Bạn có tò mò các công cụ như Databricks, DeepL và Displaid đã mang lại thành công thực sự cho doanh nghiệp như thế nào không?

Bạn sẽ thấy những cách cụ thể mà AI thúc đẩy tăng trưởng trên khắp các ngành công nghiệpTừ phân tích thống nhất đến các giải pháp chuyên biệt giúp cắt giảm chi phí và tăng doanh số. Các công ty như Dataiku và Cohere thúc đẩy chu kỳ sản phẩm nhanh hơn, trong khi PlayHT và Deepgram tăng tốc quy trình làm việc bằng giọng nói và nội dung cho người dùng trên toàn thế giới.

Phần này cung cấp cho bạn thông tin thị trường rõ ràng và cách nhanh chóng để so sánh các nền tảng. Bạn sẽ tìm hiểu công ty nào tập trung vào quyền riêng tư và quản trị - như Credal và Tinfoil - và công ty nào mang lại lợi tức đầu tư (ROI) ngay lập tức, như Unbox AI và Tristar AI.

Cuối cùng, bạn sẽ hiểu được các lớp thông tin và các bước dữ liệu giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu rủi ro. Kiến thức đó giúp công ty bạn lựa chọn đúng sản phẩm, tránh bị phụ thuộc vào nhà cung cấp và triển khai các chương trình thử nghiệm có mục tiêu, mang lại giá trị.

Những điểm chính

• Xem cách các nền tảng và công cụ dọc đã được chứng minh mang lại mức tăng trưởng có thể đo lường được.
• Quét thông tin thị trường nhanh chóng để chọn ra các công ty phù hợp.
• Kết hợp các nền tảng đã được chứng minh với các chương trình thử nghiệm để tiết kiệm thời gian và giảm rủi ro.
• Ưu tiên quyền riêng tư, quản trị và nền tảng dữ liệu ngay từ đầu.
• Sử dụng công nghệ nội dung và ngôn ngữ để mở rộng quy mô bản địa hóa mà không làm giảm chất lượng.

Tại sao danh sách này lại quan trọng với doanh nghiệp của bạn ngay lúc này

Trong những thị trường biến động nhanh, người chiến thắng là những doanh nghiệp biến dữ liệu thành hành động ngay hôm nay.

Bạn phải chịu áp lực phải hành động nhanh hơn trong khi tránh những thử nghiệm tốn kém. Các nền tảng như Databricks và Moveworks cho thấy các công cụ ngôn ngữ và phân tích thời gian thực giúp các công ty rút ngắn thời gian tạo ra giá trị.

Danh sách này lọc nhiễu để bạn có thể tập trung vào các công ty đang giải quyết những thách thức trước mắt. Mong đợi những thành quả thiết thực về xác minh danh tính, tương tác với khách hàng và quy trình làm việc thông minh hơn.

• Vận hành theo thời gian thực: nắm bắt sự tăng trưởng bằng cách hành động dựa trên thông tin khi cần thiết.
• Các mẫu mã và sản phẩm đóng gói: các nhóm triển khai máy học mà không cần thuê nhân viên tốn kém.
• Ngôn ngữ và hiểu biết của người tiêu dùng: chuyển từ đoán mò sang biết phân bổ nguồn lực ở đâu.
• Trình tự thí điểm để tăng tốc độ: giảm thiểu rủi ro về thời gian, tối đa hóa việc học và mang lại lợi tức đầu tư sớm cho khách hàng.

Bạn cũng sẽ nhận được các tín hiệu giúp tạo dựng niềm tin. Các công ty như AlphaSense, Kustomer và SPEEDA Edge chứng minh rằng các lớp thông minh mạnh mẽ phù hợp với bối cảnh ngành và nâng cao kết quả kinh doanh của khách hàng.

AI an toàn mà bạn có thể tin tưởng: khả năng bảo mật, tuân thủ và quản trị

Khi dữ liệu được đưa vào sản xuất, bạn cần có các biện pháp bảo vệ để chứng minh tính bảo mật và tuân thủ. An ninh phải có thể nhìn thấy và đo lường được để khách hàng và cơ quan quản lý của bạn có thể tin tưởng vào quy trình này.

Giữ bí mật dữ liệu khách hàng

Giấy bạc mã hóa dữ liệu đầu vào và mô hình từ nguồn thông qua suy luận bằng GPU Nvidia và tính toán bảo mật. Điều này có nghĩa là nhà cung cấp không thể xem dữ liệu thô và cơ sở hạ tầng sẽ được kết nối vào hệ thống triển khai của bạn với ít gián đoạn nhất.

Lan can cấp doanh nghiệp

Credal cung cấp trợ lý đa tác nhân với quyền hạn chi tiết, theo dõi kiểm toán và biên tập dữ liệu. Bạn kiểm soát ai xem gì và mọi hành động đều được ghi lại để tuân thủ.

Đảm bảo danh tính theo thời gian thực

An toàn Kết hợp máy học và tín hiệu nhận dạng trong một nền tảng nhanh chóng để đảm bảo quy trình tuyển dụng được bảo mật và tuân thủ. Nền tảng này giúp giảm thiểu gian lận, đồng thời bảo vệ thông tin cá nhân trong suốt quá trình.

“Bảo mật có thể kiểm tra được là bảo mật bạn có thể bảo vệ.”

• Theo dõi độ trôi và sai lệch của mô hình bằng các công cụ như Arthur AI.
• Chọn các rào chắn được sản xuất hoặc xây dựng hệ thống quản trị tùy chỉnh để phù hợp với lộ trình của bạn.
• Cân nhắc các biện pháp kiểm soát quản lý, bảo mật ngôn ngữ và mô hình, cũng như đào tạo vệ sinh dữ liệu để tăng tốc độ tăng trưởng.

Thu hẹp khoảng cách doanh thu: hiểu biết sâu sắc hơn về khách hàng, tiếp thị và dịch vụ

Thu hẹp khoảng cách doanh thu bằng cách biến tín hiệu người dùng thực tế thành mức tăng trưởng nhanh chóng và có thể đo lường được. Hệ thống theo hành vi sẽ tiết lộ những gì khách hàng làm, không chỉ những gì họ nói, để nhóm của bạn có thể hành động một cách tự tin.

Biến hành vi thành sự phát triển: BehaviorGPT của Unbox AI được đào tạo dựa trên hơn một nghìn tỷ hành động của con người và thúc đẩy doanh số trung bình khoảng 20% bằng cách dự đoán các hành động tốt nhất tiếp theo. Các mô hình này giúp bạn nhắm mục tiêu các ưu đãi phù hợp với ý định thực sự của người tiêu dùng.

Cải thiện cuộc trò chuyện theo thời gian thực: Sử dụng Remesh để thu thập phản hồi trực tiếp của khán giả, Yellow.ai để chạy các tác nhân đa ngôn ngữ, đa kênh và Dialpad để thêm thông tin cuộc gọi, tóm tắt ASR và chatbot để phục vụ nhanh hơn.

• Dữ liệu về hành vi bề mặt để thu hẹp khoảng cách giữa ý định và hành vi mua hàng.
• Triển khai các nền tảng hiển thị thông tin chi tiết theo thời gian thực để bộ phận tiếp thị và dịch vụ có thể điều chỉnh kịp thời.
• Ghi lại và sử dụng lại nội dung từ các cuộc gọi và cuộc trò chuyện để đẩy nhanh chiến dịch và rút ngắn thời gian chu kỳ.

Bắt đầu bằng một bài kiểm tra tập trung: lập bản đồ hành trình của một người dùng, áp dụng các mô hình, đo lường mức tăng chuyển đổi, sau đó mở rộng các hoạt động có tác động cao nhất trên toàn công ty để thúc đẩy tăng trưởng bền vững.

Tự động hóa những gì làm chậm nhóm của bạn: quy trình làm việc, nền tảng và trợ lý

Khi công việc thủ công chồng chất, công ty của bạn sẽ mất thời gian và dòng tiền; tự động hóa sẽ đảo ngược xu hướng đó. Bạn có thể chuyển đổi các khoảng trống quy trình thành các bước lặp lại mà không cần giám sát liên tục.

Từ dữ liệu phân mảnh đến các hoạt động thống nhất

Perygee Liên kết các hệ thống riêng lẻ và tự động hóa các tác vụ thủ công để người dùng nhìn thấy sự thật duy nhất về khách hàng. Trong một trường hợp, iGPS đã sử dụng mô hình AI của Perygee để tự động hóa việc xác nhận giao giấy tờ—phát hiện biểu mẫu, xác thực mục nhập và đánh dấu hồ sơ đáng ngờ.

Kết quả: iGPS tiết kiệm được khoảng 80 giờ mỗi tháng, cải thiện dòng tiền trong hai ngày và nâng cao điểm trải nghiệm của khách hàng.

Moveworks cho thấy cách một trợ lý ảo có thể hỗ trợ nhân viên bằng cách giải quyết các yêu cầu từ đầu đến cuối bằng ngôn ngữ tự nhiên và mô hình xác suất. Điều này giúp các nhóm rảnh tay hơn để tập trung vào các sáng kiến phát triển thay vì những lỗi lặp đi lặp lại.

• Chuyển đổi các khoảng trống thủ công thành quy trình làm việc tự động sử dụng nền tảng tái sử dụng phần mềm và dữ liệu hiện có.
• Chuẩn hóa việc nắm bắt và xác thực để người dùng không làm chậm quá trình.
• Đo lường chiến thắng—tiết kiệm thời gian, ít lỗi hơn và tác động trực tiếp đến doanh thu—để mở rộng quy mô tự động hóa trên toàn doanh nghiệp.

