هوش مصنوعی داده‌محور راه درمان بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی است

مقالاتی را که فقط برای شما انتخاب شده اند، در صندوق ورودی خود دریافت کنید

<،on name="Subscribe" cl،="wp-block-salesforce-blog-newsletter-signup__submit btn btn-lg btn-primary form-subscribe-modal-open">

ثبت نام کن

مدیریت داده های از دست رفته

پاسخ 1:

داده های مشتری در مرکز ارائه تجربیات عالی است. برای ساختن یک برنامه هوش مصنوعی موثر، نیازی نیست که داده های شما کامل باشند، اما باید تمیز باشند. این بدان م،است که بدون خطا، فرمت های نادرست، تکراری، یا بر،ب گذاری اشتباه است.

رویکرد برنده، ،یب این دو روش است. انجام این کار به شما کمک می‌کند تا روندها، چالش‌ها و فرصت‌ها را در تمام رشته‌های ،ب‌وکار شناسایی و پیش‌بینی کنید – و به مشتریان خود خدمات بهتری ارائه دهید.

این همان سوالی است که شرکت ها به طور فزاینده ای از هوش مصنوعی (AI) برای پاسخ سریع به آن استفاده می کنند. اما این دو پاسخ بالقوه ایجاد شده توسط هوش مصنوعی را در نظر بگیرید که نماینده شما می تواند برای این مشتری ارسال کند.

یک وجود دارد هرم معروف که سلسله مراتب مدیریت دانش را نشان می دهد. داده ها در پایین می‌نشیند و نشان‌دهنده هر چیزی است که جمع‌آوری می‌کنیم، پیشرفت می‌کنیم اطلاعات، سپس دانش، و در نهایت ،د، که در بالا قرار دارد.

هوش مصنوعی مولد وعده می دهد که به طور قابل توجهی نحوه مدیریت روابط با مشتری را تغییر می دهد، اما به داده هایی نیاز دارد که دقیق، به روز، در دسترس و کامل باشند.

• این هوش مصنوعی داده محور نامیده می شود و بر این تصور است که سیستم های هوش مصنوعی تنها با استفاده از داده های با کیفیت توسعه می یابند.
• همچنین شرکت‌ها را م،م می‌کند که دیدی مرتبط و به‌روز از فعالیت مشتری داشته باشند.

نمای Trailblazer

داده های ناقص یا ناقص یک مشکل بسیار رایج در مجموعه داده ها است و می تواند دقت مدل های هوش مصنوعی را کاهش دهد. چند راه برای مق، با این موضوع وجود دارد:

• حذف مشاهداتی که شامل مقادیر از دست رفته است. با این حال، این منجر به از دست رفتن اطلاعات می شود.
• مقادیر گمشده را بر اساس مشاهدات دیگر وارد کنید. با این حال، ممکن است یکپارچگی داده ها را از دست بدهید زیرا بر اساس فرضیات عمل می کنید و نه مشاهدات واقعی
• تغییر روش استفاده از داده ها برای پیمایش موثر مقادیر از دست رفته را در نظر بگیرید.

تایید اعتبار

“شما ممکن است داده هایی در دسترس داشته باشید، اما آیا این داده ها فعلی، معتبر و کامل هستند؟” کارل بروندج، معمار فنی معتبر متخصص در داده ها و تجزیه و تحلیل در Odaseva، گفت. “اگر نه، ممکن است تصویر کاملی از مشتری خود نداشته باشید.”

• داشتن تصویر کامل – دانستن اینکه مشتری شما چه کاری، چه زم،، چرا و چگونه کاری را انجام می دهد – کلید افزودن زمینه ارزشمند به هوش مصنوعی است.

کاری که شرکت شما اکنون می تواند انجام دهد

داده‌های مشتریان این شرکت اکنون در یک مکان زندگی می‌کنند، و آن را قادر می‌سازد تا تعاملات حضوری را با تعاملات دیجیتالی به منظور جلب بینش درست و رسیدن به طرفداران در لحظه، متصل کند.