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计算机行业深度研究报告:AI+企业服务助力降本增效,“AI助理”新时代来临.pdf

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简介:
该报告深入分析了AI技术在企业服务领域的应用,探讨如何通过智能化手段实现成本控制与效率提升,并展望“AI助理”的广阔前景。 随着人工智能技术的快速发展以及大模型的不断推出,AI正在逐步深入各行各业,并在企业服务领域展现出巨大潜力。这种融合不仅有助于降低运营成本、提升工作效率,还能推动企业的数字化与智能化转型。 一、AI+ERP:企业资源规划的智能化升级 通过将AI融入ERP(企业资源规划)系统中,企业管理变得更加简洁高效: 1. 智能财务:自动化处理大量重复性高的财务工作,减轻人力资源负担,并在决策支持、流程优化和风险管理等方面提供智能服务。 2. 供应链管理:利用数据分析与操作改进供应链效率,加快响应速度并提高准确性。同时优化库存管理以降低运营成本。 3. 人力管理:革新从招聘到退休的全过程,实现人才匹配度提升及员工体验改善,确保人力资源策略紧密契合企业目标。 二、AI+CRM:客户关系管理智能化升级 在CRM(客户关系管理系统)中应用AI技术可帮助企业更精准地理解客户需求并提高营销效率: 1. 客户获取:深入分析用户行为以优化营销策略,减少人工成本并提升获客率。 2. 维系客户关系:改进传统客服模式提供全天候服务,并通过智能洞察力保证高效沟通。 3. 电商应用:助力自动化营销及个性化服务降低人力需求提高顾客忠诚度。 三、AI+OA:办公自动化的智能化革新 在OA(办公自动化)领域,AI技术改善了人机交互体验并使跨平台数据查询更加便捷: 1. 智能工作助手:快速匹配人员与应用程序,并简化协同工作的流程以提升工作效率。 2. 会议管理:改进会议组织和记录功能实现高效的信息管理和内容整理。 四、国内大厂的AI布局及企业服务 百度、阿里等科技巨头推出的大模型正加速推进AI在企业服务中的应用。结合AI+ERP、CRM与OA,为企业提供全面数字化转型机会。例如普联软件、金蝶国际和汉得信息等行业领军者有望在此轮变革中受益。 五、潜在风险 尽管前景光明,但依然存在海外技术限制、落地效果不及预期以及市场竞争加剧等挑战。企业需密切关注市场变化及时调整策略应对可能的风险。 综上所述,AI与企业服务的深度融合正以前所未有的速度重塑传统运营模式推动向更高效率更低成本方向发展。对于从业者而言掌握这些变革并利用AI提升自身竞争力将是未来成功的关键。

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  • AI+,“AI.pdf
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    该报告深入分析了AI技术在企业服务领域的应用,探讨如何通过智能化手段实现成本控制与效率提升,并展望“AI助理”的广阔前景。 随着人工智能技术的快速发展以及大模型的不断推出,AI正在逐步深入各行各业,并在企业服务领域展现出巨大潜力。这种融合不仅有助于降低运营成本、提升工作效率,还能推动企业的数字化与智能化转型。 一、AI+ERP:企业资源规划的智能化升级 通过将AI融入ERP(企业资源规划)系统中,企业管理变得更加简洁高效: 1. 智能财务:自动化处理大量重复性高的财务工作,减轻人力资源负担,并在决策支持、流程优化和风险管理等方面提供智能服务。 2. 供应链管理:利用数据分析与操作改进供应链效率,加快响应速度并提高准确性。同时优化库存管理以降低运营成本。 3. 人力管理:革新从招聘到退休的全过程,实现人才匹配度提升及员工体验改善,确保人力资源策略紧密契合企业目标。 二、AI+CRM:客户关系管理智能化升级 在CRM(客户关系管理系统)中应用AI技术可帮助企业更精准地理解客户需求并提高营销效率: 1. 客户获取:深入分析用户行为以优化营销策略,减少人工成本并提升获客率。 2. 维系客户关系:改进传统客服模式提供全天候服务,并通过智能洞察力保证高效沟通。 3. 电商应用:助力自动化营销及个性化服务降低人力需求提高顾客忠诚度。 三、AI+OA:办公自动化的智能化革新 在OA(办公自动化)领域,AI技术改善了人机交互体验并使跨平台数据查询更加便捷: 1. 智能工作助手:快速匹配人员与应用程序,并简化协同工作的流程以提升工作效率。 2. 会议管理:改进会议组织和记录功能实现高效的信息管理和内容整理。 四、国内大厂的AI布局及企业服务 百度、阿里等科技巨头推出的大模型正加速推进AI在企业服务中的应用。结合AI+ERP、CRM与OA,为企业提供全面数字化转型机会。例如普联软件、金蝶国际和汉得信息等行业领军者有望在此轮变革中受益。 五、潜在风险 尽管前景光明,但依然存在海外技术限制、落地效果不及预期以及市场竞争加剧等挑战。企业需密切关注市场变化及时调整策略应对可能的风险。 综上所述,AI与企业服务的深度融合正以前所未有的速度重塑传统运营模式推动向更高效率更低成本方向发展。对于从业者而言掌握这些变革并利用AI提升自身竞争力将是未来成功的关键。
