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生成式 AI 是什么?
2024-12-26 15:25

生成式 AI 是一种新的人工智能技术,其主要特征表现为能够生成新的内容或信息。生成式 AI 借助各种复杂的模型、算法以及规则,利用大数据进行学习,从而生成与训练数据相似但非完全相同的新数据。ChatGPT 是生成式 AI 最显著的例子,目前越来越多的生成式 AI 助手开始出现,并广泛应用于我们的日常生活以及工作当中。生成式 AI 在一定意义上提高了人们的工作效率,并激发人类更多的创造空间。详情参考什么是生成式AI | 企业AI应用 | SAP

生成式 AI 是什么?

生成式 AI 的优势是显而易见的。首先,它提供了高度的创造性和灵活性,能够生成新颖、个性化的内容,也能够刺激员工开展头脑风暴,发现更多的创意和点子。其次,通过自动化处理流程,它能够规范企业常规事务的运营流程,避免人为错误的发生,从而起到”降本增效“的目的,并能够让企业的管理与运营更加合规化。

此外,生成式 AI 还能够通过学习历史市场数据,构建预测分析模型,从而为企业提供深入的洞察以支持智能化决策,帮助企业更好地理解和利用数据。与此同时,生成式 AI 也在不断地发展,其不断更新的版本保证了系统的持续创新,为企业提供最新的功能和技术支持。而生成式 AI 的实时洞察能力使企业能够更迅速地获取并处理信息,有助于提升业务的决策效率。

再者,生成式 AI 的移动设备支持功能和用户友好性使得员工可以轻松上手,从而更好地应对工作挑战。综合而言,生成式 AI 的优势使其成为企业在数字化时代中迅速发展和保持竞争力的得力助手。

 

应用开发:生成式 AI 在应用程序开发领域表现出了一定的优越性能。借助生成式 AI ,开发者可以实现自动化的代码生成,这极大地提高了应用开发的效率,并且也降低了开发的门槛,使更多的一线业务人员可以参与到应用的开发当中,使其更具操作性和实用度。其次,生成式 AI 还能帮助开发者检查和修复代码中的错误和漏洞,提高应用程序的质量和稳定性,并完成测试、集成等应用全生命周期的管理工作。

智能营销:生成式 AI 为市场营销带来了新的活力源泉。利用 生成式 AI,营销人员可获得高质量的营销内容,包括广告文案、社交媒体帖子、博客文章等。它能够根据对市场趋势、客户偏好的调查研究,生成极具吸引力和个性化的内容,以提高用户参与度和品牌吸引力。其次,嵌入生成式 AI 的营销系统,能够根据用户行为和历史数据,发现客户行为习惯和偏好,为其提供个性化、符合其需求的产品及服务,大大提升了客户的转化率。聊天机器人也是生成式 AI 在营销领域的一个创造性应用,借助聊天机器人,企业能够提供智能化的客户服务,及时回答客户的常见问题,提升客户体验。

高级分析:生成式 AI 在企业高级分析中发挥着重要作用。首先,它能够自动处理庞大而复杂的数据,发现其中的关联和模式,提供更全面的数据认知。其次,通过清洗和整合数据,提高了数据的质量和一致性,为企业提供更可靠的信息基础。生成式 AI 还在预测性分析方面效果显著,它能够准确预测销售趋势、市场需求等,帮助企业制定更明智的战略。它还可以进行情感分析,理解用户的感受,并预测用户的行为,为市场推广提供更精准的建议。此外,生成式 AI 能够自动生成高度个性化的报告,为决策者提供重要的数据支持。在风险管理和安全分析方面,它有助于企业识别潜在的风险因素,并提供有效的风险管理策略。最重要的是,应用生成式 AI 使企业能够更好地挖掘数据潜力,提高决策的准确性和效率,保持市场竞争力。

企业应用助手:企业应用助手是企业管理软件服务商为帮助用户快速上手管理软件、开展业务,而开发的生成式 AI 辅助机器人,它能够在每个触点与用户开展有效的互动,帮助用户轻松完成每一项任务。生成式 AI 助手能够根据用户的角色以及权限,协助其处理工作,只需通过简单的对话即可调出您所需要的数据,并生成直观的数据报表,从而使用户获得更加深入的洞察和数据支持。此外,通过与生成式 AI 助手的对话,用户还能够获取所需的个性化内容,如招聘启事、活动文案等。

生成式 AI 助手在企业中的应用并不止于此,从企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)到供应链管理(SCM)、人力资源管理(HR),其跨足各个业务领域,为企业提供全方位的业务支持。

 

未来,生成式 AI 技术必将向着更加智能化的方向发展,随着更多深度学习模型和算法的提出,其生成内容的质量会进一步提升,也会更加接近人类的思维模式。

其次,多模态是当前生成式 AI 发展的研究课题,通过整合视觉、语音、文本等多种输入,可实现更加全面的信息理解和生成。与用户的交互体验也是生成式 AI 未来优化的方向,生成式 AI 将致力于提供更自然、更智能的用户交互体验,通过语音、图像等方式更好地理解用户需求。同时,生成式 AI 的应用涉及了大量隐私数据的学习,如何保障这些数据的安全,科研工作者也在不断地探索当中,借助区块链技术打造去中心化的生成式 AI 架构,是目前的重点方向。

但无论未来生成式 AI 将向着何种方向发展,其伦理与道德安全必然会受到更多的重视,企业与开发者必须遵守相关的法律与道德规范,确保自身的应用符合道德标准。

本视频围绕聊天机器人和对话式人工智能技术,介绍了相关的基础知识。

借助面向智慧客户体验解决方案的生成式 AI,提高销量,推动电商业务发展,并提升客户服务水平。

SAP 团队开发出了一款可自动创建人事录用通知书的机器人。该解决方案采用了机器人流程自动化技术,能够更快速地向被录用的求职者发送录用通知书,帮助 HR 人员腾出时间处理更高级别的任务。

Telefónica 公司通过 SAP Business Technology Platform 将再培训应用与 Microsoft Azure Cognitive Services 集成后,Telefónica 公司能够访问预先训练的机器学习模型和认知 API,增强再培训应用的功能。

Uniper 开始着手流程自动化,希望利用人工智能、工作流和业务规则取代易出错的手动流程。他们使用 SAP Fiori 设计系统构建了一款供应商评估应用;另外,为了简化授权 (DoA) 流程,他们利用 SAP Build Process Automation 解决方案来创建请求,再将请求传输到 SAP 治理、风险与合规解决方案中作进一步处理。

生成式AI走红归功于其出色的创造性和适应性,它进一步推动了人工智能领域的热潮。这类模型通过深度学习技术,实现了在自然语言处理、图像生成等任务上的显著进步。

AI赋能产业旨在通过人工智能技术推动传统产业的升级与改造,助力产业向高质量方向发展。在当今科技与经济快速发展的时代背景下,AI赋能已成为不可逆转的趋势。

在 2023 SAP TechEd 技术大会上,SAP推出了一系列全面的生成式 AI 功能和进展,旨在赋能不同技能水平的开发人员,助力企业制胜 AI 时代。

SAP BTP 为企业提供灵活的数字化平台,包括数据分析、人工智能、ERP系统等应用开发、应用集成等多种服务。

采用内置智能副驾 Joule 的生成式AI 代码开发工具,优化 Java 和 JavaScript 应用开发。

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