Die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz
(KI) mit kundenzentrierten Big Data hat verschiedene Branchen, darunter auch den Einzelhandel, revolutioniert. Die COVID-19-Pandemie hat die Einführung von Digitalisierung und KI beschleunigt und die politischen Entscheidungsträger dazu gezwungen, ernsthaft über einen verantwortungsvollen Einsatz von KI nachzudenken und gleichzeitig die Verbraucher zu schützen und faire Märkte zu gewährleisten. Datenzentrierte KI ist eine revolutionäre Abkehr von modell- und codezentrierten Ansätzen mit einem stärkeren Fokus auf die Nutzung von Daten zur Verbesserung von KI-Systemen. Dabei geht es darum, Lösungen wie KI-spezifisches Datenmanagement, synthetische Daten und Datenkennzeichnungstechnologien zu nutzen, um verschiedene Datenherausforderungen zu bewältigen, darunter Zugänglichkeit, Kapazität, Datenschutz, Sicherheit, Komplexität und Umfang. Es gibt einen wachsenden Trend, generative KI zur Erstellung synthetischer Daten zu verwenden, wodurch der Bedarf an realen Daten zum effektiven Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verringert wird. Laut Gartner-Prognosen werden bis 2024 60 % der für künstliche Intelligenz verwendeten Daten synthetisch sein, was Simulationen realer und zukünftiger Szenarien ermöglicht und gleichzeitig die Risiken künstlicher Intelligenz erheblich reduziert, was einem deutlichen Anstieg gegenüber 1 % im Jahr 2021 entspricht. Wachstum
Künstliche Intelligenz im B2B-Einzelhandel: Vorteile und Risiken komplexe Muster und Beziehungen erkennen, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen. Im B2B-Einzelhandel rationalisiert der Einsatz künstlicher Intelligenz betriebliche Arbeitsabläufe, verbessert das Risikomanagement und verbessert das gesamte Kundenerlebnis. Mit Natural Language Generation (NLG) wird die Datenanalyse für Einzelhändler einfacher und ermöglicht intelligentere Entscheidungen
Allerdings bringt der Einsatz von KI im Einzelhandel auch einige Herausforderungen mit sich. Dies kann zu voreingenommenen Entscheidungen und Problemen mit der Datenqualität führen, was zu möglicherweise diskriminierenden Ergebnissen und ungenauen Vorhersagen führen kann. Daher beteiligen sich politische Entscheidungsträger aktiv an Diskussionen, um einen verantwortungsvollen Einsatz von KI sicherzustellen, um Transparenz, Fairness und Verbraucherschutz zu fördern im Investitionsinteresse an KI-Forschung und Startups. Startups entwickeln fortschrittliche KI-Lösungen, die traditionelle Einzelhandelspraktiken revolutionieren, und ihr Erfolg hängt in erster Linie von der Integration kundenzentrierter Big Data und der Entwicklung leistungsstarker und präziser KI-Algorithmen ab und Aufsichtstechnologie (RegTech und SupTech) können die Effizienz verbessern und ein umfassenderes Verständnis der Risiko- und Compliance-Entwicklungen ermöglichen, sodass Einzelhändler potenzielle Risiken schnell erkennen und die Einhaltung regulatorischer Standards durch die Analyse großer Mengen regulatorischer Daten sicherstellen können. So können sie das komplexe regulatorische Umfeld effektiv bewältigen
Die Leistungsfähigkeit kundenzentrierter Big Data in der Automatisierung von B2B-Einzelhandelsretouren
Durch die Nutzung kundenzentrierter Big Data und künstlicher Intelligenz ist die B2B-Einzelhandelsretourenautomatisierungsplattform in der Lage, Transaktionsdetails, Kundenverhalten, Feedback und Präferenzen zu analysieren durch Optimierung der betrieblichen Effizienz und Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Diese Plattformen integrieren KI-Systeme mit unterschiedlichem Grad an Autonomie und sind in der Lage, personalisierte Rückgaberichtlinien zu entwickeln, um die Kundenbindung zu erhöhen und Rückgabebetrug zu verhindern
Potenzielle Vorteile und Risiken der Einführung von KI im B2B-Einzelhandel
über Apps Künstliche Intelligenz kann viele Dinge realisieren potenzielle Vorteile im B2B-Einzelhandelsbereich, einschließlich der Verbesserung der betrieblichen Effizienz, der Verbesserung des Kundenerlebnisses und einer genaueren Entscheidungsfindung. Um jedoch sicherzustellen, dass alle Akteure im Einzelhandel unter gleichen Wettbewerbsbedingungen agieren, müssen Bedenken hinsichtlich möglicher Machtkonzentration und Datenqualitätsproblemen in großen Unternehmen angegangen werden.
Einzelhandel, der auf künstlicher Intelligenz und Blockchain-Produkten basiert Die Verschmelzung von künstlicher Intelligenz und Blockchain-basierten Einzelhandelsprodukten eröffnet neue Möglichkeiten für mehr Effizienz und Transparenz. In Blockchain-Systemen verbessert der Einsatz künstlicher Intelligenzanwendungen die Automatisierung von Risikomanagement, Governance und Smart Contracts. Es wurden jedoch Bedenken hinsichtlich der Autonomie, Governance und ethischen Fragen geäußert, die durch den Einsatz künstlicher Intelligenz in selbstregulierenden Smart Contracts und im dezentralen Einzelhandel aufgeworfen werden Intelligenz hat zu enormen Veränderungen geführt
Im B2B-Einzelhandelsbereich kann die Einführung einer Retourenautomatisierungsplattform personalisierte Lösungen durch künstliche Intelligenz realisieren, die Effizienz verbessern und die Kundenzufriedenheit steigern. Während die Anwendung künstlicher Intelligenz spannende Möglichkeiten bietet, müssen politische Entscheidungsträger und Branchenakteure zusammenarbeiten, um potenzielle Risiken und Herausforderungen anzugehen. Der Schlüssel liegt darin, kundenzentrierte Big Data, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu nutzen, um die betriebliche Effizienz und Kundenzufriedenheit zu optimieren und gleichzeitig einen verantwortungsvollen und ethischen KI-Einsatz im B2B-Einzelhandelsbereich sicherzustellen
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Vorteile künstlicher Intelligenz im B2B-Handel. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
