L'importanza dell'IA generativa nelle vendite
L'AI generativa sta rivoluzionando le vendite, migliorando le interazioni con i clienti e aumentando l'efficienza. Un recente studio indica che l'84% delle aziende che utilizzano l'AI generativa ha registrato un aumento delle vendite grazie al miglioramento del coinvolgimento dei clienti. Le applicazioni principali includono la creazione di contenuti di base (82%), l'analisi dei dati di mercato (74%) e le comunicazioni personalizzate automatizzate (71%). Con l'evoluzione dell'IA generativa, la sua integrazione nelle strategie di vendita è destinata a generare una crescita significativa dei ricavi e a trasformare i processi di vendita tradizionali.
L'IA si occupa tradizionalmente di risolvere problemi predefiniti, ma l'IA generativa è un sottocampo più recente dell'IA che si occupa di generare nuove soluzioni ai problemi. Questo può essere fatto attraverso una varietà di metodi, come gli algoritmi genetici, le reti neurali artificiali o l'apprendimento automatico. Presenteremo come è possibile utilizzare InvestGlass con gpt3, diffusione stabile per migliorare la produttività con i nuovi concetti di modellazione generativa.
1. Che cos'è l'Intelligenza Artificiale Generativa e quali sono alcune delle sue applicazioni?
2. Come funziona l'AI generativa e perché è così potente
3. Quali sono le sfide che l'IA generativa deve affrontare e come possono essere superate?
4. Quale sarà l'impatto dell'IA generativa sulla finanza
5. Quali sono le implicazioni dell'IA generativa per la società nel suo complesso?
1. Che cos'è l'Intelligenza Artificiale Generativa e quali sono alcune delle sue applicazioni?
Alcune delle applicazioni dell'IA generativa includono:
-Generare nuove idee
-Creare prodotti o servizi
-Progettazione di nuovi processi o sistemi
-Ottimizzare le operazioni
-Scoperta di nuovi farmaci o trattamenti
Ci sono alcuni modi in cui può utilizzare l'AI generativa per migliorare la sua attività. Innanzitutto, può usarla per generare nuove idee. Questo può essere fatto utilizzando algoritmi che imitano il processo di selezione naturale e di evoluzione. In secondo luogo, può utilizzare l 'AI generativa per creare nuovi prodotti o servizi. Questo può essere fatto utilizzando algoritmi che imitano il processo della creatività umana. In terzo luogo, è possibile utilizzare l'AI generativa per progettare nuovi processi o sistemi. Questo può essere fatto utilizzando algoritmi che imitano il processo di progettazione umana. In quarto luogo, può utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per ottimizzare le operazioni. Questo può essere fatto utilizzando algoritmi che imitano il processo di ottimizzazione umana. E in quinto luogo, si può usare l'AI generativa per scoprire nuovi farmaci o trattamenti. Questo può essere fatto utilizzando algoritmi che imitano il processo di scoperta umana.
2. Come funzionano i modelli generativi e perché sono così potenti con i modelli linguistici.
I modelli generativi funzionano utilizzando un'ampia gamma di algoritmi progettati per imitare il processo di selezione naturale e di evoluzione. Ciò significa che questi modelli possono generare nuove idee, creare prodotti o servizi, progettare nuovi processi o sistemi, ottimizzare le operazioni e scoprire nuovi farmaci o trattamenti. I modelli generativi sono potenti perché sono in grado di pensare al di là di ciò che gli esseri umani possono fare e di generare soluzioni completamente nuove.
L'AI generativa può essere utilizzata per la modellazione generativa di immagini. I modelli da testo a immagine sono un tipo molto nuovo di AI generativa e hanno il potenziale per rivoluzionare il settore pubblicitario. L'Intelligenza Artificiale per le Vendite di InvestGlass è un modello da testo a immagine che utilizza l'AI generativa per aiutare a creare campagne di marketing personalizzate basate sui dati dei clienti. Ciò significa che i marketer possono rivolgersi ai clienti in modo più preciso ed efficiente che mai, aumentando le conversioni di vendita e il ROI.
3. Quali sfide deve affrontare l'IA generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni?
L'AI generativa deve affrontare una serie di sfide che devono essere affrontate prima che possa raggiungere il suo pieno potenziale. Una delle sfide più grandi è la complessità dei dati. L'AI generativa richiede l'accesso a grandi volumi di dati per generare risultati significativi, e per alcune aziende può essere difficile da ottenere. Le aziende devono assicurarsi di avere dati sufficienti per generare risultati significativi. Inoltre, l'Intelligenza Artificiale Generativa deve essere addestrata regolarmente per rimanere aggiornata sulle ultime tendenze e tecnologie.
L'AI generativa può anche lottare con l'accuratezza, in quanto può essere difficile per questi modelli distinguere tra dati reali e dati generati. Le aziende devono assicurarsi di utilizzare fonti affidabili. Le consigliamo di testare Japser.ai o GPT CHAT. Jasper.ai è una piattaforma di intelligenza artificiale basata sul testo, sviluppata da InvestGlass. Utilizza un'elaborazione linguistica avanzata e una logica basata su regole per generare script di conversazione automatizzati che vengono utilizzati per guidare le conversazioni di vendita attraverso il CRM di InvestGlass.
