类的见解中学习,下次它就会使用人类的逻辑来确定什么不是欺诈。
(10)简化任务管理
人工智能机器人可以一次性完成各种任务。人工智能具有复制任务的潜力,并在问题再次出现时返回解决方案。此外,在模式的帮助下,它可以比人类更快地分析非结构化数据。自然语言处理(NLP)的有效使用使它能够在问题失控之前立即解决问题。自动任务管理不仅节省时间,而且消除错误。
人工智能的未来发展
希望在竞争中保持领先地位的前瞻性企业使用人工智能来实现增长。如上所述,好处是很多的:它帮助组织变得更有效率,简化他们的流程,并且具有成本效益。
毫无疑问,人工智能将在未来改变商业的每一个领域。企业必须将人工智能集成到他们的系统中,以保持领先地位。可能性是无限的,特别是对企业来说,因为它可以简化日常的人工流程,帮助他们变得更有针对性和更有效率,并获得过去不可能筛选的客户趋势的洞察。
以上是下面是使用人工智能改进业务流程的十种方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)发布博文,宣布将出席8月6日至8日,在美国加利福尼亚州圣克拉拉举行的全球半导体存储器峰会FMS2024,展示诸多新一代产品。未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage)简介前身是主要面向NAND供应商的闪存峰会(FlashMemorySummit),在人工智能技术日益受到关注的背景下,今年重新命名为未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage),以邀请DRAM和存储供应商等更多参与者。新产品SK海力士去年在
