営業におけるジェネレーティブAIの重要性
ジェネレーティブAIは、顧客との対話を強化し、効率を高めることで、営業に革命をもたらしている。最近の調査によると ジェネレーティブAIを活用する企業の84% は、顧客エンゲージメントの向上による売上増加を経験している。主なアプリケーションには、基本的なコンテンツ作成（82%）、市場データ分析（74%）、自動パーソナライズド・コミュニケーション（71%）などがある。ジェネレーティブAIが進化を続ける中、営業戦略への統合は大幅な収益成長を促進し、従来の営業プロセスを変革する準備が整っている。.
AIは伝統的に、あらかじめ定義された問題を解決することを目的としてきたが、ジェネレーティブAIは、問題に対する斬新な解決策を生み出すことを扱う、AIの新しいサブフィールドである。これは、遺伝的アルゴリズム、人工ニューラルネットワーク、機械学習など、様々な手法で行うことができます。InvestGlassとgpt3、安定した拡散を使用し、新しいジェネレーティブ・モデリングの概念で生産性を向上させる方法をご紹介します。.
1.ジェネレーティブAIとは何か、その応用例とは？
2.生成AIはどのように機能し、なぜそれほど強力なのか？
3.生成AIはどのような課題に直面し、どのように克服することができるのか。
4.ジェネレーティブAIは金融にどのような影響を与えるか
5.ジェネレーティブAIが社会全体に与える影響とは？
1.ジェネレーティブAIとは何か、その応用例とは？
ジェネレーティブAIの応用例としては、以下のようなものがある：
-新しいアイデアを生み出す
-製品やサービスの創造
-新しいプロセスやシステムの設計
-オペレーションの最適化
-新薬や治療法の発見
ジェネレーティブAIを使ってビジネスを改善する方法はいくつかある。まず、新しいアイデアを生み出すために使うことができる。これは、自然淘汰と進化のプロセスを模倣したアルゴリズムを使うことで実現できる。第二に 新商品を生み出すジェネレーティブAI あるいはサービス。これは、人間の創造性のプロセスを模倣するアルゴリズムを使用することによって行うことができる。第三に、生成的AIを使って新しいプロセスやシステムを設計することができる。これは、人間の設計プロセスを模倣したアルゴリズムを使用することで実現できる。第四に、ジェネレーティブ 人工知能 オペレーションを最適化する。これは、人間の最適化プロセスを模倣したアルゴリズムを使用することで可能だ。そして5つ目は、ジェネレーティブAIを使って新薬や治療法を発見することだ。これは、人間の発見のプロセスを模倣したアルゴリズムを使うことで可能だ。.
2.生成モデルはどのように機能するのか、なぜ言語モデルでこれほど強力なのか
ジェネレーティブ・モデルは、自然淘汰と進化のプロセスを模倣するように設計された幅広いアルゴリズムを使用することで機能する。つまりこれらのモデルは、新しいアイデアを生み出し、製品やサービスを創造し、新しいプロセスやシステムを設計し、オペレーションを最適化し、新薬や治療法を発見することができる。ジェネレーティブ・モデルが強力なのは、人間ができる以上のことを考え、まったく新しい解決策を生み出すことができるからである。.
ジェネレーティブAIは画像生成モデリングに使用できる。テキストから画像へのモデルは非常に新しいタイプのジェネレーティブAIであり、広告業界に革命を起こす可能性を秘めている。InvestGlassの営業用人工知能は、生成AIを使用したテキストから画像へのモデルで、パーソナライズされた広告の作成を支援します。 マーケティング キャンペーンを顧客データに基づいて行うことができます。つまり、マーケティング担当者はこれまで以上に正確かつ効率的に顧客をターゲットにできるようになり、ROIだけでなく販売転換率も高めることができる。.
3.生成AIが直面する課題と大規模言語モデル
ジェネレーティブAIは、その可能性を最大限に発揮する前に対処すべきさまざまな課題に直面している。最大の課題のひとつは、データの複雑さである。ジェネレーティブAIは、意味のある結果を生成するために大量のデータへのアクセスを必要とするが、企業によってはこれを得ることが困難な場合もある。企業は、意味のある結果を生み出すのに十分なデータを確保する必要がある。さらに、ジェネレーティブAIは、最新のトレンドやテクノロジーに対応するため、定期的にトレーニングを受ける必要がある。.
ジェネレーティブAIは、実際のデータと生成されたデータを区別するのが難しいため、精度の面でも苦労することがある。企業は信頼できるソースを使用していることを確認する必要があります。私たちは、Japser.aiまたはGPT CHATをテストするようアドバイスしている。Jasper.aiはテキストベースの 人工知能 InvestGlassが開発したプラットフォーム。高度な言語処理とルールベースのロジックを使用し、自動会話スクリプトを生成し、InvestGlass CRMを通して営業会話を促進します。.