GPT CHAT è una piattaforma di chatbot basata sul deep learning, utilizzata anche per guidare conversazioni automatizzate. Queste piattaforme si basano su grandi set di dati di formazione come gpt 3 e Stabel Diffusion. Alcuni modelli utilizzeranno CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) e modelli di diffusione. I modelli di diffusione sono modelli generativi basati su trasformatori. Producono fotografie realistiche a partire da descrizioni testuali di oggetti semplici come uccelli e automobili. Alcuni modelli possono essere anche ospitati in sede per evitare che le query vengano effettuate al di fuori del suo ambiente.
L'AI generativa affronta una sfida che potrebbe essere il movimento del prezzo. Generare immagini di Donald Trump o di qualsiasi altra persona è così facile che sarebbe allettante testare il calo di prezzo di una sicurezza con un sistema AI di base. Non è necessaria la potenza di calcolo per produrre un testo o una generazione di immagini realistiche. Questa è la più grande minaccia dei prossimi 10 anni - o opportunità. L'intelligenza di questo algoritmo genera immagini realistiche che non sono immagini false. Sono immagini foto-realistiche costruite con un modello generativo intelligente. È una visione computerizzata, se così si può dire.
4. In che modo i modelli di AI generativa avranno un impatto sulla finanza
Ogni banca avrà la propria applicazione dei modelli generativi di Ai. L'analisi dei banchieri non consiste nello scrivere poesie. Il testo è solitamente molto standard e talvolta arricchito con l'analisi del sentimento.
I modelli di AI generativa sono sempre più utilizzati nel settore finanziario per contribuire a migliorare le operazioni e ad aumentare i profitti. L'analisi del sentimento è una di queste applicazioni che consente agli istituti finanziari di comprendere meglio il sentimento e le reazioni dei clienti ai prodotti o ai servizi. Utilizzando questa tecnologia, gli istituti finanziari possono prendere decisioni informate su come commercializzare i loro prodotti, gestire il servizio clienti e ottimizzare le strategie di vendita.
Inoltre, i modelli di AI generativa possono essere utilizzati anche nella gestione del rischio e nel rilevamento delle frodi. Questa tecnologia può aiutare le istituzioni finanziarie a identificare le attività sospette in modo più rapido e preciso rispetto al passato. Inoltre, i modelli di AI generativa possono creare profili dettagliati dei clienti, che possono poi essere utilizzati per personalizzare i servizi finanziari per ogni singolo cliente. Questo aiuta le banche a offrire ai clienti i prodotti e i servizi più adatti alle loro esigenze.
Nel complesso, i modelli di AI generativa hanno il potenziale per rivoluzionare il settore finanziario. Migliorando le operazioni, aumentando i profitti e personalizzando i servizi finanziari per ogni singolo cliente, questa tecnologia può aiutare le banche a prendere decisioni più intelligenti che andranno a vantaggio dei clienti nel lungo periodo. È un momento entusiasmante per la finanza, poiché stiamo integrando questa tecnologia negli strumenti di InvestGlass.
5. Quali sono le implicazioni dell'IA generativa per la società nel suo complesso?
Nel prossimo futuro, l'AI generativa sostituirà la maggior parte dei banchieri e dei compiti di scrittura di consulenza. La tecnologia sarà profondamente incorporata nella creazione di valore di InvestGlass. Questo cambierà i modelli di business, così come i post sui social media: i banchieri si butteranno su nuove parole d'ordine e si assicureranno che i loro volti siano veri volti umani. Sarà più difficile fornire un lavoro creativo autentico, poiché il modello generato in modo non supervisionato sarà finito. Riteniamo che anche i clienti saranno dotati di un algoritmo tecnologico di deep fake per verificare se ciò che stanno guardando è vero o meno.
Il primo set di formazione sarà codificato con il modulo di consulenza di InvestGlass, ma la parola successiva sarà generata dall'intelligenza generale artificiale, a partire dai dati esistenti e da un livello del modello di linguaggio naturale. Il modello è costruito senza generazione di codice e non necessita di modelli di grandi dimensioni. Le prime bozze vengono adattate con il team di InvestGlass e con i suoi banchieri/venditori, poi gli strumenti di AI generativa producono nuovi contenuti. Questo sarà il modo più efficiente per scrivere nuove parole d'ordine e perfezionare le sollecitazioni. Se i suoi venditori o banchieri vogliono scrivere contenuti originali, possono comunque cancellare e scrivere manualmente sul testo esistente.
I modelli di AI generativa stanno diventando sempre più popolari nel settore finanziario come mezzo per migliorare le operazioni, aumentare i profitti e fornire ai clienti servizi personalizzati. InvestGlass è all'avanguardia con le sue soluzioni di intelligenza artificiale per le vendite e il CRM, destinate a rivoluzionare il settore finanziario.
Perché questa nuova parola d'ordine?
Beh, il 90% di questo articolo è scritto con applicazioni di AI generativa. Non è l'intero articolo, ha ragione, ma crediamo che in pochi anni un intero articolo di ricerca sarà generato dall'intento, con una comprensione del linguaggio naturale di due reti neurali, un preset di lavoro creativo e boom fatto - modelli migliori scriveranno una storia A4 completa senza dati di formazione o generazione di codice.
Non abbiamo bisogno di grandi modelli linguistici per scrivere un romanzo di Tolstoj o una storia di Jim Cramer per fare un buon uso dell'IA generativa.