Die Bedeutung von generativer KI im Vertrieb
Generative KI revolutioniert den Vertrieb, indem sie die Kundeninteraktion verbessert und die Effizienz steigert. Eine aktuelle Studie zeigt, dass 84% der Unternehmen, die generative KI einsetzen haben aufgrund einer verbesserten Kundenbindung einen höheren Umsatz erzielt. Zu den wichtigsten Anwendungen gehören die Erstellung grundlegender Inhalte (82%), die Analyse von Marktdaten (74%) und die automatisierte personalisierte Kommunikation (71%). Die generative KI entwickelt sich weiter und ihre Integration in Vertriebsstrategien wird zu einem erheblichen Umsatzwachstum führen und traditionelle Vertriebsprozesse verändern.
Bei der künstlichen Intelligenz geht es traditionell um die Lösung vordefinierter Probleme, aber die generative KI ist ein neueres Teilgebiet der KI, das sich mit der Generierung neuer Problemlösungen befasst. Dies kann durch eine Vielzahl von Methoden geschehen, wie genetische Algorithmen, künstliche neuronale Netze oder maschinelles Lernen. Wir werden Ihnen zeigen, wie Sie InvestGlass mit gpt3, Stable Diffusion verwenden können, um die Produktivität mit neuen generativen Modellierungskonzepten zu verbessern.
1. Was ist generative KI, und was sind einige ihrer Anwendungen?
2. Wie funktioniert generative KI, und warum ist sie so leistungsstark?
3. Vor welchen Herausforderungen steht die generative KI, und wie können sie bewältigt werden?
4. Wie wird sich generative KI auf das Finanzwesen auswirken?
5. Welche Auswirkungen hat generative KI auf die Gesellschaft als Ganzes?
1. Was ist generative KI, und was sind einige ihrer Anwendungen?
Einige der Anwendungen der generativen KI sind:
-Gewinnung neuer Ideen
-Erstellung von Produkten oder Dienstleistungen
-Entwurf neuer Verfahren oder Systeme
-Optimierung der Abläufe
-Entdeckung neuer Medikamente oder Behandlungen
Es gibt einige Möglichkeiten, wie Sie generative KI nutzen können, um Ihr Unternehmen zu verbessern. Erstens können Sie damit neue Ideen generieren. Dazu können Sie Algorithmen verwenden, die den Prozess der natürlichen Auswahl und Evolution nachahmen. Zweitens können Sie Generative KI zur Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen. Dies kann mit Hilfe von Algorithmen geschehen, die den Prozess der menschlichen Kreativität nachahmen. Drittens können Sie generative KI nutzen, um neue Prozesse oder Systeme zu entwerfen. Dazu können Algorithmen verwendet werden, die den Prozess des menschlichen Designs nachahmen. Viertens können Sie generative künstliche Intelligenz um Vorgänge zu optimieren. Dies kann mit Hilfe von Algorithmen geschehen, die den menschlichen Optimierungsprozess nachahmen. Und fünftens kann man generative KI nutzen, um neue Medikamente oder Behandlungen zu entdecken. Dazu können Algorithmen verwendet werden, die den Prozess der menschlichen Entdeckung nachahmen.
2. Wie funktionieren generative Modelle, und warum sind sie bei Sprachmodellen so leistungsfähig?
Generative Modelle arbeiten mit einer breiten Palette von Algorithmen, die den Prozess der natürlichen Selektion und Evolution nachahmen sollen. Das bedeutet, dass diese Modelle neue Ideen entwickeln, Produkte oder Dienstleistungen schaffen, neue Prozesse oder Systeme entwerfen, Abläufe optimieren und neue Medikamente oder Behandlungen entdecken können. Generative Modelle sind leistungsstark, weil sie über das hinausgehen, was Menschen denken können, und völlig neue Lösungen hervorbringen.
Generative KI kann für die generative Modellierung von Bildern verwendet werden. Text-zu-Bild-Modelle sind eine sehr neue Art der generativen KI und haben das Potenzial, die Werbeindustrie zu revolutionieren. InvestGlass Artificial Intelligence for Sales ist ein Text-zu-Bild-Modell, das generative KI nutzt, um personalisierte Marketing Kampagnen auf der Grundlage von Kundendaten. Das bedeutet, dass Vermarkter ihre Kunden jetzt präziser und effizienter als je zuvor ansprechen können, was sowohl die Umsatzzahlen als auch den ROI erhöht.
3. Welche Herausforderungen stellen sich für generative KI und große Sprachmodelle
Generative KI steht vor einer Reihe von Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, bevor sie ihr volles Potenzial entfalten kann. Eine der größten Herausforderungen ist die Komplexität der Daten. Generative KI erfordert den Zugang zu großen Datenmengen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, und das kann für einige Unternehmen schwierig zu bekommen sein. Die Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie über genügend Daten verfügen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Außerdem muss generative KI regelmäßig trainiert werden, um mit den neuesten Trends und Technologien Schritt zu halten.
Generative KI kann auch Probleme mit der Genauigkeit haben, da es für diese Modelle schwierig sein kann, zwischen echten Daten und generierten Daten zu unterscheiden. Die Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie zuverlässige Quellen verwenden. Wir raten Ihnen, Japser.ai oder GPT CHAT zu testen. Jasper.ai ist eine textbasierte künstliche Intelligenz Plattform, die von InvestGlass entwickelt wurde. Sie nutzt fortschrittliche Sprachverarbeitung und regelbasierte Logik, um automatisierte Gesprächsskripte zu erstellen, die zur Steuerung von Verkaufsgesprächen über InvestGlass CRM verwendet werden.
GPT CHAT ist eine auf Deep Learning basierende Chatbot-Plattform, die auch zur Steuerung automatisierter Konversationen verwendet wird. Diese Plattformen beruhen auf großen Trainingsdatensätzen wie gpt 3 und Stabel Diffusion. Einige Modelle verwenden CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) und Diffusionsmodelle. Diffusionsmodelle sind transformerbasierte generative Modelle. Sie erzeugen realistische Fotos aus textuellen Beschreibungen einfacher Objekte wie Vögel und Autos. Einige Modelle können auch vor Ort gehostet werden, um Abfragen außerhalb Ihrer Umgebung zu verhindern.
Die generative KI steht vor einer Herausforderung, die der Preisverfall sein könnte. Es ist so einfach, Bilder von Donald Trump oder einer anderen Person zu erzeugen, dass es verlockend wäre, den Preisverfall eines Wertpapiers mit einem einfachen KI-System zu testen. Man braucht keine Rechenleistung, um Text oder ein realistisches Bild zu erzeugen. Dies ist die größte Bedrohung der nächsten 10 Jahre - oder eine Chance. Die Intelligenz dieses Algorithmus liefert realistische Bilder, die keine Fälschungen sind. Es sind fotorealistische Bilder, die mit einem intelligenten generativen Modell erstellt werden. Das ist Computer Vision, wenn wir das so sagen können.
4. Wie werden sich generative KI-Modelle auf das Finanzwesen auswirken?
Jede die Bank wird ihre eigene Anwendung haben von generativen KI-Modellen. Die Analyse von Bankern besteht nicht darin, Gedichte zu schreiben. Der Text ist in der Regel sehr standardisiert und manchmal mit Sentiment-Analyse angereichert.
Generative KI-Modelle werden zunehmend in der Finanzbranche eingesetzt, um die Abläufe zu verbessern und die Gewinne zu steigern. Die Stimmungsanalyse ist eine solche Anwendung, die es Finanzinstituten ermöglicht, die Stimmung und die Reaktionen der Kunden auf Produkte oder Dienstleistungen besser zu verstehen. Durch den Einsatz dieser Technologie können Finanzinstitute fundierte Entscheidungen darüber treffen, wie sie ihre Produkte vermarkten, den Kundenservice verwalten und Verkaufsstrategien optimieren.
Darüber hinaus können generative KI-Modelle auch im Risikomanagement und bei der Betrugserkennung eingesetzt werden. Diese Technologie kann Finanzinstituten helfen, verdächtige Aktivitäten schneller und genauer als bisher zu erkennen. Darüber hinaus können generative KI-Modelle detaillierte Kundenprofile erstellen, die dann genutzt werden können, um Finanzdienstleistungen für jeden einzelnen Kunden individuell anzupassen. Dies hilft den Banken, den Kunden die Produkte und Dienstleistungen anzubieten, die ihren Bedürfnissen am besten entsprechen.
Insgesamt haben generative KI-Modelle das Potenzial, die Finanzbranche zu revolutionieren. Durch die Verbesserung von Abläufen, die Steigerung von Gewinnen und die Anpassung von Finanzdienstleistungen an jeden einzelnen Kunden kann diese Technologie den Banken helfen, intelligentere Entscheidungen zu treffen, von denen die Kunden langfristig profitieren werden. Es ist eine aufregende Zeit für die Finanzbranche, da wir diese Technologie in die InvestGlass-Tools einbetten.
5. Welche Auswirkungen hat generative KI auf die Gesellschaft als Ganzes?
In absehbarer Zukunft wird die generative KI die meisten Banker und Beratungsaufgaben ersetzen. Die Technologie wird tief in die Wertschöpfung von InvestGlass eingebettet sein. Dies wird Geschäftsmodelle und Social-Media-Posts verändern. Banker werden sich auf neue Buzzwords stürzen und sicherstellen, dass ihre Gesichter echte menschliche Gesichter sind. Es wird schwieriger werden, echte kreative Arbeit zu liefern, da das Modell der unbeaufsichtigten, künstlichen Generierung vorbei sein wird. Wir glauben, dass die Kunden auch mit Algorithmen der Deep-Fake-Technologie ausgestattet sein werden, um zu überprüfen, ob das, was sie sehen, wahr ist oder nicht.
Der erste Trainingssatz wird mit dem InvestGlass-Beratungsmodul hart kodiert, aber das nächste Wort wird durch künstliche allgemeine Intelligenz aus vorhandenen Daten und einer Schicht des natürlichen Sprachmodells generiert. Das Modell wird ohne Codegenerierung aufgebaut und benötigt keine großen Modelle. Die ersten Entwürfe werden mit dem InvestGlass-Team und Ihren Bankern/Vertriebsteams abgestimmt, bevor die generativen KI-Tools neue Inhalte erstellen. Dies ist der effizienteste Weg, um neue Schlagworte zu schreiben und die Werbemaßnahmen zu verfeinern. Wenn Ihre Vertriebsmitarbeiter oder Banker originelle Inhalte schreiben möchten, können sie den vorhandenen Text immer noch löschen und manuell bearbeiten.
Generative KI-Modelle werden in der Finanzbranche immer beliebter, um Abläufe zu verbessern, Gewinne zu steigern und Kunden maßgeschneiderte Dienstleistungen anzubieten. InvestGlass ist Vorreiter mit seinen Lösungen für künstliche Intelligenz im Vertrieb und CRM, die den Finanzsektor revolutionieren sollen.
Warum dieses neue Modewort?
Nun, 90% dieses Artikels ist mit generativen KI-Anwendungen geschrieben. Es ist nicht der gesamte Artikel Sie haben Recht, aber wir glauben, dass in ein paar Jahren eine ganze Forschungsarbeit aus der Absicht generiert werden, mit einem natürlichen Sprachverständnis von zwei neuronalen Netzen, eine Voreinstellung der kreativen Arbeit und Boom getan - bessere Modelle werden eine vollständige A4 Geschichte ohne Trainingsdaten oder Code-Generierung zu schreiben.
Wir brauchen keine großen Sprachmodelle, um einen Tolstoi-Roman oder eine Jim-Cramer-Geschichte zu schreiben, um die generative KI sinnvoll zu nutzen.