Spisu treści:

Jak sztuczna inteligencja może pomóc małym firmom?
Jak sztuczna inteligencja może pomóc małym firmom?

Wideo: Jak sztuczna inteligencja może pomóc małym firmom?

Wideo: Jak sztuczna inteligencja może pomóc małym firmom?
Wideo: Jak sztuczna inteligencja pomoże Ci ułożyć opis produktu 2024, Listopad
Anonim

Jak sztuczna inteligencja może pomóc w prowadzeniu mądrzejszej małej firmy

  • Inteligentniejszy e-mail marketing.
  • Silniejsza sprzedaż.
  • Zredukuj powtarzające się, przyziemne zadania.
  • Zanurz się głęboko w to, co działa (lub nie działa)
  • Rozbuduj swój zespół dzięki chatbotowi.
  • Zapoznaj się z podróżą klienta po Twojej witrynie.
  • Zrewolucjonizuj zasoby ludzkie.

Podobnie, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc firmom?

Mówiąc ogólnie, AI może wspierać trzy ważne biznes potrzeby: automatyzacja biznes procesy (zazwyczaj działania administracyjne i finansowe back-office), zdobywanie wglądu poprzez analizę danych oraz kontakt z klientami i pracownikami.

jakie firmy korzystają z AI? 10 najlepszych przykładów tego, jak firmy wykorzystują sztuczną inteligencję w praktyce

  1. Alibaba. Chińska firma Alibaba to największa na świecie platforma handlu elektronicznego, która sprzedaje więcej niż Amazon i eBay razem wzięte.
  2. Alfabet – Google. Alphabet jest spółką macierzystą Google.
  3. Amazonka.
  4. Jabłko.
  5. Baidu.
  6. Facebook.
  7. IBM.
  8. JD.com.

Wiesz też, jak ubiegać się o biznesową sztuczną inteligencję?

  1. Poznaj sztuczną inteligencję.
  2. Zidentyfikuj problemy, które sztuczna inteligencja ma rozwiązać.
  3. Nadaj priorytet konkretnej wartości.
  4. Uznaj wewnętrzną lukę w możliwościach.
  5. Zaproś ekspertów i skonfiguruj projekt pilotażowy.
  6. Utwórz grupę zadaniową do integracji danych.
  7. Zacznij mały.
  8. Uwzględnij pamięć masową jako część swojego planu AI.

Jak można wykorzystać uczenie maszynowe w biznesie?

6 kroków do zastosowania uczenia maszynowego w Twojej firmie

  1. Krok 1: Zrozum, jaka jest różnica między sztuczną inteligencją a ML.
  2. Krok 2: Przeanalizuj swoje procesy biznesowe i określ, które procesy mogą być obsługiwane przez ML.
  3. Krok 3: Gromadzenie danych i wyodrębnianie funkcji na potrzeby uczenia maszynowego.
  4. Krok 4: Znajdź najlepszy model (więcej nadchodzi…)
  5. Krok 5: Zweryfikuj dokładność modelu (nadchodzi więcej…)

Zalecana: