面對眾多不同的 AI 模型，如何為企業(yè)選擇合適的模型至關(guān)重要。是使用預(yù)測型 AI 預(yù)測客戶行為，還是利用生成型 AI 創(chuàng)建內(nèi)容，亦或是借助代理型 AI 實現(xiàn)決策和工作流程自動化？
了解這些 AI 模型之間的差異，有助于做出更明智的選擇，推動企業(yè)效率提升和業(yè)務(wù)增長。
本文將深入探討 AI 模型的定義、工作原理，以及不同類型的模型如何助力企業(yè)成功。
AI 模型是什么
AI 模型是一種人工智能系統(tǒng)，它通過從數(shù)據(jù)中學習來識別模式并自主做出決策。從虛擬助手（即 AI 代理）到欺詐檢測工具，AI 模型在諸多領(lǐng)域發(fā)揮作用，讓工作更輕松，決策更明智。
每個 AI 模型都有特定的設(shè)計目的。有些模型通過分析過去的趨勢來預(yù)測未來，有些則用于創(chuàng)建新內(nèi)容，甚至能夠做出實時決策以簡化業(yè)務(wù)運營。更先進的基礎(chǔ)模型經(jīng)過海量數(shù)據(jù)訓練，可適配不同任務(wù)。
AI 建模的工作原理
創(chuàng)建或設(shè)計 AI 模型類似于教計算機基于數(shù)據(jù)進行理解和決策，其工作流程如下：
數(shù)據(jù)收集：首先收集相關(guān)信息，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和相關(guān)性至關(guān)重要，因為它們是 AI 學習的基礎(chǔ)。
模型訓練：利用收集到的數(shù)據(jù)，通過示例引導 AI 識別模式和關(guān)系，這類似于人類從經(jīng)驗中學習 —— 經(jīng)驗越豐富多樣，理解就越深刻。
參數(shù)設(shè)置：根據(jù)任務(wù)選擇最合適的訓練方法，有時需要提供帶有正確答案的清晰示例，有時則讓 AI 自主探索數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)隱藏模式。
模型應(yīng)用：訓練完成后，AI 即可在實際場景中發(fā)揮作用，對其性能進行監(jiān)控并根據(jù)需要進行調(diào)整，確保其持續(xù)提供有價值的洞察。
三類 AI 模型解析
預(yù)測型 AI 模型
預(yù)測型 AI 模型，又稱預(yù)測分析模型，利用機器學習算法挖掘歷史數(shù)據(jù)中的模式，通過分析歷史數(shù)據(jù)和識別趨勢來預(yù)測未來結(jié)果，可廣泛應(yīng)用于營銷、財務(wù)、客戶服務(wù)等各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域，幫助企業(yè)做出更明智的決策，具體應(yīng)用包括：
預(yù)測需求并管理庫存，改善銷售預(yù)測。
發(fā)現(xiàn)客戶流失風險并推薦參與策略，加強客戶關(guān)系管理（CRM）。
預(yù)測哪些促銷活動能促進轉(zhuǎn)化，優(yōu)化營銷活動。
提升不同行業(yè)和規(guī)模團隊的運營效率。
常見的預(yù)測型 AI 模型示例有：根據(jù)瀏覽和購買歷史推薦產(chǎn)品的推薦引擎；通過分析消費行為識別可疑交易的欺詐檢測系統(tǒng)；幫助銷售團隊根據(jù)轉(zhuǎn)化可能性對潛在客戶進行排序的潛在客戶評分模型；根據(jù)員工參與模式識別有離職風險員工的人力資源預(yù)測分析模型。
生成型 AI 模型
生成型 AI 不僅能夠分析數(shù)據(jù)，還能創(chuàng)建新內(nèi)容，涵蓋文本、圖像、代碼、視頻等。若企業(yè)需要 AI 生成的營銷材料、產(chǎn)品描述或軟件代碼，生成型 AI 將帶來巨大變革。
生成型 AI 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學習技術(shù)來模仿人類創(chuàng)造力，它從海量數(shù)據(jù)集中學習，并根據(jù)提示生成新的輸出，可用于創(chuàng)建：
文本：博客文章、電子郵件草稿、聊天機器人響應(yīng)和個性化客戶消息。
圖像：AI 生成的產(chǎn)品設(shè)計、圖形和品牌材料。
代碼：輔助開發(fā)人員編寫和調(diào)試軟件的 AI 輔助編程。
視頻和音頻：AI 生成的畫外音、視頻剪輯甚至音樂。
典型的生成型 AI 模型包括：支持聊天機器人和內(nèi)容創(chuàng)建工具的生成式預(yù)訓練 Transformer（GPT）；根據(jù)文本提示創(chuàng)建 AI 生成圖像的 DALL-E；為開發(fā)人員提供 AI 生成代碼建議的 Codex；支持 AI 生成視頻和逼真虛擬化身的 Runway ML。
代理型 AI 模型
代理型 AI 是為 AI 代理提供動力，使其能夠在無需人類監(jiān)督的情況下自主行動的技術(shù)，有助于實現(xiàn)流程自動化、簡化工作流程并增強客戶體驗。
代理型 AI 模型使用強化學習和決策算法來自主執(zhí)行任務(wù)，與僅提供建議的傳統(tǒng) AI 不同，代理型 AI 會根據(jù)其結(jié)論采取行動，可用于：
借助 AI 驅(qū)動的聊天機器人實現(xiàn)客戶支持自動化。
優(yōu)化庫存管理并預(yù)測延遲。
通過篩選潛在客戶和安排跟進，簡化銷售流程。
通過檢測威脅并采取先發(fā)制人的行動，改善網(wǎng)絡(luò)安全。
代理型 AI 模型的示例有：處理日常服務(wù)請求并將復雜問題升級的自主客戶支持機器人；實現(xiàn)潛在客戶培養(yǎng)和跟進自動化的 AI 銷售助理；管理發(fā)票處理和預(yù)約安排等重復性任務(wù)的工作流自動化工具；執(zhí)行財務(wù)投資組合管理等多步驟任務(wù)的 AI 自主代理。
如何開啟 AI 模型之旅
開啟 AI 之旅不必讓人望而卻步，將其分解為簡單可行的步驟，可更輕松地將 AI 集成到業(yè)務(wù)中并開始看到收益，具體步驟如下：
明確目標：在涉足 AI 之前，先問問自己：AI 如何幫助企業(yè)蓬勃發(fā)展？思考企業(yè)需要提升的領(lǐng)域，無論是自動化重復性任務(wù)、改善客戶服務(wù)還是從數(shù)據(jù)中獲得更深入的洞察，識別這些機會將有助于為 AI 設(shè)定明確的目標和期望。
配置模型：有些工具使企業(yè)無需技術(shù)背景即可輕松設(shè)置 AI 驅(qū)動的解決方案，企業(yè)可以使用 AI 驅(qū)動的 CRM 系統(tǒng)來集中所有客戶互動，自動化耗時的任務(wù)，并挖掘有價值的洞察以推動更明智的決策。
實際場景測試：不要害怕在實際場景中測試 AI 應(yīng)用程序，測試有助于了解哪些方案最適合企業(yè)的特定需求，并在全面投入之前增強對 AI 解決方案的信心。
逐步集成：從小處著手，逐步將 AI 集成到工作流程中，通過分階段的方法，企業(yè)將有機會看到 AI 對業(yè)務(wù)的影響，并沿途進行調(diào)整，隨著時間的推移，將釋放 AI 的全部潛力，推動增長和創(chuàng)新，將業(yè)務(wù)提升到新的水平。
AI 模型并非大型企業(yè)的專屬，它們是初創(chuàng)企業(yè)成長的關(guān)鍵。通過了解預(yù)測型、生成型和代理型 AI 模型之間的差異，企業(yè)可以做出明智的決策，提升效率和創(chuàng)新能力。
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