Betydningen af generativ AI i salg
Generativ AI revolutionerer salget ved at forbedre kundeinteraktionerne og øge effektiviteten. En nylig undersøgelse viser, at 84% af virksomheder, der bruger generativ AI har oplevet øget salg på grund af forbedret kundeengagement. Nøgleapplikationer omfatter oprettelse af grundlæggende indhold (82%), analyse af markedsdata (74%) og automatiseret personlig kommunikation (71%). Efterhånden som generativ AI fortsætter med at udvikle sig, er dens integration i salgsstrategier klar til at skabe betydelig omsætningsvækst og transformere traditionelle salgsprocesser.
AI har traditionelt handlet om at løse foruddefinerede problemer, men generativ AI er et nyere underområde af AI, der handler om at generere nye løsninger på problemer. Det kan gøres ved hjælp af en række forskellige metoder, f.eks. genetiske algoritmer, kunstige neurale netværk eller maskinlæring. Vi vil præsentere, hvordan du kan bruge InvestGlass med gpt3, stable diffusion til at forbedre produktiviteten med nye generative modelleringskoncepter.
1. Hvad er generativ AI, og hvad er nogle af dens anvendelsesmuligheder?
2. Hvordan fungerer generativ AI, og hvorfor er den så kraftfuld?
3. Hvilke udfordringer står generativ AI over for, og hvordan kan de overvindes?
4. Hvordan vil generativ AI påvirke finansverdenen?
5. Hvad er konsekvenserne af generativ AI for samfundet som helhed?
1. Hvad er generativ AI, og hvad er nogle af dens anvendelsesmuligheder?
Nogle af anvendelserne af generativ AI omfatter:
-Generering af nye ideer
-Skabe produkter eller tjenester
-Design af nye processer eller systemer
-Optimering af operationer
-Opdagelse af nye lægemidler eller behandlinger
Der er et par måder, hvorpå du kan bruge generativ AI til at forbedre din virksomhed. For det første kan du bruge den til at generere nye ideer. Det kan gøres ved at bruge algoritmer, der efterligner processen med naturlig udvælgelse og evolution. For det andet kan du bruge generativ AI til at skabe nye produkter eller tjenester. Det kan gøres ved at bruge algoritmer, der efterligner den menneskelige kreativitetsproces. For det tredje kan du bruge generativ AI til at designe nye processer eller systemer. Det kan man gøre ved at bruge algoritmer, der efterligner den menneskelige designproces. For det fjerde kan man bruge generativ kunstig intelligens til at optimere driften. Det kan gøres ved hjælp af algoritmer, der efterligner den menneskelige optimeringsproces. Og for det femte kan man bruge generativ AI til at opdage nye lægemidler eller behandlinger. Det kan man gøre ved at bruge algoritmer, der efterligner den menneskelige opdagelsesproces.
2. Hvordan fungerer generative modeller, og hvorfor er det så effektivt med sprogmodeller?
Generative modeller fungerer ved hjælp af en lang række algoritmer, der er designet til at efterligne processen med naturlig udvælgelse og evolution. Det betyder, at disse modeller kan generere nye ideer, skabe produkter eller tjenester, designe nye processer eller systemer, optimere driften og opdage nye lægemidler eller behandlinger. Generative modeller er stærke, fordi de er i stand til at tænke ud over, hvad mennesker kan, og generere helt nye løsninger.
Generativ AI kan bruges til generativ modellering af billeder. Tekst-til-billede-modeller er en meget ny type generativ AI, og den har potentiale til at revolutionere reklamebranchen. InvestGlass Artificial Intelligence for Sales er en tekst-til-billede-model, der bruger generativ AI til at hjælpe med at skabe personaliserede Markedsføring kampagner baseret på kundedata. Det betyder, at marketingfolk nu kan ramme kunderne mere præcist og effektivt end nogensinde før, hvilket øger salgskonvertering og ROI.
3. Hvilke udfordringer står generativ AI og store sprogmodeller over for?
Generativ AI står over for en række udfordringer, som skal løses, før den kan opnå sit fulde potentiale. En af de største udfordringer er datakompleksitet. Generativ AI kræver adgang til store datamængder for at kunne generere meningsfulde resultater, og det kan være svært for nogle virksomheder at skaffe. Virksomhederne skal sikre, at de har data nok til at generere meningsfulde resultater. Derudover skal generativ AI også trænes regelmæssigt for at holde sig opdateret med de nyeste trends og teknologier.
Generativ AI kan også have problemer med nøjagtigheden, da det kan være svært for disse modeller at skelne mellem rigtige data og genererede data. Virksomheder skal sikre sig, at de bruger pålidelige kilder. Vi råder dig til at teste Japser.ai eller GPT CHAT. Jasper.ai er en tekstbaseret kunstig intelligens platform udviklet af InvestGlass. Den bruger avanceret sprogbehandling og regelbaseret logik til at generere automatiserede samtalescripts, der bruges til at drive salgssamtaler gennem InvestGlass CRM.
GPT CHAT er en deep learning-baseret chatbot-platform, som også bruges til at drive automatiserede samtaler. Disse platforme er baseret på store træningsdatasæt som f.eks. gpt 3 og Stabel Diffusion. Nogle modeller bruger CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) og diffusionsmodeller. Diffusionsmodeller er transformerbaserede generative modeller. De producerer realistiske fotografier ud fra tekstbeskrivelser af simple objekter som fugle og biler. Nogle modeller kan også hostes lokalt for at forhindre forespørgsler uden for dit miljø.
Generativ AI står over for en udfordring, der kan være prisbevægelsen. Det er så nemt at generere billeder af Donald Trump eller en anden person, at det ville være fristende at teste prisfaldet på et værdipapir med et grundlæggende AI-system. Du har ikke brug for computerkraft til at producere tekst eller en realistisk billedgenerering. Dette er den største trussel i de næste 10 år - eller mulighed. Intelligensen i denne algo giver realistiske billeder, som ikke er falske billeder. Det er fotorealistiske billeder, der er bygget med en smart generativ model. Det er computersyn, hvis vi kan sige det sådan.
4. Hvordan vil generative AI-modeller påvirke finansverdenen?
Hver enkelt banken vil have sin egen applikation af generative ai-modeller. Bankers analyse er ikke at skrive poesi. Teksten er normalt meget standard og nogle gange beriget med sentimentanalyse.
Generative AI-modeller bruges i stigende grad i finanssektoren til at forbedre driften og øge indtjeningen. Sentimentanalyse er en sådan applikation, der giver finansielle institutioner mulighed for bedre at forstå kundernes følelser og reaktioner på produkter eller tjenester. Ved at bruge denne teknologi kan finansielle institutioner træffe informerede beslutninger om, hvordan de skal markedsføre deres produkter, styre kundeservice samt optimere salgsstrategier.
Desuden kan generative AI-modeller også bruges til risikostyring og afsløring af svindel. Denne teknologi kan hjælpe finansielle institutioner med at identificere mistænkelig aktivitet hurtigere og mere præcist end før. Derudover kan generative AI-modeller skabe detaljerede kundeprofiler, som derefter kan bruges til at skræddersy finansielle tjenester til hver enkelt kunde. Det hjælper bankerne med at tilbyde kunderne de produkter og tjenester, der passer bedst til deres behov.
Samlet set har generative AI-modeller potentiale til at revolutionere finanssektoren. Ved at forbedre driften, øge overskuddet og tilpasse finansielle tjenester til hver enkelt kunde kan denne teknologi hjælpe bankerne med at træffe smartere beslutninger, som vil gavne kunderne i det lange løb. Det er en spændende tid for finansverdenen, da vi integrerer denne teknologi i InvestGlass-værktøjerne.
5. Hvad er konsekvenserne af generativ AI for samfundet som helhed?
Inden for en overskuelig fremtid vil generativ AI erstatte de fleste bankfolk og rådgivningsopgaver. Teknologien vil være dybt indlejret i InvestGlass' værdiskabelse. Det vil ændre forretningsmodeller og indlæg på sociale medier, og bankfolk vil bruge nye buzzwords og sørge for, at deres ansigter er rigtige menneskeansigter. Det vil blive sværere at levere ægte kreativt arbejde, da den uovervågede måde at generere modeller på vil være forbi. Vi tror, at kunderne også vil blive udstyret med dybe, falske teknologialgoritmer til at kontrollere, om det, de ser på, er sandt eller ej.
Det første træningssæt vil være hårdt kodet med InvestGlass' rådgivningsmodul, men det næste ord vil blive genereret af kunstig generel intelligens ud fra eksisterende data og et lag af den naturlige sprogmodel. Modellen er bygget uden kodegenerering og har ikke brug for store modeller. De første udkast tilpasses sammen med InvestGlass-teamet og dine bankfolk/salgsteams, hvorefter de generative ai-værktøjer producerer nyt indhold. Dette vil være den mest effektive måde at skrive nye buzzwords og finjustere opfordringer på. Hvis dine sælgere eller bankfolk ønsker at skrive originalt indhold, kan de stadig slette og skrive manuelt på eksisterende tekst.
Generative AI-modeller bliver stadig mere populære i finansbranchen som et middel til at forbedre driften, øge overskuddet og give kunderne skræddersyede tjenester. InvestGlass viser vejen med sin kunstige intelligens til salg og CRM-løsninger, som er designet til at revolutionere finanssektoren.
Hvorfor dette nye buzzword?
Tja, 90% af denne artikel er skrevet med generative ai-applikationer. Det er ikke hele artiklen, som du har ret i, men vi tror, at en hel forskningsartikel om få år vil blive genereret ud fra hensigten med en naturlig sprogforståelse af to neurale netværk, en forhåndsindstilling af kreativt arbejde og vupti - bedre modeller vil skrive en hel A4-historie uden træningsdata eller kodegenerering.
Vi behøver ikke store sprogmodeller for at skrive en Tolstoj-roman eller en Jim Cramer-historie for at gøre god brug af generativ AI.