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    这份由华金证券发布的长达122页的研究报告深入分析了当前GPU行业的趋势和发展机遇,特别是在人工智能技术的快速进步和广泛应用背景下,探讨了智能新时代的到来对行业的影响。报告详细解读了AI产业加速推进如何推动GPU市场的增长,并提供了对未来几年内GPU市场前景的专业预测与见解。 本报告深入探讨了GPU行业的发展前景,尤其是在AI产业加速推进及智能时代到来的背景下。报告指出,AI算法的进步经过长时间积累,并且在技术突破、应用落地以及产业链协同等方面的支持下逐步跨越科学与实际应用之间的障碍,其中最关键的因素是技术创新。 当前深度学习仍然是推动人工智能发展的主要路径。然而早期采用的监督式学习方法因依赖大量标注数据和模型通用性不足等问题正逐渐被新的算法所取代。随着芯片算力快速提升及海量数据积累,新算法正处于加速迭代升级阶段。自监督学习技术迅速发展,“预训练+精调”的开发模式已趋于成熟,并开启新一轮AI产业化进程。谷歌、脸书等公司相继推出基于自监督学习的模型,通过挖掘未标注的数据来减少人为干预。 此外报告还提到云端计算正在迈入高性能计算的新时代,在大规模模型训练方面GPU仍占据主导地位。由于几个关键因素的影响,我们预计未来一段时间内GPU将继续作为主流硬件用于训练各类AI模型。同时随着小型化技术的进步,从模型的开发阶段到实际部署应用将更加便捷灵活,并且在云端、边缘端和终端设备上实现全面覆盖。 最后报告建议重点关注四大投资方向:首先,在端侧设备上的AI应用普及趋势不可逆转;其次高数据传输需求需要大带宽的支持;再者Chiplet技术可以有效解决单芯片性能及良率方面的局限性。
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    《行业应用中的AI深度研究》一书深入探讨了人工智能技术在不同行业的实际应用场景与挑战,旨在为研究人员及从业者提供理论指导和实践参考。 计算机软件开发行业的分析报告涵盖了数据分析与行业趋势的研究。这份报告提供了对当前市场状况的深入理解,并为未来的发展方向提供指导。
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    本报告为《人工智能系列深度报告》之一,聚焦于AIGC(利用AI生成内容)行业的全面解析,旨在探讨和展望AI技术革新对内容生产领域的影响及未来趋势。 行业发展:人工智能步入新发展阶段,并逐步迈向AGI(通用人工智能)。AIGC将拥抱人类社会,引领人机交互的新变革,迎来更多机遇。 从理论发展来看,人工智能经历了规则导向、机器学习、深度学习到自主学习四个阶段;目前处于深度学习阶段。根据应用成熟度的不同,可以分为弱人工智能(ANI)、强人工智能(AGI)和超人工智能(ASI),当前正处于ANI阶段。按照应用类型划分,则包括感知式AI与分析式AI较为成熟的领域以及近年来快速发展中的决策式AI和生成式AI。 生成式AI即AIGC技术较之传统的用户内容创作模式(UGC)及专业生产者内容创作方式(PGC),能够实现更大规模、更高质量的内容产出,并且单位成本更低。未来,它将从辅助性创造向高度自动化自主创造转变;同时也会在更多领域发挥赋能作用,加速人机共生的进程。 技术进步方面:算力是支撑基础,数据则是发展瓶颈之一。算法也在不断突破中。大模型近年来受到欢迎, 模型参数量显著增加导致计算资源需求上升,这使得算力成为AIGC的核心生产要素;然而全球AI芯片短缺问题日益严重,并且美国对华的制裁进一步升级,短期内国内可能不会面临算力不足的问题,但从长远来看仍需逐步实现国产化替代。数据是机器学习的关键因素, 它决定了模型的质量上限;大规模训练需要大量优质的数据支持。
