이제 막 등장하기 시작한 인공 지능의 진정한 잠재력과 함께 기술은 전자 상거래 산업이 더 높은 생산성과 우수한 고객 서비스를 달성하는 데 도움이 될 것입니다.
전자상거래 스타트업과 유니콘이 수익을 창출하고 고객 이탈에 대처해야 한다는 압박에 직면한 상황에서 운영 효율성을 개선하고 탁월한 고객 경험을 제공하는 것은 업계 기업의 최우선 과제 중 하나입니다. 인공지능의 활용과 그 디플레이션 효과는 두 가지 목표를 모두 달성하는 데 매우 도움이 될 수 있습니다. AI를 통합하는 기업은 시스템 전반의 데이터는 물론 자연스러운 오디오/텍스트 기반 AI 대화를 활용하여 고객 서비스를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 생성적 AI는 전자상거래 이해관계자 간의 상호작용 원칙을 더욱 혁신할 수 있으며 다음과 같은 새로운 애플리케이션 세트가 있습니다.
고객 지원 혁신: 고객 지원은 전자상거래 업계에서 인공 지능을 적용하기 시작한 첫 번째 영역입니다. 제한적이고 다소 투박한 응답을 제공하고 고객 경험을 개선하기보다 비용을 절감하도록 설계된 기존 챗봇 모델로 시작하십시오. 하지만 생성적 AI는 머신러닝, 딥러닝 방법, 고객 문의에 대한 보다 자연스러운 응답 덕분에 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 컨텍스트 보호를 분석하고 자연스러운 응답을 생성하며 최적화된 응답을 사용하여 고객 쿼리를 효율적으로 처리합니다. 중국의 일부 선도 기업은 인공 지능을 사용하여 수많은 고객 요구 사항을 해결할 수 있었습니다.
제품 카탈로그: OpenAI의 다양한 제품은 콘텐츠 생성을 위한 인공 지능 활용의 힘을 입증했습니다. 이제 전자 상거래 요구 사항을 충족하기 위해 텍스트, 이미지 및 비디오를 생성하는 특수 기능을 제공하는 다양한 비즈니스가 있습니다. "AI 기반 텍스트 생성", "텍스트를 이미지로", "텍스트를 비디오로" 기능은 카탈로그 생성 비용을 절감할 뿐만 아니라 전체 주기를 대폭 단축합니다. 설득력 있는 설명 작성부터 제품 온보딩, 분류, 라벨링 간소화에 이르기까지 생성 AI 도구는 시간과 비용 효율성을 한 단계 끌어올릴 수 있습니다. 또한 AI 기반 SEO 도구를 사용하면 기업에 검색 결과 상위권을 유지하는 데 도움이 되는 전략을 제공하여 가시성을 높일 수 있습니다.
또한 이러한 프로그램의 특별한 기능을 통해 콘텐츠, 출판 플랫폼 및 전달 매체의 실시간 변경이 가능해 전자 상거래 기업이 광범위한 도달 범위, 영향력 있는 브랜딩 및 대상 고객과의 우수한 상호 작용을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 모든 장점을 통해 Jasper.ai, Writesonic 및 Frase.io와 같은 AI 기반 제품 설명 작성 도구가 전 세계 고객에게 선호되는 것은 당연합니다.
개인화 기능: Generative AI는 동적 및 대화형 콘텐츠를 제공하고 전자 상거래 플랫폼이 과거 검색, 쇼핑 및 피드백 기록을 기반으로 대상 고객에게 개인화된 제안/추천을 제공하도록 돕습니다. 전자 상거래 기업이 과거 상호 작용, 충성도 프로그램 및 마케팅 캠페인에서 얻은 고객 데이터를 활용하여 어떤 콘텐츠, 제품, 경험 및 제안이 대상과 관련이 있는지 이해하는 데 도움이 되는 AI 기반 추천 도구인 Personalize.AI를 살펴보세요. 가장 의미가 있습니다.
