Satışta Üretken Yapay Zekanın Önemi
Üretken yapay zeka, müşteri etkileşimlerini geliştirerek ve verimliliği artırarak satışlarda devrim yaratıyor. Yakın zamanda yapılan bir araştırma gösteriyor ki 84% üretken yapay zeka kullanan işletmeler gelişmiş müşteri etkileşimi sayesinde satışlarını artırmıştır. Temel uygulamalar arasında temel içerik oluşturma (82%), pazar veri analizi (74%) ve otomatik kişiselleştirilmiş iletişim (71%) yer almaktadır. Üretken yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, satış stratejilerine entegrasyonu önemli gelir artışı sağlamaya ve geleneksel satış süreçlerini dönüştürmeye hazırlanıyor.
YZ geleneksel olarak önceden tanımlanmış problemleri çözmekle ilgilidir, ancak üretken YZ, problemlere yeni çözümler üretmekle ilgilenen YZ'nin daha yeni bir alt alanıdır. Bu, genetik algoritmalar, yapay sinir ağları veya makine öğrenimi gibi çeşitli yöntemlerle yapılabilir. Yeni üretken modelleme kavramlarıyla üretkenliği artırmak için InvestGlass'ı gpt3, stabil difüzyon ile nasıl kullanabileceğinizi sunacağız.
1. Üretken yapay zeka nedir ve bazı uygulamaları nelerdir?
2. Üretken yapay zeka nasıl çalışır ve neden bu kadar güçlüdür?
3. Üretken yapay zeka hangi zorluklarla karşılaşıyor ve bunların üstesinden nasıl gelinebilir?
4. Üretken yapay zeka finansı nasıl etkileyecek?
5. Üretken yapay zekanın bir bütün olarak toplum üzerindeki etkileri nelerdir?
1. Üretken yapay zeka nedir ve bazı uygulamaları nelerdir?
Üretken yapay zeka uygulamalarından bazıları şunlardır:
-Yeni fikirler üretmek
-Ürün veya hizmet yaratma
-Yeni süreçlerin veya sistemlerin tasarlanması
-Operasyonların optimize edilmesi
-Yeni ilaçların veya tedavilerin keşfedilmesi
İşinizi geliştirmek için üretken yapay zekayı kullanabileceğiniz birkaç yol vardır. İlk olarak, yeni fikirler üretmek için kullanabilirsiniz. Bu, doğal seçilim ve evrim sürecini taklit eden algoritmalar kullanılarak yapılabilir. İkinci olarak, şunları kullanabilirsiniz Yeni ürünler yaratmak için üretken yapay zeka veya hizmetler. Bu, insan yaratıcılığı sürecini taklit eden algoritmalar kullanılarak yapılabilir. Üçüncü olarak, yeni süreçler veya sistemler tasarlamak için üretken yapay zekayı kullanabilirsiniz. Bu, insan tasarımı sürecini taklit eden algoritmalar kullanılarak yapılabilir. Dördüncü olarak, üretken yapay zekayı yapay zeka operasyonları optimize etmek için. Bu, insan optimizasyon sürecini taklit eden algoritmalar kullanılarak yapılabilir. Beşinci olarak, yeni ilaçlar veya tedaviler keşfetmek için üretken yapay zekayı kullanabilirsiniz. Bu, insan keşif sürecini taklit eden algoritmalar kullanılarak yapılabilir.
2. Üretken modeller nasıl çalışır ve dil modellerinde neden bu kadar güçlüdür?
Üretken modeller, doğal seleksiyon ve evrim sürecini taklit etmek için tasarlanmış çok çeşitli algoritmalar kullanarak çalışır. Bu, bu modellerin yeni fikirler üretebileceği, ürün veya hizmetler yaratabileceği, yeni süreçler veya sistemler tasarlayabileceği, operasyonları optimize edebileceği ve yeni ilaçlar veya tedaviler keşfedebileceği anlamına gelir. Üretken modeller güçlüdür çünkü insanların yapabileceğinin ötesinde düşünebilir ve tamamen yeni çözümler üretebilirler.