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    这份99页的报告由中信建投撰写,深入分析了AI算力时代的发展趋势及其对产业链的影响。报告详细探讨了算力需求增长、技术进步以及行业应用前景,为读者提供了全面而深刻的见解。 【20230401】Glow、Character.AI打开AItoC想象空间,海内外AI应用全景系列二-中信建投_34页.pdf 【20230531】逐浪大模型:互联网巨头的野望-中信建投_67页.pdf 浏览次数:27 【20230531】逐浪大模型:互联网巨头的野望-中信建投_67页.pdf 2023.02.01-生成式:海内外公司布局梳理-中信建投-53页.pdf
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    本报告深入分析了2024年中国AI行业的现状与趋势,涵盖技术发展、市场动态及应用场景,为业界提供全面洞察。 ### 中国人工智能 (AI)2024年各行业应用研究报告 #### 引言 随着科技的进步,人工智能(AI)技术在全球范围内迅速发展,并成为推动经济社会变革的关键力量之一。在中国,人工智能不仅被视为国家战略的重要组成部分,而且在各行各业中得到了广泛应用。本报告旨在综合分析2024年中国人工智能在不同行业的应用现状、发展趋势及其对未来的影响。 #### 二、中国各行业的人工智能应用概览 ##### (一)农林牧渔业 在农业领域内,AI的应用主要体现在以下几个方面: 1. **智慧农业生产管理**: - 利用大数据分析和机器学习算法来预测作物生长情况及病虫害风险。 - 结合无人机与传感器技术进行农田的实时监测与图像识别,快速诊断问题并及时采取措施。 2. **智能农机设备**: - 通过自动驾驶技术和机器学习实现播种、施肥等作业自动化。 - 智能拖拉机和收割机能自动导航,并具备智能控制功能以提高工作效率。 3. **智慧畜牧养殖管理**: - 利用大数据分析预测畜禽生长情况及疾病风险,指导科学饲养与健康管理。 - 通过传感器技术实时监测并分析养殖环境以及动物行为,识别健康状况与异常活动。 4. **智慧渔业管理**: - 借助卫星遥感和AI算法来评估鱼群动态,并优化捕捞策略以减少资源浪费和非法捕鱼现象。 5. **农产品质量检测** - 采用图像识别技术和数据分析确保产品质量符合标准及安全要求。 未来,人工智能技术在农业领域的应用将向以下方向发展: - 结合气象数据进行精准预测支持农业生产管理; - 实现农药使用量的精确控制以提高作物产量和减少环境污染。 ##### (二)制造业 在制造行业里,AI的应用主要包括: 1. **智能制造**:利用机器学习与自动化技术优化生产流程。 2. **设备维护预警系统**:通过物联网(IoT)收集设备运行数据,并运用人工智能预测潜在故障并及时处理以避免停机时间过长。 3. **供应链管理智能化**:借助AI改进库存管理和物流效率,降低运营成本。 ##### (三)医疗健康 在医疗服务方面,AI的应用涉及: 1. **辅助诊断工具**:通过深度学习算法分析医学影像资料帮助医生做出准确判断。 2. **个性化治疗方案制定**:基于患者个体数据提供定制化治疗建议。 3. **远程医疗支持服务**:利用人工智能提高远距离医疗服务的质量和覆盖范围。 ##### (四)金融行业 在金融业中,AI的应用包括: 1. **风险管理工具开发与应用**:通过智能算法评估信贷风险并优化贷款审批流程。 2. **智能化投资顾问系统构建**:运用机器学习为客户提供个性化的理财建议。 3. **反欺诈机制建立和完善**:利用人工智能技术识别潜在的金融诈骗行为,保障交易安全。 ##### (五)其他领域 - 教育行业将通过AI提供个性化学习体验并改善资源分配; - 交通物流业会借助智能调度优化运输路径以提高效率; - 能源管理则可通过AI实现更高效的能源调配和节约能耗,促进可持续发展。 #### 结论 人工智能作为一项前沿技术,在中国的各个行业中展现出了巨大的潜力和发展前景。通过对各行业应用的深入分析可以看出,AI不仅提升了工作效率和服务质量,还促进了资源的有效利用和环境保护。未来随着技术的进步,人工智能将在更多领域展现出更为广阔的应用前景。
  • 腾讯院发布2024年大模型调——携手迈向AI共创质生产
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    简介:腾讯研究院近日发布了《2024年行业大模型调研报告》,深入探讨了人工智能技术的发展趋势及其对各行业的深远影响,旨在推动AI与实体经济深度融合,共同开创高质量发展新阶段。 腾讯研究院发布2024行业大模型调研报告《向AI而行共筑新质生产力》,强调通过人工智能推动新型生产力的发展。