개발자들은 이 도구가 25% 이상의 수익 성장을 달성할 수 있다고 주장하는데, 이는 꽤 인상적인 이득입니다. 이와 관련하여 중국의 전자상거래 시스템은 이미 상당히 발전되어 있습니다. 대부분의 다른 전자상거래 비즈니스와 달리 GMV의 상당 부분은 '추천'에 의해 주도되었으며 추천이 '검색'보다 더 높은 소비를 주도하는 미디어 소비와 유사해졌습니다. 생성적 개인화의 발전된 형태는 고객이 구매하기 전에 제품이 어떻게 보일지 확인할 수 있는 의류 및 액세서리에 대한 가상 체험과 같은 개인화된 카탈로그를 생성하는 것입니다.
크라우드소싱 피드백: Generative AI는 전자상거래 공간의 여러 플랫폼, 채널 및 마켓플레이스에서 고객 피드백을 "종합"하는 데 매우 유용한 것으로 입증되었습니다. 인공지능 도구에는 유사한 피드백을 그룹화하는 피드백 분류 및 클러스터링 기능이 탑재되어 전자상거래 기업이 전략적 관심 사항에 대해 신속하게 공유, 분석 및 조치를 취할 수 있도록 지원합니다. 생성적 AI 도구는 피드백에 대한 감정 분석을 수행하여 피드백에 더 많은 컨텍스트를 추가할 수도 있습니다. 이러한 정보 소스를 간소화함으로써 기업은 소비자 불만에 신속하고 효율적으로 대응하는 동시에 제품 개발 및 브랜딩 활동에 대한 통제력을 강화할 수 있습니다.
AI 주도 제품 디자인: 제너레이티브 AI는 전자 상거래 업계가 공동 창작, 즉 고객이 제품의 일부가 될 수 있는 프로세스인 C2M(고객에서 제조업체로)의 잠재력을 최대한 실현하는 데 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 서비스 생성 과정. C2B는 전자상거래 플랫폼이 브랜드와 더 나은 관계를 구축하는 동시에 추가 수익이나 독점권과 같은 이점을 얻을 수 있도록 돕습니다. Visualhound와 같은 AI 도구는 텍스트 프롬프트 형태로 잠재 구매자의 입력을 기반으로 독특한 의류와 상품을 디자인할 수 있습니다.
우리는 생성 인공 지능의 초기 단계에 있으며 그 응용 분야는 방대합니다. 이 기술의 혁신적인 잠재력은 이제 막 나타나기 시작했지만 차세대 생산성 물결을 불러일으킬 수 있는 좋은 위치에 있으며 그 과정에서 세계 경제에 최대 4조 4천억 달러의 가치를 추가할 수 있습니다(McKinsey Digital에 따르면). 특히 전자상거래 부문에서 이 기술의 채택은 2023년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 14.9%로 성장해 2032년까지 21억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 또한 전자상거래에 생성적 AI를 통합하면 더 높은 수준의 자동화가 가능해 인적 자원이 더 중요한 전략적 문제를 심의할 수 있게 됩니다. 전체적으로 생성 AI 시대가 도래했으며, 이 기술이 전체 비즈니스 생태계 가치 사슬에서 전자상거래의 중추가 되는 것은 시간 문제일 뿐입니다.
위 내용은 생성적 AI: 전자상거래의 차세대 개척지의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Apollo Research의 새로운 보고서에 따르면 고급 AI 시스템의 점검되지 않은 내부 배치는 상당한 위험을 초래합니다. 주요 AI 기업들 사이에서 널리 퍼져있는 이러한 감독 부족은 uncont에서 범위에 이르는 잠재적 인 치명적인 결과를 허용합니다.