Üretken yapay zeka, görüntü üretken modelleme için kullanılabilir. Metinden görüntüye modeller çok yeni bir üretken yapay zeka türüdür ve reklamcılık sektöründe devrim yaratma potansiyeline sahiptir. InvestGlass Artificial Intelligence for Sales, kişiselleştirilmiş reklamlar oluşturmaya yardımcı olmak için üretken yapay zeka kullanan bir metinden görüntüye modeldir. pazarlama müşteri verilerine dayalı kampanyalar. Bu, pazarlamacıların artık müşterileri daha önce hiç olmadığı kadar hassas ve verimli bir şekilde hedefleyebileceği ve satış dönüşümlerinin yanı sıra yatırım getirisini de artırabileceği anlamına geliyor.
3. Üretken yapay zekanın karşılaştığı zorluklar ve büyük dil modelleri
Üretken yapay zeka, tam potansiyeline ulaşmadan önce ele alınması gereken çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. En büyük zorluklardan biri veri karmaşıklığıdır. Üretken YZ, anlamlı sonuçlar üretmek için büyük hacimli verilere erişim gerektirir ve bu bazı şirketler için elde edilmesi zor olabilir. Şirketlerin anlamlı sonuçlar üretmek için yeterli veriye sahip olduklarından emin olmaları gerekir. Ayrıca, üretken yapay zekanın en son trendler ve teknolojilerle güncel kalabilmesi için düzenli olarak eğitilmesi gerekir.
Üretken yapay zeka, bu modellerin gerçek verilerle üretilen verileri ayırt etmesi zor olabileceğinden doğruluk konusunda da sorun yaşayabilir. Şirketlerin güvenilir kaynaklar kullandıklarından emin olmaları gerekir. Japser.ai veya GPT CHAT'i test etmenizi tavsiye ediyoruz. Jasper.ai metin tabanlı bir yapay zeka InvestGlass tarafından geliştirilen platform. InvestGlass CRM aracılığıyla satış görüşmelerini yönlendirmek için kullanılan otomatik konuşma komut dosyaları oluşturmak için gelişmiş dil işleme ve kural tabanlı mantık kullanır.
GPT CHAT, otomatik konuşmaları yönlendirmek için de kullanılan derin öğrenme tabanlı bir sohbet robotu platformudur. Bu platformlar, gpt 3 ve Stabel Diffusion gibi büyük eğitim veri setlerine dayanmaktadır. Bazı modeller CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) ve difüzyon modellerini kullanacaktır. Difüzyon modelleri dönüştürücü tabanlı üretken modellerdir. Kuşlar ve arabalar gibi basit nesnelerin metinsel açıklamalarından gerçekçi fotoğraflar üretir. Bazı modeller, ortamınız dışındaki sorguları önlemek için şirket içinde de barındırılabilir.
Üretken yapay zeka, fiyat hareketi olabilecek bir zorlukla karşı karşıya. Donald Trump'ın ya da başka herhangi bir kişinin görüntülerini oluşturmak o kadar kolay ki, temel bir yapay zeka sistemiyle bir güvenliğin fiyat düşüşünü test etmek cazip olacaktır. Metin ya da gerçekçi bir görüntü üretmek için bilgi işlem gücüne ihtiyacınız yok. Bu önümüzdeki 10 yılın en büyük tehdidi - ya da fırsatı. Bu algo'nun zekası, sahte görüntüler olmayan gerçekçi görüntüler getiriyor. Bunlar akıllı bir üretken modelle oluşturulmuş foto-gerçekçi görüntülerdir. Eğer böyle söyleyebilirsek bu bilgisayar görüşüdür.
4. Üretken yapay zeka modelleri finansı nasıl etkileyecek?
Her biri bankanın kendi uygulaması olacak üretken yapay zeka modelleri. Bankacıların analizi şiir yazmak değildir. Metin genellikle çok standarttır ve bazen duygu analizi ile zenginleştirilir.
Üretken yapay zeka modelleri, operasyonların iyileştirilmesine ve kârın artırılmasına yardımcı olmak için finans sektöründe giderek daha fazla kullanılmaktadır. Duygu analizi, finans kuruluşlarının müşteri duygularını ve ürün veya hizmetlere yönelik tepkilerini daha iyi anlamalarını sağlayan bu tür uygulamalardan biridir. Finans kuruluşları bu teknolojiyi kullanarak ürünlerini nasıl pazarlayacakları, müşteri hizmetlerini nasıl yönetecekleri ve satış stratejilerini nasıl optimize edecekleri konusunda bilinçli kararlar alabilirler.
Ayrıca, üretken yapay zeka modelleri risk yönetimi ve dolandırıcılık tespitinde de kullanılabilir. Bu teknoloji, finans kuruluşlarının şüpheli faaliyetleri eskisinden daha hızlı ve doğru bir şekilde tespit etmesine yardımcı olabilir. Ek olarak, üretken yapay zeka modelleri, daha sonra her bir müşteri için finansal hizmetleri özelleştirmek için kullanılabilecek ayrıntılı müşteri profilleri oluşturabilir. Bu, bankaların müşterilere ihtiyaçlarına en uygun ürün ve hizmetleri sunmalarına yardımcı olur.
Genel olarak, üretken yapay zeka modelleri finans sektöründe devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Bu teknoloji, operasyonları iyileştirerek, kârları artırarak ve finansal hizmetleri her bir müşteri için özelleştirerek, bankaların uzun vadede müşterilere fayda sağlayacak daha akıllı kararlar almasına yardımcı olabilir. Bu teknolojiyi InvestGlass araçlarının içine yerleştirdiğimiz için finans için heyecan verici bir zaman.
5. Üretken yapay zekanın bir bütün olarak toplum üzerindeki etkileri nelerdir?
Öngörülebilir gelecekte, üretken yapay zeka çoğu bankacının ve danışmanlık yazma görevinin yerini alacaktır. Teknoloji, InvestGlass değer yaratımının içine derinlemesine gömülecek. Bu durum iş modellerinin yanı sıra sosyal medya paylaşımlarını da değiştirecek, bankacılar yeni moda sözcüklere atlayacak ve yüzlerinin gerçek insan yüzleri olduğundan emin olacaklar. Denetimsiz bir şekilde oluşturulan model sona ereceği için gerçek yaratıcı işler sunmak daha zor olacak. Müşterilerin de baktıkları şeyin doğru olup olmadığını kontrol etmek için derin sahte teknoloji algoritması ile donatılacağına inanıyoruz.
İlk eğitim seti InvestGlass danışmanlık modülü ile kodlanacak, ancak sonraki kelime yapay genel zeka tarafından mevcut verilerden ve doğal dil modelinin bir katmanından üretilecektir. Model kod üretmeden oluşturulmuştur ve büyük modellere ihtiyaç duymaz. İlk taslaklar InvestGlass ekibi ve bankacı / satış ekiplerinizle uyarlanır ve ardından üretken yapay zeka araçları yeni içerik üretir. Bu, yeni moda kelimeler yazmanın ve taleplere ince ayar yapmanın en verimli yolu olacaktır. Satış veya bankacılarınız orijinal içerik yazmak isterlerse, mevcut metni silebilir ve manuel olarak yazabilirler.
Üretken yapay zeka modelleri, operasyonları iyileştirme, kârı artırma ve müşterilere özelleştirilmiş hizmetler sunma aracı olarak finans sektöründe giderek daha popüler hale geliyor. InvestGlass, finans sektöründe devrim yaratmak için tasarlanan satış ve CRM çözümleri için yapay zeka ile öncülük ediyor.
Neden bu yeni moda sözcük?
Bu makalenin 90%'si üretken yapay zeka uygulamaları ile yazılmıştır. Haklı olduğunuz makalenin tamamı değil, ancak birkaç yıl içinde, iki sinir ağının doğal dil anlayışı, yaratıcı bir çalışma ve bom done - daha iyi modellerin eğitim verileri veya kod üretimi olmadan tam bir A4 hikayesi yazacağı bir niyetten bütün bir araştırma makalesinin oluşturulacağına inanıyoruz.
Üretken Yapay Zekadan iyi bir şekilde yararlanmak için Tolstoy romanı veya Jim Cramer hikayesi yazmak için büyük dil modellerine ihtiyacımız yok.