Thuật ngữ AI tổng quát dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp (phần 3)

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

LLM là một loại trí tuệ nhân tạo đã được đào tạo trên nhiều dữ liệu văn bản. Nó giống như một đối tác trò chuyện thực sự thông minh có thể tạo văn bản giống con người dựa trên lời nhắc nhất định. Một số LLM có thể trả lời câu hỏi, viết tiểu luận, sáng tác thơ và thậm chí tạo mã.
Ý nghĩa của nó đối với khách hàng:  các chatbot được cá nhân hóa cung cấp các tương tác giống con người, cho phép khách hàng giải quyết nhanh chóng và dễ dàng cho các vấn đề thường gặp theo cách mà vẫn mang lại cảm giác chân thực. 
Ý nghĩa với tổ chức:  Các tổ chức có thể tự động hóa việc tạo nội dung hướng tới khách hàng, phân tích phản hồi của khách hàng và trả lời các câu hỏi của khách hàng.

Machine learning

Máy học là cách máy tính có thể học những điều mới mà không cần được lập trình để thực hiện chúng. Ví dụ, khi dạy trẻ nhận biết các con vật, bạn cho trẻ xem hình ảnh và đưa ra phản hồi. Khi xem thêm ví dụ và nhận được phản hồi, các em học cách phân loại động vật dựa trên các đặc điểm độc đáo. Tương tự, các mô hình học máy học từ dữ liệu được gắn nhãn để đưa ra dự đoán và quyết định chính xác.
Ý nghĩa của nó đối với khách hàng:  Khi một công ty hiểu rõ hơn những gì khách hàng coi trọng và mong muốn, điều đó sẽ dẫn đến những cải tiến về sản phẩm hoặc dịch vụ hiện tại hoặc thậm chí là phát triển những sản phẩm hoặc dịch vụ mới đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng. 
Ý nghĩa của nó đối với tổ chức:  Học máy có thể được sử dụng để dự đoán hành vi của khách hàng, cá nhân hóa nội dung tiếp thị hoặc tự động hóa các công việc thường ngày.
Thuật ngữ AI tổng quát dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp
Thuật ngữ AI tổng quát dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp

Machine learning bias

Tất cả chúng ta đều đã nghe đến cụm từ “garbage in, garbage out” phải không? Xu hướng học máy chỉ là một phiên bản AI nâng cấp của điều đó. Khi máy tính được cung cấp thông tin sai lệch, chúng sẽ đưa ra quyết định sai lệch. Đây có thể là kết quả của một quyết định có chủ ý của con người khi cung cấp dữ liệu cho máy tính, do vô tình kết hợp dữ liệu sai lệch hoặc khi thuật toán đưa ra các giả định sai trong quá trình học, dẫn đến kết quả sai lệch.
Ý nghĩa đối với khách hàng:  Làm việc với các công ty tích cực tham gia khắc phục thành kiến ​​sẽ mang lại trải nghiệm công bằng hơn và xây dựng niềm tin. 
Ý nghĩa đối với tổ chức:  Điều quan trọng là phải kiểm tra và giải quyết sự thiên vị để đảm bảo rằng tất cả khách hàng đều được đối xử công bằng và chính xác. Hiểu được thành kiến ​​trong máy học và biết các biện pháp kiểm soát của tổ chức đối với thành kiến ​​đó sẽ giúp nhóm của bạn tin tưởng vào các quy trình của mình.

Model

Đây là một chương trình đã được đào tạo để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu. Bạn có thể có một mô hình dự đoán thời tiết, dịch ngôn ngữ, nhận dạng hình ảnh của mèo, v.v. Giống như máy bay mô hình là phiên bản nhỏ hơn, đơn giản hơn của máy bay thật, mô hình AI là phiên bản toán học của một quy trình trong thế giới thực.
Ý nghĩa đối với khách hàng:  Mô hình có thể giúp khách hàng nhận được đề xuất sản phẩm chính xác hơn nhiều. 
Ý nghĩa đối với tổ chức:  Điều này có thể giúp tổ chức dự đoán hành vi của khách hàng và phân chia khách hàng thành các nhóm.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

NLP là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tập trung vào cách máy tính có thể hiểu, giải thích và tạo ra ngôn ngữ của con người. Đó là công nghệ đằng sau những thứ như trợ lý ảo kích hoạt bằng giọng nói, ứng dụng dịch ngôn ngữ và chatbot.
Nó có ý nghĩa gì đối với khách hàng:  NLP cho phép khách hàng tương tác với các hệ thống bằng ngôn ngữ bình thường của con người thay vì các lệnh phức tạp. Trợ lý kích hoạt bằng giọng nói là ví dụ điển hình cho điều này. Điều này làm cho công nghệ dễ tiếp cận và dễ sử dụng hơn, cải thiện trải nghiệm người dùng. 
Ý nghĩa của nó đối với tổ chức: NLP có thể được sử dụng để phân tích phản hồi của khách hàng, hỗ trợ chatbot hoặc tự động hóa việc tạo nội dung hướng tới khách hàng.

Prompt engineering

Bạn không cần bằng kỹ sư cho việc này. Prompt engineering có nghĩa là tìm ra cách đặt câu hỏi để có được câu trả lời chính xác mà bạn cần. Đó là việc xây dựng hoặc lựa chọn đầu vào (lời nhắc) một cách cẩn thận mà bạn cung cấp cho mô hình học máy để có được kết quả đầu ra tốt nhất có thể.
Ý nghĩa của nó đối với khách hàng:  Khi công cụ AI tổng quát của bạn nhận được lời nhắc mạnh mẽ, nó có thể mang lại kết quả đầu ra mạnh mẽ. Lời nhắc càng mạnh mẽ, phù hợp thì trải nghiệm người dùng cuối càng tốt. 
Ý nghĩa đối với tổ chức:  Có thể được sử dụng để yêu cầu một mô hình ngôn ngữ lớn tạo email được cá nhân hóa cho khách hàng hoặc để phân tích phản hồi của khách hàng và rút ra những hiểu biết quan trọng.

Thuật ngữ AI tổng quát dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp

Sentiment analysis

Sentiment analysis liên quan đến việc xác định giọng điệu cảm xúc đằng sau từ ngữ để hiểu được thái độ, ý kiến ​​và cảm xúc của người nói hoặc người viết. Nó thường được sử dụng trong CRM để hiểu phản hồi của khách hàng hoặc cuộc trò chuyện trên mạng xã hội về thương hiệu hoặc sản phẩm.
Ý nghĩa của nó đối với khách hàng:  Khách hàng có thể đưa ra phản hồi thông qua các kênh mới, dẫn đến những quyết định sáng suốt hơn từ các công ty mà họ tương tác. 
Ý nghĩa với tổ chức:  Phân tích cảm tính có thể được sử dụng để hiểu cảm nhận của khách hàng về sản phẩm hoặc thương hiệu, dựa trên phản hồi của họ hoặc bài đăng trên mạng xã hội, có thể cung cấp thông tin về nhiều khía cạnh về danh tiếng và quản lý thương hiệu hoặc sản phẩm.
Xem thêm:
- Thuật ngữ AI tổng quát dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp (phần 4)
Download