전통적인 거짓말 탐지기는 구식입니다. 손목 대역으로 연결된 포인터에 의존하는 것은 대상의 활력 징후와 물리적 반응을 인쇄하는 거짓말 탐지기가 거짓말을 식별하는 데 정확하지 않습니다. 그렇기 때문에 거짓말 탐지 결과는 일반적으로 법원에서 채택되지는 않지만 많은 무고한 사람들이 감옥에 갇히게되었습니다. 대조적으로, 인공 지능은 강력한 데이터 엔진이며, 작동 원리는 모든 측면을 관찰하는 것입니다. 이것은 과학자들이 다양한 방식으로 진실을 찾는 응용 분야에 인공 지능을 적용 할 수 있음을 의미합니다. 한 가지 방법은 거짓말 탐지기처럼 심문을받는 사람의 중요한 부호 반응을 분석하지만보다 상세하고 정확한 비교 분석을 분석하는 것입니다. 또 다른 방법은 언어 마크 업을 사용하여 사람들이 실제로 말하는 것을 분석하고 논리와 추론을 사용하는 것입니다. 말이 갈 때, 한 거짓말은 또 다른 거짓말을 번식시키고 결국

혁신의 선구자 인 항공 우주 산업은 AI를 활용하여 가장 복잡한 도전을 해결하고 있습니다. Modern Aviation의 복잡성 증가는 AI의 자동화 및 실시간 인텔리전스 기능이 필요합니다.

로봇 공학의 빠른 발전은 우리에게 매혹적인 사례 연구를 가져 왔습니다. Noetix의 N2 로봇의 무게는 40 파운드가 넘고 키가 3 피트이며 백 플립을 할 수 있다고합니다. Unitree의 G1 로봇의 무게는 N2 크기의 약 2 배이며 키는 약 4 피트입니다. 경쟁에 참여하는 작은 휴머노이드 로봇도 많으며 팬이 앞으로 나아가는 로봇도 있습니다. 데이터 해석 하프 마라톤은 12,000 명 이상의 관중을 끌어 들였지만 21 명의 휴머노이드 로봇 만 참여했습니다. 정부는 참여 로봇이 경쟁 전에 "집중 훈련"을 수행했다고 지적했지만 모든 로봇이 전체 경쟁을 완료 한 것은 아닙니다. 챔피언 -Tiangong Ult Beijing Humanoid Robot Innovation Center가 개발했습니다.

인공 지능은 현재 형태로 진정으로 지능적이지 않습니다. 기존 데이터를 모방하고 정제하는 데 능숙합니다. 우리는 인공 지능을 만들지 않고 오히려 인공적인 추론을 만들고 있습니다.

보고서에 따르면 Google Photos Android 버전 7.26 코드에 업데이트 된 인터페이스가 숨겨져 있으며 사진을 볼 때마다 새로 감지 된 얼굴 썸네일 행이 화면 하단에 표시됩니다. 새로운 얼굴 썸네일에는 이름 태그가 없으므로 탐지 된 각 사람에 대한 자세한 정보를 보려면 개별적으로 클릭해야한다고 생각합니다. 현재이 기능은 Google 사진이 이미지에서 찾은 사람들 외에는 정보를 제공하지 않습니다. 이 기능은 아직 사용할 수 없으므로 Google이 어떻게 정확하게 사용할 것인지 모릅니다. Google은 썸네일을 사용하여 선택된 사람들의 더 많은 사진을 찾는 속도를 높이거나 편집 할 개인을 선택하는 것과 같은 다른 목적으로 사용될 수 있습니다. 기다렸다가 보자. 지금은

강화 결합은 인간의 피드백을 기반으로 조정하도록 모델을 가르치면서 AI 개발을 흔들었다. 감독 학습 기초가 보상 기반 업데이트와 혼합되어 더 안전하고 정확하며 진정으로 도움을줍니다.

과학자들은 C. el 그러나 중요한 질문이 발생합니다. 새로운 AI S와 함께 효과적으로 작동하도록 우리 자신의 신경망을 어떻게 조정합니까?


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