让生成式人工智能为您服务：6 个最佳实践
Posted: Wed Dec 18, 2024 9:09 am
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这些技巧将有助于最大限度地提高您的生成性人工智能投资，确保人工智能兑现其提供更好的洞察和互动的承诺。
生成式人工智能前景广阔，它通过大型语言模型 (LLM) 的强大功能，有望在客户体验方面取得突破。麦肯锡估计，将其应用于客户服务可以将生产率提高 30% 至 45%。此外，CMSWire 的最新研究表明，那些表示自己非常了解客户的组织，与那些对客户了解程度中等（7%）或较差（3%）的组织相比，更有可能广泛使用人工智能（33%）。
然而，要将这种潜力转化为真正的商业价值，应用最佳实践来避免常 马来西亚华人telegram 见的陷阱非常重要。虽然许多人过分简化了这项技术的功能，但事实也恰恰相反：“生成式人工智能可以做到一切”的思维模式无法解决现实世界中复杂的客户体验挑战。
在没有提供可操作见解的战略框架的情况下将提示集成到解决方案中是不够的。要充分利用生成式 AI 的潜力，必须采取全面的方法。这包括选择最合适的 LLM、使用引导式提示构建以及在统一平台内分层不同类型的专用 AI 以实现 CX。
以下最佳实践将帮助您最大限度地提高投资的有效性、准确性和价值，同时创造新的创新机会。
1. 获得统一平台
脱节的系统会阻碍组织统一客户沟通的能力，从而阻止他们充分利用新兴技术。为了最好地利用生成式人工智能，必须制定一个近期统一计划。将所有交互都集中在一个统一的 CCaaS 平台上，可以大大增强您从不断发展的技术中获取价值的能力。
2. 不要过度依赖法学硕士
随着生成式人工智能的采用速度如此之快，公司可能会过度依赖 LLM，并产生与快速工程试错相关的成本。在每次交互中运行递归和大量标记的提示以进行质量评估既昂贵又缓慢，而且往往没有必要。
更有效的方法是使用特定用途的模型（例如对客户情绪或代理行为进行评分的 AI 模型）对每次互动进行评分。然后，使用这些分数缩小子集，以便有针对性地使用生成式 AI。
3. 选择合适的法学硕士
没有哪一种 LLM 适合所有用例。首先确定您的优化目标：您的组织是否需要提供更高的准确性？加快解决问题的速度？节省成本？每个目标都需要不同的 LLM 来实现价值。
学习机
这些技巧将有助于最大限度地提高您的生成性人工智能投资，确保人工智能兑现其提供更好的洞察和互动的承诺。
生成式人工智能前景广阔，它通过大型语言模型 (LLM) 的强大功能，有望在客户体验方面取得突破。麦肯锡估计，将其应用于客户服务可以将生产率提高 30% 至 45%。此外，CMSWire 的最新研究表明，那些表示自己非常了解客户的组织，与那些对客户了解程度中等（7%）或较差（3%）的组织相比，更有可能广泛使用人工智能（33%）。
然而，要将这种潜力转化为真正的商业价值，应用最佳实践来避免常 马来西亚华人telegram 见的陷阱非常重要。虽然许多人过分简化了这项技术的功能，但事实也恰恰相反：“生成式人工智能可以做到一切”的思维模式无法解决现实世界中复杂的客户体验挑战。
在没有提供可操作见解的战略框架的情况下将提示集成到解决方案中是不够的。要充分利用生成式 AI 的潜力，必须采取全面的方法。这包括选择最合适的 LLM、使用引导式提示构建以及在统一平台内分层不同类型的专用 AI 以实现 CX。
以下最佳实践将帮助您最大限度地提高投资的有效性、准确性和价值，同时创造新的创新机会。
1. 获得统一平台
脱节的系统会阻碍组织统一客户沟通的能力，从而阻止他们充分利用新兴技术。为了最好地利用生成式人工智能，必须制定一个近期统一计划。将所有交互都集中在一个统一的 CCaaS 平台上，可以大大增强您从不断发展的技术中获取价值的能力。
2. 不要过度依赖法学硕士
随着生成式人工智能的采用速度如此之快，公司可能会过度依赖 LLM，并产生与快速工程试错相关的成本。在每次交互中运行递归和大量标记的提示以进行质量评估既昂贵又缓慢，而且往往没有必要。
更有效的方法是使用特定用途的模型（例如对客户情绪或代理行为进行评分的 AI 模型）对每次互动进行评分。然后，使用这些分数缩小子集，以便有针对性地使用生成式 AI。
3. 选择合适的法学硕士
没有哪一种 LLM 适合所有用例。首先确定您的优化目标：您的组织是否需要提供更高的准确性？加快解决问题的速度？节省成本？每个目标都需要不同的 LLM 来实现价值。
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