Съдържание:

Как AI може да помогне на малкия бизнес?
Как AI може да помогне на малкия бизнес?

Видео: Как AI може да помогне на малкия бизнес?

Видео: Как AI може да помогне на малкия бизнес?
Видео: Google Bard против ChatGPT: ИДЕАЛЬНЫЙ тест подсказок AI 2024, Може
Anonim

Как AI може да ви помогне да управлявате по-интелигентен малък бизнес

  • По-интелигентен имейл маркетинг.
  • По-силни продажби.
  • Намалете повтарящите се ежедневни задачи.
  • Направете дълбоко потопяване в това какво работи (или не работи)
  • Разширете екипа си с чатбот.
  • Разберете пътуването на вашия клиент във вашия сайт.
  • Революционизирайте човешките ресурси.

По същия начин, как AI може да помогне на бизнеса?

Общо казано, AI може да поддържа три важни бизнес нужди: автоматизация бизнес процеси (обикновено бек-офис административни и финансови дейности), придобиване на представа чрез анализ на данни и ангажиране с клиенти и служители.

кои компании използват AI? 10-те най-добри примера за това как компаниите използват изкуствен интелект на практика

  1. Али Баба. Китайската компания Alibaba е най-голямата платформа за електронна търговия в света, която продава повече от Amazon и eBay, взети заедно.
  2. Азбука – Google. Alphabet е компанията майка на Google.
  3. Amazon.
  4. Apple.
  5. Baidu.
  6. Facebook.
  7. IBM.
  8. JD.com.

Знайте също, как да кандидатствам за бизнес AI?

  1. Запознайте се с AI.
  2. Идентифицирайте проблемите, които искате AI да разреши.
  3. Дайте приоритет на конкретната стойност.
  4. Признайте липсата на вътрешни възможности.
  5. Включете експерти и настройте пилотен проект.
  6. Формирайте работна група за интегриране на данни.
  7. Започнете малко.
  8. Включете съхранение като част от вашия план за изкуствен интелект.

Как може да се използва машинното обучение в бизнеса?

6 стъпки за прилагане на машинното обучение във вашия бизнес

  1. Стъпка 1: Разберете каква е разликата между AI и ML.
  2. Стъпка 2: Проучете вашите бизнес процеси и определете кои процеси могат да бъдат активирани за ML.
  3. Стъпка 3: Събиране на данни и извличане на функции за машинно обучение.
  4. Стъпка 4: Намерете най-добрия модел (Още предстои..)
  5. Стъпка 5: Проверете точността на модела (Още предстои..)

Препоръчано: