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回顾身边的人工智能应用-身边人工智能应用的例子
C0f3d30c8时间2024-08-06 19:19:09分类应用领域浏览127
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于回顾身边的人工智能应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍回顾身边的人工智能应用的解答，让我们一起看看吧。
个性化推荐用到哪些人工智能技术？
个性化推荐通常使用以下人工智能技术：自然语言处理（NLP）用于理解用户的文本输入和内容；机器学习用于分析用户的行为和偏好，以生成个性化推荐；深度学习用于处理大量数据和提取特征；推荐算法用于根据用户的历史行为和相似用户的行为进行推荐；数据挖掘用于发现用户的隐藏模式和关联规则；强化学习用于优化推荐策略。这些技术的结合可以实现更准确和个性化的推荐服务。
个性化推荐通过收集和分析用户的行为信息，预测用户的兴趣偏好并进行推荐，通过影响用户的消费行为，从而产生经济效益。
个性化推荐历经了基于统计学、基于内容、基于协同过滤、基于社交网络和混合式推荐的发展历程，虽然已取得了一定效果，但是仍然无法令人满意。随着人工智能时代的到来，多学科多领域的融合为个性化推荐提供了新的思路。本文首先回顾并分析了现有个性化推荐的主要方式、存在的问题和实际需求，然后根据管理学和心理学相关理论模型，提出人工智能时代的个性化推荐需要以人为本，关注用户特征，通过构建用户认知模型，评估用户心理抗拒程度，建立不同用户的消费动机模型，建立更全面的推荐评价体系。
人工智能如何在应用场景中落地？
回顾过去，历史上任何一次革命性创新技术的爆发，都带来了超乎想象的新商业与新经济模式。正如互联网的到来颠覆曾经的商业体系，当前5G、IoT、AI三大革命性新技术迎来汇合，一个全新的物联网商业体系正在酝酿中，当中蕴含的商机不言而喻。
AI被誉为这波物联网新商机中的“大脑”，赋予各下游产业思考力，增强设备的自主性，是物联网产业中非常重要的一环。
正因为其战略性、前瞻性的地位，AI要取得突破发展并非易事。总的来说，当前AI在技术方面已经有不少可以实现的功能，但AI技术要实现具体落地应用，一步一步要解决的问题也还不少。今天笔者就跟大家总结了下人工智能技术落地“三步走”。
第一步，要判断该项AI技术是否成熟，功能与落地场景需求是否匹配。
以云知声为例，前不久的7月云知声发布了多款在医疗领域成熟落地AI产品。
据美国医学会（AMA）的统计，医生职业生涯大约 35%-40% 的[_a***_]用于病历书写及相关文案工作上。工作重复，科研价值却不高，云知声医疗语音交互解决方案以深度学习、超级计算和大数据等AI 技术为基础，构建了智能医疗语言模型，形成了语音病历系统的核心大脑，***用语音就能顺利、高效完成病历输入。
在这个案例中，AI技术已经发展到可以高效识别医疗专用术语记录，与医生的需求是匹配的，最后解决方案得以在医院顺利落地。
用户体验由三部分组成：有用、易用与产品颜值。有用是用户体验的根基，易用与用户对产品的“操作体验”直接相关，颜值原本只属于锦上添花，随着年轻一代审美的崛起，在产品的用户体验评价体系也占据了重要位置。
回顾2019，人工智能领域取得了多大的发展？距通用智能是否已不再遥远？
人工智能发展迅速，逐步覆盖各行各业，而目前较为成熟的人工智能产品，要数企业办公及企业营销类，举个例子：
智能外呼机器人应用场景：
智能语音机器人的拨号频率可以达人工拨打频率的4-5倍，可以根据客户的问题进行智能应答，语音识别迅速，准确判断出是否为意向客户，对意向客户的初筛和选择省时又高效，可以将销售人员从重复筛选的工作中解放出来，全力投入到有效客户的跟进中。具体业务：***、理财、房产、装修、催收、保险、会销。
智能语音机器人不仅可以协助话务员完成销售任务，还能做到对已有客户跟进回访，把服务从深度和广度同时进行高粒度延展，可以把企业对极致服务的追求低成本地实施落地。具体业务：回访、调查、通知、提醒、验证。
智能外呼机器人功能：
2、自动拨打，无需人工输入拨号，后台上传号码数据，根据需求设置时间、拨打频率，省时又省力
3、自动记录，基于深度学习技术，将收听到的内容全部录音记录，并精准转化为文字，方便查看。
4、自动应答，***用语音识别、自然语言理解、多轮对话、知识图谱等多个门类的前沿技术集成，人工专业话术配置，客户听到的每一句话都与***聊天无异。
5、自动分类，后台自动客户分类，帮你锁定精准客户。
到此，以上就是小编对于回顾身边的人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于回顾身边的人工智能应用的3点解答对大家有用。
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