GPT CHATはディープラーニングベースのチャットボットプラットフォームで、自動化された会話を推進するためにも使用されている。それらのプラットフォームは、gpt 3やStabel Diffusionなどの大規模なトレーニングデータセットに基づいている。モデルによってはCLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）や拡散モデルを使用する。拡散モデルは、変換器ベースの生成モデルである。鳥や車のような単純な物体のテキスト記述からリアルな写真を生成する。モデルによっては、外部からの問い合わせを防ぐために、オンプレミスでホストすることもできる。.
生成AIは値動きという課題に直面している。ドナルド・トランプやその他の人物の画像を生成するのはとても簡単なので、基本的なAIシステムでセキュリティの値下がりをテストしたくなるだろう。テキストやリアルな画像生成に計算能力は必要ない。これは今後10年で最大の脅威であり、チャンスでもある。このアルゴの知性は、フェイク画像ではないリアルな画像をもたらす。スマートな生成モデルで作られたフォトリアリスティックな画像なのだ。言ってみればコンピュータ・ビジョンだ。.
4.生成AIモデルは金融にどのような影響を与えるか
それぞれ 銀行は独自のアプリケーションを持つ 生成的aiモデルの。銀行員の分析は詩を書くことではない。テキストは通常非常に標準的で、時にはセンチメント分析で強化されることもある。.
金融業界では、業務改善や利益向上に役立つ生成AIモデルの活用が進んでいる。センチメント分析は、金融機関が商品やサービスに対する顧客の感情や反応をよりよく理解できるようにする、そのようなアプリケーションの1つです。このテクノロジーを利用することで、金融機関は商品の販売方法や顧客サービスの管理、販売戦略の最適化について、情報に基づいた意思決定を行うことができる。.
さらに、生成AIモデルはリスク管理や不正検知にも利用できる。このテクノロジーは、金融機関が疑わしい行動を以前よりも迅速かつ正確に特定するのに役立つ。さらに、ジェネレーティブAIモデルは詳細な顧客プロファイルを作成することができ、それを使って個々の顧客向けに金融サービスをカスタマイズすることができる。これにより、銀行は顧客のニーズに最も適した商品やサービスを提供することができる。.
全体として、生成AIモデルは金融業界に革命を起こす可能性を秘めている。業務を改善し、利益を増やし、個々の顧客ごとに金融サービスをカスタマイズすることで、このテクノロジーは銀行が長期的に顧客に利益をもたらす、よりスマートな意思決定を行うのに役立ちます。私たちはこの技術をInvestGlassのツールに組み込んでおり、金融にとってエキサイティングな時代です。.
5.ジェネレーティブAIが社会全体に与える影響とは？
予見可能な将来、ジェネレーティブAIはほとんどの銀行員やアドバイザリーライティング業務に取って代わるだろう。このテクノロジーはインベストグラスの価値創造に深く組み込まれるだろう。これはビジネスモデルを変えるだけでなく、ソーシャルメディアへの投稿も変えるだろう。教師なしで生成されるモデルは終わり、本物の創造的な仕事を提供することは難しくなるでしょう。私たちは、クライアントが見ているものが真実かどうかをチェックするために、ディープフェイク・テクノロジー・アルゴリズムを装備するようになると考えている。.
最初のトレーニング・セットは、InvestGlassのアドバイザリー・モジュールでハード・コード化されるが、次の単語は、既存のデータと自然言語モデルのレイヤーから、人工知能によって生成される。このモデルはコード生成なしで構築され、大規模なモデルを必要としない。最初の草稿は、InvestGlassチームとお客様のバンカー/営業チームによって調整され、その後、生成AIツールによって新しいコンテンツが生成されます。これは新しい流行語を書いたり、勧誘を微調整する最も効率的な方法です。もし営業担当者や銀行員がオリジナルのコンテンツを書きたい場合でも、既存のテキストを消して手書きすることも可能です。.
金融業界では、業務の改善、利益の増加、顧客にカスタマイズされたサービスを提供する手段として、AI生成モデルの人気が高まっています。InvestGlassは、金融部門に革命を起こすために設計された販売とCRMソリューションのための人工知能で道をリードしています。.
なぜこの新しい流行語が生まれたのか？
さて、この記事の90%は、ジェネレーティブAIアプリケーションで書かれています。しかし、我々は、数年後には、2つのニューラルネットワークの自然言語理解と創造的な仕事のプリセットとブームで、意図から全体の研究論文が生成されると信じています - より良いモデルは、トレーニングデータやコード生成なしで完全なA4の物語を書くでしょう。.
ジェネレーティブAIをうまく活用するために、トルストイの小説やジム・クレイマーの物語を書くための大規模な言語モデルは必要ない。.