当前位置: 首页 > article >正文

人工智能再次进化 善用AI提升营运效率

人工智能无疑为我们的生活带来不少便利,也为商界和社会发展作出了重大贡献。事实上,它的起源最早可以追溯到70年前,只可惜过往的 AI 技术尚未如现时般成熟,可以做到的事也远比现在少;直至近期的 AI 技术取得了重大突破,才使 AI 再次成为城中热话,在各国间掀起热潮。

就连微软创办人比尔·盖茨(Bill Gates)最近也在网志中预测,未来5年内 AI 将会为我们带来翻天覆地的变化,届时 AI 会比现今的机器人程式更加智能,并可以像人一样理解和执行自然语言指令(NLP),可谓潜力无限;而由微软推出的 AI 助手 Copilot 更率先揭示了生成式 AI 未来的发展。

作为微软的得意之作,Copilot for Microsoft 365不单整合了逾 150 项实用功能,更可根据用家在电脑上的使用习惯,结合在网路上找到的资讯,在安全的环境下协助使用者完成日常繁复的工作,当中不限于撰写报告摘要、编辑图片,以及生成 Word 文档初稿等。正如 Microsoft 的企业副总裁暨消费首席行销长Yusuf Mehdi所言,Copoilt 的设计理念就是成为一个“副驾驶员”,协助导航并完成任务。

人工智能的商业潜力

人工智能技术早于广泛应用于商业社会,不少企业都会利用人工智能程式去改善客户体验及提升服务质素,而现在的 AI 已展现出强大的数据处理能力,也可以理解更复杂的指令和语句,使 AI 成为商业工具的门槛大幅降低。

时至今日,AI 可以替我们处理日常生活中很多繁琐的事项,譬如整合数据、撰写报告、绘画图表等,同时也能够为创意作品提供灵感来源,协助撰写文案、构思内容和发掘更多绘图设计。同样地,企业和机构如能善用 AI ,亦同样可以带来莫大的裨益。例如医院可以借助 AI 分析医学影像,从而更快、更精准地协助医生诊症及发现病变;企业则可以利用自动化客服机械人等的虚拟助手提升生产力,即时在客服专员离线的情况下也可以迅速为顾客解答一般查询,帮助留住客户。

此外,越来越多企业乐于引进 AI 技术来改善公司的工作流程。重复性较高的行政工作一直都是不少企业追求自动化时的首选整顿环节,如果日常的工作流程可以透过 AI 整合处理,不但可以减少人为出错、更可提升处理效率,还可以释放人力资源,提升营运效率并降低成本,对于大型企业和中小企都是有利无害。

说起自动化,便不得不提及机械人流程自动化(Robotic Process Automation, RPA)。它是一种可让用家以简单易懂的介面设置任务的平台,藉此提高企业的生产力及减少人为错误。结合人工智能技术后的 RPA 可谓如虎添翼,让 RPA 不再限于解决传统重复工作,更是可以理解和处理自然语言文本,甚至自我学习改进决策能力。

展望将来 AI 的发展趋向

市面上知名的 AI 软件在短短几个月间已完成版本更替,用“一日千里”来形容现时的 AI 发展也不为过。随着 AI 的技术不断突破,它的潜力仿佛看不到尽头,可以完成的事情也越来越多。预计在未来 AI 将会继续往数据分析方面继续深造,除了经常听到的“大数据”之外,AI 还可能会帮助我们处理“小数据”、“厚数据”、“快数据”,并以去中心化的“分散式 AI ”形式为我们提供服务。

迎接 AI 时代香港电讯助您加速数字化转型

香港电讯为企业客户提供一系列全面的 AI 人工智能方案,以人工智能帮助客户实现日常营运自动化,同时提升客户体验、分析、监察并完善销售漏洞,使客户的销售量得到提升。此外,我们的专业团队更研发了适合所有系统的一站式应用程式,为第三方应用软件提供API整合的平台,灵活支援软件开发及大大简化了应用程式管理的复杂程度。

我们的服务包括:

● AI 客服中心

● 网络安全

● AI 超算中心基础建设

● 智能应用程式

● 机械人流程自动化方案

香港电讯灵活运用众多创新科技,引领业界走在数字化转型的最前端,充分发挥 AI 潜力,提升企业客户的营运效率及顾客满意度。凭借香港电讯自家研发的众多 AI 解决方案,不单可以简化企业的运作程序并提高销量,更可以让您拥有领先同侪的专业技术,助您更易取得成功。


http://www.kler.cn/a/284690.html

相关文章:

  • redis7.x源码分析:(1) sds动态字符串
  • nginx配置负载均衡详解
  • 车载空气净化器语音芯片方案
  • 【STM32】基于SPI协议读写SD,详解!
  • 【系统设计】数据库压缩技术详解:从基础到实践(附Redis内存优化实战案例)
  • GitLab 如何跨版本升级?
  • 力扣234题详解:回文链表的多种解法与模拟面试问答
  • scrapy学习笔记0828-下
  • 《自然语言处理》—— 词向量之CountVectorizer方法实现
  • raksmart机云大宽带服务器托管服务内容
  • 安防视频汇聚平台EasyCVR启动后无法访问登录页面是什么原因?
  • PhpStorm2024版设置自动换行(软换行)
  • 2024.8.31 Python,合并区间,用sort通过列表第一个元素给列表排序,三数之和,跳跃游戏
  • AcWing 897. 最长公共子序列
  • JVM 内存参数
  • JetBrains WebStorm 2024.2 (macOS, Linux, Windows) - 最智能的 JavaScript IDE
  • 合宙LuatOS开发板使用手册——Air700EAQ
  • 图像边缘检测Canny
  • HTTP 之 Web Sockets处理恶意的Payload的策略(十一)
  • const、inline、nullptr的使用
  • Android Activity 的启动模式(Launch Mode)
  • Vue 2 vs Vue 3:v-if 和 v-for 的差异
  • 物流需求回复势头稳定,目前全国社会物流总额达197.7万亿元
  • 从零开学C++:vector类
  • 【MySQL索引】4索引优化
  • Django Compressor压缩静态文件(js/css)