L'importance de l'IA générative dans les ventes
L'IA a traditionnellement consisté à résoudre des problèmes prédéfinis, mais l'IA générative est un sous-domaine plus récent de l'IA qui traite de la génération de nouvelles solutions aux problèmes. Cela peut se faire par le biais d'une variété de méthodes, telles que les algorithmes génétiques, les réseaux neuronaux artificiels ou l'apprentissage automatique. Nous présenterons comment vous pouvez utiliser InvestGlass avec gpt3, diffusion stable pour améliorer la productivité avec de nouveaux concepts de modélisation générative.
1. Qu'est-ce que l'IA générative et quelles sont certaines de ses applications ?
2. Comment fonctionne l'IA générative et pourquoi est-elle si puissante ?
3. Quels sont les défis auxquels l'IA générative est confrontée et comment les surmonter ?
4. Comment l'IA générative influencera-t-elle la finance ?
5. Quelles sont les implications de l'IA générative pour la société dans son ensemble ?
1. Qu'est-ce que l'IA générative et quelles sont certaines de ses applications ?
Parmi les applications de l'IA générative, on peut citer :
-Générer de nouvelles idées
-Création de produits ou de services
-Conception de nouveaux processus ou systèmes
-Optimisation des opérations
-Découverte de nouveaux médicaments ou traitements
Vous pouvez utiliser l'IA générative de plusieurs façons pour améliorer votre entreprise. Tout d'abord, vous pouvez l'utiliser pour générer de nouvelles idées. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des algorithmes qui imitent le processus de sélection naturelle et d'évolution. Deuxièmement, vous pouvez utiliser l'IA générative pour créer de nouveaux produits ou services. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des algorithmes qui imitent le processus de créativité humaine. Troisièmement, vous pouvez utiliser l'IA générative pour concevoir de nouveaux processus ou systèmes. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des algorithmes qui imitent le processus de conception humaine. Quatrièmement, vous pouvez utiliser l'intelligence artificielle générative pour optimiser les opérations. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des algorithmes qui imitent le processus d'optimisation humaine. Cinquièmement, vous pouvez utiliser l'intelligence artificielle générative pour découvrir de nouveaux médicaments ou traitements. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des algorithmes qui imitent le processus de découverte humaine.
2. Comment les modèles génératifs fonctionnent-ils et pourquoi sont-ils si puissants avec les modèles de langage ?
Les modèles génératifs fonctionnent en utilisant un large éventail d'algorithmes conçus pour imiter le processus de sélection naturelle et d'évolution. Cela signifie que ces modèles peuvent générer de nouvelles idées, créer des produits ou des services, concevoir de nouveaux processus ou systèmes, optimiser les opérations et découvrir de nouveaux médicaments ou traitements. Les modèles génératifs sont puissants car ils sont capables de penser au-delà de ce que les humains peuvent faire et de générer des solutions totalement nouvelles.
L'IA générative peut être utilisée pour la modélisation générative d'images. Les modèles texte-image sont un tout nouveau type d'IA générative et ils ont le potentiel de révolutionner l'industrie de la publicité. InvestGlass Artificial Intelligence for Sales est un modèle texte-image qui utilise l'IA générative pour aider à créer des campagnes de marketing personnalisées basées sur les données des clients. Cela signifie que les spécialistes du marketing peuvent désormais cibler les clients avec plus de précision et d'efficacité que jamais, augmentant ainsi les conversions de ventes ainsi que le retour sur investissement.
3. Quels sont les défis de l'IA générative et des grands modèles de langage ?
L'IA générative est confrontée à une variété de défis qui doivent être relevés avant qu'elle ne puisse atteindre son plein potentiel. L'un des plus grands défis est la complexité des données. L'IA générative nécessite l'accès à de grands volumes de données afin de générer des résultats significatifs, ce qui peut être difficile à obtenir pour certaines entreprises. Les entreprises doivent s'assurer qu'elles disposent de suffisamment de données pour générer des résultats significatifs. En outre, l'IA générative doit également être formée régulièrement afin de rester à jour avec les dernières tendances et technologies.
L'IA générative peut également avoir du mal à être précise, car il peut être difficile pour ces modèles de distinguer les données réelles des données générées. Les entreprises doivent s'assurer qu'elles utilisent des sources fiables. Nous vous conseillons de tester Japser.ai ou GPT CHAT. Jasper.ai est une plateforme d'intelligence artificielle basée sur le texte, développée par InvestGlass. Elle utilise un traitement avancé du langage et une logique basée sur des règles pour générer des scripts de conversation automatisés qui sont utilisés pour conduire des conversations de vente via InvestGlass CRM.
GPT CHAT est une plateforme de chatbot basée sur l'apprentissage profond qui est également utilisée pour piloter des conversations automatisées. Ces plates-formes sont basées sur de grands ensembles de données d'entraînement tels que gpt 3, et Stabel Diffusion. Certains modèles utilisent le CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) et des modèles de diffusion. Les modèles de diffusion sont des modèles génératifs basés sur des transformateurs. Ils produisent des photographies réalistes à partir de descriptions textuelles d'objets simples comme des oiseaux ou des voitures. Certains modèles peuvent également être hébergés sur site pour éviter les requêtes en dehors de votre environnement.
L'IA générative est confrontée à un défi qui pourrait être celui de la baisse des prix. Générer des images de Donald Trump ou de toute autre personne est si facile qu'il serait tentant de tester la baisse de prix d'un titre avec un système d'IA basique. Vous n'avez pas besoin de puissance de calcul pour produire du texte ou une génération d'image réaliste. C'est la plus grande menace des 10 prochaines années - ou une opportunité. L'intelligence de cet algo apporte des images réalistes qui ne sont pas de fausses images. Ce sont des images photo-réalistes construites avec un modèle génératif intelligent. C'est de la vision par ordinateur, si l'on peut dire.
4. Comment les modèles d'IA générative influenceront-ils la finance ?
Chaque banque aura sa propre application des modèles génératifs d'ai. L'analyse des banquiers ne consiste pas à écrire de la poésie. Le texte est généralement très standard et parfois enrichi par une analyse des sentiments.
Les modèles d'IA générative sont de plus en plus utilisés dans le secteur financier pour améliorer les opérations et augmenter les bénéfices. L'analyse des sentiments est l'une de ces applications qui permet aux institutions financières de mieux comprendre les sentiments et les réactions des clients à l'égard des produits ou des services. En utilisant cette technologie, les institutions financières peuvent prendre des décisions éclairées sur la façon de commercialiser leurs produits, de gérer le service à la clientèle, ainsi que d'optimiser les stratégies de vente.
En outre, les modèles d'IA générative peuvent également être utilisés dans la gestion des risques et la détection des fraudes. Cette technologie peut aider les institutions financières à identifier les activités suspectes plus rapidement et plus précisément qu'auparavant. En outre, les modèles d'IA générative peuvent créer des profils détaillés de clients qui peuvent ensuite être utilisés pour personnaliser les services financiers pour chaque client individuel. Les banques peuvent ainsi proposer aux clients les produits et services les plus adaptés à leurs besoins.
Dans l'ensemble, les modèles d'IA générative ont le potentiel de révolutionner le secteur de la finance. En améliorant les opérations, en augmentant les profits et en personnalisant les services financiers pour chaque client individuel, cette technologie peut aider les banques à prendre des décisions plus intelligentes qui bénéficieront aux clients à long terme. C'est une période passionnante pour la finance car nous intégrons cette technologie dans les outils InvestGlass.
5. Quelles sont les implications de l'IA générative pour la société dans son ensemble ?
Dans un avenir prévisible, l'IA générative remplacera la plupart des banquiers et des tâches de rédaction de conseils. La technologie sera profondément intégrée dans la création de valeur d'InvestGlass. Cela changera les modèles d'entreprise ainsi que les messages sur les médias sociaux ; les banquiers se jetteront sur les nouveaux mots à la mode et s'assureront que leurs visages sont de vrais visages humains. Il sera plus difficile de fournir un véritable travail créatif car le modèle généré de manière non supervisée sera révolu. Nous pensons que les clients seront également équipés d'un algorithme de technologie "deep fake" pour vérifier si ce qu'ils regardent est vrai ou non.
Le premier ensemble d'entraînement sera codé en dur avec le module de conseil InvestGlass, mais le mot suivant sera généré par l'intelligence générale artificielle, à partir de données existantes, et d'une couche du modèle de langage naturel. Le modèle est construit sans génération de code et ne nécessite pas de grands modèles. Les premières ébauches sont adaptées avec l'équipe d'InvestGlass et vos banquiers / équipes de vente puis les outils d'ai génératif produisent le nouveau contenu. C'est la manière la plus efficace d'écrire de nouveaux buzzwords et de peaufiner les sollicitations. Si vos vendeurs ou banquiers veulent écrire du contenu original, ils peuvent toujours effacer et écrire manuellement sur le texte existant.
Les modèles d'IA générative deviennent de plus en plus populaires dans le secteur de la finance comme moyen d'améliorer les opérations, d'augmenter les profits et de fournir aux clients des services personnalisés. InvestGlass ouvre la voie avec ses solutions d'intelligence artificielle pour les ventes et la gestion de la relation client, qui sont conçues pour révolutionner le secteur de la finance.
Pourquoi ce nouveau mot à la mode ?
Eh bien, 90% de cet article est écrit avec des applications de l'ai générative. Ce n'est pas la totalité de l'article, vous avez raison, mais nous pensons que dans quelques années, un document de recherche entier sera généré à partir de l'intention, avec une compréhension du langage naturel de deux réseaux neuronaux, un préréglage du travail créatif et boum, les meilleurs modèles écriront une histoire complète en A4 sans données d'entraînement ou génération de code.
Nous n'avons pas besoin de grands modèles linguistiques pour écrire un roman de Tolstoï ou une histoire de Jim Cramer pour faire bon usage de l'IA générative.