スマート テクノロジーが現代のビジネス運営を強化する 7 つの方法
スマート テクノロジーは、あらゆる業界のビジネスに無限の機会をもたらし、小さな変更でもビジネスを完全に最新化できます。スマート テクノロジーが最新のビジネス オペレーションを強化できる 7 つの方法を紹介します。
1. 生産性の向上
多くの企業がリモートワークに移行する中、効率を維持することが重要です。在宅勤務には特有の気の散りや課題が伴います。給与を受け取った後、従業員は家事やソーシャル ネットワーキング サイトの閲覧に気を取られやすくなる可能性があります。現代の企業は、スマート テクノロジーを利用してスムーズな勤務を確保することができ、テクノロジーの適用により、完全なリモート環境やハイブリッド環境で従業員の生産性が向上しています。たとえば、勤怠管理ソフトウェアを例に挙げると、企業はこれを使用して、従業員が監督者なしで秩序正しく働いているかどうかを確認できます。このソフトウェアは従業員のやり取りを監視して、順調なやり取りを維持します。同時に、双方が目標を設定するのに役立つ主要業績評価指標も提供します。
現代の企業のほとんどはハイブリッド環境に移行しているため、移行を容易にするものが必要です。リモートワークには、従業員をチームの他のメンバーと接続し、上司がシステムを安全に保つことができるスマート テクノロジーが必要です。
2. データ損失の防止
スマート テクノロジはビジネス オペレーションを改善するための最良の方法の 1 つであり、その 1 つはデータ損失の防止です。複数のストレージ プラットフォームを使用している場合でも、企業は多くの場合、情報の破損または紛失に対処する必要があります。クラウド移行中のインシデントからシステムの過負荷に至るまで、あらゆることがデータ損失の原因となる可能性があります。幸いなことに、企業はスマート テクノロジーを活用してデータの一貫性とパフォーマンスを維持できますが、企業はさまざまな理由で重要な情報を失う可能性があります。たとえば、予期しない停電により、データの破損や破壊が発生することがよくあります。 2022 年には、停電の 60% 以上で少なくとも 10 万ドルの損害が発生すると予想され、これは 2019 年から 40% 近く増加します。スマート発電機または自動バックアップ ソフトウェアは、停電をほぼ瞬時に検出することで貴重な資産を保護し、ダウンタイムを短縮して全体的な節約を増やすこともできます。多くのスマート テクノロジーは大量のデータを迅速に分析できるため、ほとんどの業務に重要な洞察を提供できます。たとえば、ビッグ データ プラットフォームは、企業が入力したいあらゆる詳細情報を保存および処理できます。これには、履歴、マーケティング、販売、管理のデータ セットが含まれます。
言い換え: 購買統計を収集して分析することで、企業の支出パターンに関する洞察を得ることができます。このデータを使用して自分の支出習慣を再評価し、貯蓄を増やすことができます。さらに、このデータをマーケティング上の意思決定に適用することもできます。基本的に、このアプローチはデータ駆動型分析を予測モデルとして使用します。未来を予測することは誰にもできませんが、インテリジェント テクノロジーを使用して予測することはできます。
4. 管理の改善
あらゆるビジネスを適切に管理するには多大なエネルギーと時間を必要とするため、プロセスの合理化が必要です。幸いなことに、技術の進歩が私たちを助けてくれます。上司がより重要なことに集中できるように、反復的で退屈なタスクを処理します。たとえば、顧客管理プラットフォーム (CRM) は、さまざまな管理タスクを処理することで業務運営を改善するインテリジェントなテクノロジです。
本質的には、企業と現在の顧客および潜在的な顧客とのやり取りを監視および制御します。私たちの目標は、成長を促進するために彼らの行動を正確に説明することです。関係性についてデータに基づいた洞察を提供することで、ターゲットを絞ったマーケティングをパーソナライズし、より良い消費者エクスペリエンスを提供することができます。
スマート テクノロジーにはコンバージョン率と売上を増加させる可能性がありますが、その究極の利点は管理の改善です。管理タスクに革命を起こしたり、人間が管理タスクを実行できるようにするテクノロジーは、ペースの速い業界では不可欠であり、企業がビジネス運営を迅速に強化するために活用できます。
5. プロセスを簡素化する
インテリジェント テクノロジはビジネス オペレーションを改善する最良の方法の 1 つであり、その自動化は非常に重要です。退屈な組織プロセスを高速化できるサービスやソフトウェアは数多くありますが、人工知能 (AI) はその中でも優れたものの 1 つです。驚くほど使いやすく、シームレスに統合できる多用途性を備えています。
人工知能は、人間の介入を必要とせずに、大量の入力データを迅速に分析できます。自動的に実行されるため、従業員の時間を大幅に節約できます。たとえば、International Business Machines はほとんどのワークフローに人工知能を統合し、400 万時間以上の作業を節約しました。
企業は基本的にほぼ無制限の機能を備えているため、必要に応じて使用できます。たとえば、HR チームの採用責任や倉庫の補充プロセスにこれを組み込むことができ、その独自の機能によりあらゆるワークフローにすぐに革命を起こすことができます。
6. コラボレーションの強化
多くの企業は標準化の問題に直面しているため、インテリジェント テクノロジーの支援が必要です。他のビジネス機能とシームレスに統合するプラットフォームまたはソフトウェアを使用すると、業務全体の効率を大幅に向上させることができます。基本的に、これらのプラットフォームまたはソフトウェアは、システム、部門、またはパートナー間のやり取りを標準化します
企業にとって最適なソリューションは業界によって異なりますが、ほとんどの企業は物流サポートの恩恵を受けることができます。たとえば、サプライ チェーン管理ソフトウェアを使用すると、サプライヤーと流通業者間のコラボレーションが向上し、それによって全体的な節約とパフォーマンスが向上します。このような複雑なプロセスでは、コミュニケーション チャネルの改善が非常に重要です。
7. 顧客関係の改善
顧客関係の強化は、スマート テクノロジーが業務運営を改善できる最良の方法の 1 つです。これらはほとんどのビジネスにとって不可欠であるため、強化することは非常に有益です。消費者の生活を楽にすることに重点を置いたツールは、評判や売上を向上させることさえできます。
企業は小さな変更を加えるだけで大きな成果を生み出すことができます。たとえば、コールセンター組織は、プロセスを合理化し、従業員と顧客の関係を改善するために自動化ソフトウェアを導入しました。彼らは、何千もの過去のインタラクションを基にコンピューター システムをトレーニングし、準備を整えました。このソフトウェアはフォームに事前に入力し、推奨事項を作成し、スタッフが申請書を完成させるのをサポートします。彼らの役割には主に文書化と承認プロセスが含まれるため、これにより多くの時間が節約されます
消費者対応の従業員は、多くの場合、日常業務に多くの時間を費やします。彼らのエネルギーは、直接のやり取りに費やした方がはるかに効果的です。企業は、自動化ソフトウェアやチャットボットなどのスマート テクノロジーを組み込んで、取引を容易にすることができます。顧客は迅速かつ個別に対応できることに間違いなく感謝し、従業員は追加の自由時間を感謝します。
スマート テクノロジーにより業務運営が強化されています
スマート テクノロジーの発展により、さまざまな業界での業務運営が改善されました。デジタル時代では、誰もが働き方も変わりました。人々は AI を活用して何千もの顧客と同時にコミュニケーションしたり、購入パターンを分析して顧客の支出行動を予測したり、データ損失防止ソフトウェアを使用して最も貴重な資産を保護したりできるようになりました。オプションはほぼ無限です
以上がスマート テクノロジーが現代のビジネス運営を強化する 7 つの方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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