人工智能如何在尊重隱私的同時打造優(yōu)質(zhì)的客戶體驗
隨著近年來人工智能(AI)技術(shù)的持續(xù)突破,中國本土AI產(chǎn)業(yè)也保持著蓬勃發(fā)展的勢頭,核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到5000億元,創(chuàng)新成果也不斷涌現(xiàn)并投入應(yīng)用,曾經(jīng)關(guān)于“AI到底可以實現(xiàn)什么”的討論如今已經(jīng)成為現(xiàn)實。人們正在研究如何將機器學習流程的自動化以及物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備上的多租戶部署等解決方案投入生產(chǎn),這是目前AI領(lǐng)域的重要轉(zhuǎn)折點,也意味著開發(fā)者和工程師擁有了相應(yīng)的工具,能夠使企業(yè)將其AI項目從概念驗證階段推進到實現(xiàn)投資回報的階段。未來幾年,我們將真正開始看到AI為企業(yè)及其經(jīng)營帶來切實的助益。
本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/202308/449822.htm一鍵部署AI
目前,包括企業(yè)在內(nèi)的各類組織深受聘用AI研究人員和工程師所需的高成本所困擾,但隨著相關(guān)工具和低代碼解決方案的日漸成熟,未來企業(yè)將能夠在內(nèi)部實現(xiàn)解決方案的開發(fā)和邊緣部署,這一切只需點擊幾下鼠標即可完成。這也說明企業(yè)不僅能夠推動市場發(fā)展,還能簡化市場運作,這正是因為企業(yè)看到了可以在云、邊緣、移動端,或者混合的方式開發(fā)和部署自己的AI系統(tǒng)的潛力。
這種訓練和部署AI解決方案的大眾化為企業(yè)帶來了諸多益處,也為創(chuàng)新開辟了前景,更重要的是營造了一個企業(yè)都可以參與其中的公平競爭環(huán)境。此外,企業(yè)在提高智能化程度的同時,也可以通過自動化提高效率,為客戶提供個性化建議以及創(chuàng)造功能豐富的體驗。
尊重客戶隱私的AI
在用戶個人層面,隨著大眾隱私意識的增強,人們對于自己所分享的個人數(shù)據(jù)也更加小心翼翼,這意味著企業(yè)需要探索新方法來建立客戶行為數(shù)據(jù),并且運行自己的算法來進一步吸引客戶。
雖然關(guān)于AI和數(shù)據(jù)保護的看法似乎總是有些負面,但如果AI技術(shù)實施得當,破除技術(shù)濫用的現(xiàn)象,則能夠很好地完善各行各業(yè)的數(shù)據(jù)保護。這一切都歸結(jié)于實施方式。比如在零售業(yè)中,可以通過在自助結(jié)賬通道上安裝零售業(yè)防損AI系統(tǒng),實時監(jiān)控是否有顧客為了以低價購入商品而在掃碼結(jié)賬時將價簽“偷梁換柱”,并在出現(xiàn)異常時提醒店員,隨后顧客也能夠及時糾正錯誤。該系統(tǒng)將在自助結(jié)賬設(shè)備上運行,在不儲存任何人面部信息的情況下進行監(jiān)控、檢測和報警,并且能夠快速做出決策并向店員發(fā)出警報。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和在邊緣端處理AI算法的興起,意味著企業(yè)正在通過數(shù)據(jù)實時做出更完善的商業(yè)決策,除此之外的所有原始數(shù)據(jù)都將被丟棄。這一趨勢的發(fā)展加上相應(yīng)的法律法規(guī)的出臺和施行,正促使工程師和研究人員更多地考慮構(gòu)建高效的系統(tǒng),以保護人們的隱私并提升企業(yè)的盈利水平。
AI何以提升盈利
AI正在兩個主要領(lǐng)域發(fā)力以提升盈利,第一是利用個性化的內(nèi)容或產(chǎn)品來鎖定客戶。鑒于擁有準確預(yù)測客戶需求的能力有助于提升企業(yè)盈利水平和客戶忠誠度,了解客戶一直被企業(yè)奉為圭臬 。雖然由于個人數(shù)據(jù)共享帶來的諸多問題,對客戶行為的衡量已成為一項挑戰(zhàn),但也不乏解決之道。例如,企業(yè)可以在合法合規(guī)的前提下通過使用算法對客戶的行為進行“比較和預(yù)測”,使客戶發(fā)現(xiàn)自己本沒有意識到的產(chǎn)品需求,或發(fā)現(xiàn)能夠吸引他們的內(nèi)容。
第二是為客戶打造功能豐富的體驗,并利用各種AI工具來推動企業(yè)的效率提升。例如,使用AI聊天機器人快速高效地回應(yīng)客戶的咨詢,或通過自動標記圖像和視頻提高參與度,進而帶來功能豐富且實惠的客戶體驗。
歸根結(jié)底,企業(yè)希望通過增加銷售量或提高運作效率來提升盈利,首先需要思考和明確其目標是什么,然后利用現(xiàn)有的工具來達成目標。企業(yè)可以利用強化學習(Reinforcement Learning)實現(xiàn)零售店的實時任務(wù)分配以提高效率,也可以利用多個深度學習模型來進行產(chǎn)品識別。關(guān)鍵在于將人工智能和機器學習的研究成果應(yīng)用到生產(chǎn)中,從而實現(xiàn)投資回報并提升客戶體驗。
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