與其他技術一樣程式語言

rafiyajahan8970

和軟體包當然可以結合起來，但更多的技術也意味著對員工專業知識的更高要求以及對現有系統更多的維護工作。觀點提供人工智慧現在不僅僅是炒作，它已經成為許多公司的軟體產品。如果你讓行銷發揮其魔力，你可能會覺得人工智慧通常是「現成的」。雖然現在已經有很多好的系統，但我們不應該被一個事實所欺騙：一個好的人工智慧服務需要好的數據，如果是你自己的數據，你將無法避免收集、產生和處理這些數據所涉及的工作。數據。結論但這在實踐上意味著什麼？我們應該被這些觀點嚇倒嗎？相反此時唯一重要的事情是不要將人工智慧項目視為經典軟體項目，無論它是否涉及購買解決方案或自行開發。相反，要考慮人工智慧的特殊性，從目標定義和需求分析開始，透過技術選型直到作業系統，以避免風險並能夠正確評估潛力。

本文是部落格系列的一部分，我們（來自數位業務領域的laudiaDukin和DaianKuzia）將在未來幾個月內應對基於數據的專案的挑戰，並和諧地看待人員、技術和組織。 rileAI：為什麼我們需要新的人工智慧未來榜樣 泰國 WhatsApp 號碼列表 克勞迪婭•杜基諾|年月日|評論數據科學博客系列博客系列數據科學三重AI–數據科學深思熟慮laudiaDukin和DaianKuzia正在攻讀博士學位，研究方向是如何將基於數據的專案成功實施到適用的人工智慧解決方案中。在聯合部落格系列中，人工智慧串聯將其能力和研究成果捆綁在一起，並說明了流程、活動和技術的相互聯繫如何為公司創造附加價值，從創意生成到新解決方案的調試。



如今，客戶不再害怕透過電子郵件、即時通訊工具或社交網路等各種管道快速向公司發送投訴或詢問。員工應該對這數千個詢問進行分類和回答——如果可能的話，在前天進行分類和回答。人工智慧支援的自動化可以在這裡提供幫助嗎？ B詢問可以自動分類，如有必要，可以半自動回答或轉發給正確的聯絡人？當然是在理論上，但實踐表明，只有技術與人之間的互動有效，人工智慧才能創造附加價值，而且這裡還有很多工作要做。一直都是這樣——沒有人工智慧支援的自動化：在許多情況下，員工被指定具有特定的核心能力，因此業務流程中存在單獨的職責。為了完成任務，可能需要進行準備工作和後續工作，這往往是例行工作。在我們的範例中，客戶服務透過電子郵件收到請求。員工在系統中建立此訊息，例如透過從系統A（電子郵件程式）複製到系統B（投訴管理程式）。