“Tự động hóa những thứ có thể lặp lại; nhân bản hóa chiến lược.”

Tạo nội dung ở quy mô lớn: công cụ ngôn ngữ, giọng nói và video cho nhóm

Sản xuất nhất quán, đúng thương hiệu nội dung nhanh hơn bằng cách sử dụng các công cụ ngôn ngữ, giọng nói và video phù hợp với nhóm của bạn.

Ngôn ngữ hạ cánh

DeepL cung cấp dịch máy thần kinh chất lượng cao trên hơn 30 ngôn ngữ, giúp bạn bản địa hóa nhanh chóng mà vẫn giữ được giọng điệu thương hiệu.

Cohere cung cấp Command để tạo, Embed để phân tích và Rerank để tìm kiếm liên quan—sử dụng generation để soạn thảo và các công cụ của Cohere để trau chuốt và điều chỉnh tìm kiếm.

Giọng nói vang vọng

PlayHT hỗ trợ hơn 900 giọng nói và khả năng sao chép giọng nói trên 142 ngôn ngữ, giúp hội thảo trên web và podcast trở nên chuyên nghiệp hơn.

AssemblyAI và Deepgram bổ sung tính năng chuyển giọng nói thành văn bản, phiên âm mạnh mẽ trong môi trường có nhiều tiếng ồn và phân tích giọng nói để người dùng có thể tìm kiếm âm thanh và cải thiện tài liệu đào tạo.

Video chuyển đổi

Tổng hợp cảm giác Tạo video avatar cho đào tạo, tiếp thị và giải thích sản phẩm, giúp tăng tốc độ tiếp nhận và tăng cường sự tương tác. Tìm hiểu thêm về sản xuất video avatar trên Nền tảng Synthesia.

• Chọn nền tảng phù hợp để dịch, tạo hoặc phiên âm dựa trên nhu cầu về độ chính xác.
• Cấu trúc quy trình làm việc vì vậy người dùng có thể soạn thảo, xem xét và xuất bản với các quy định và siêu dữ liệu để quản lý.
• Theo dõi việc áp dụng và đường cong học tập để đo lường ROI cho khoản đầu tư vào nội dung.

“Kết hợp tự động hóa với đánh giá của con người để duy trì tính xác thực trong khi mở rộng quy mô.”

Xây dựng trên nền tảng dữ liệu vững chắc: các nền tảng và mô hình có thể mở rộng theo công ty của bạn

Tỷ lệ phụ thuộc vào hệ thống ống nước: xây dựng các lớp dữ liệu cho phép các mô hình, ứng dụng và phân tích phát triển cùng nhau.

Databricks cung cấp một phân tích thống nhất nền tảng cho quy mô lớn dữ liệu và học máy ứng dụng. Nó giúp nhóm của bạn chạy phân tích thời gian thực, đào tạo mô hình và triển khai ở quy mô doanh nghiệp mà không cần phải thiết lập lại đường ống.

Dataiku là một nền tảng làm việc doanh nghiệp cung cấp cho bạn các hộp cát, hộp công cụ đào tạo và các tính năng cộng tác. Sử dụng nó để tạo nguyên mẫu cho các giải pháp, quản lý dòng dõi và chuyển giao cho các đơn vị sẵn sàng sản xuất. người mẫus đến kỹ thuật.

Tăng tốc phát triển và hỗ trợ nhân viên

Codeium tăng tốc độ mã hóa với các gợi ý thời gian thực, tìm kiếm mã và trò chuyện để các kỹ sư rút ngắn thời gian phát triển tính năng và nâng cao chất lượng phần mềm.

Moveworks sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và máy học xác suất để giải quyết các yêu cầu của nhân viên từ đầu đến cuối. Điều đó làm giảm hỗ trợ thời gian và đưa kiến thức đến nơi người dùng cần.

• Thiết kế một nền tảng hỗ trợ phân tích, ứng dụng và mô hình mà không cần phải chỉnh sửa lại.
• So sánh các nền tảng quản trị, dòng dõi và cộng tác để giảm bớt những khó khăn trong quá trình tích hợp.
• Chọn mô hình lưu trữ cân bằng giữa khả năng kiểm soát tập trung và tính linh hoạt của sản phẩm.
• Đầu tư vào dữ liệu đào tạo, giám sát và MLOps để duy trì tốc độ khi bạn phát triển.

“Trước tiên hãy xây dựng nền tảng để nhóm của bạn có thể tập trung vào sản phẩm và tăng trưởng.”

Các công ty khởi nghiệp đổi mới AI trao quyền cho ngành của bạn

Xem cách các giải pháp mục tiêu trong các lĩnh vực quan trọng chuyển biến dữ liệu Và các mô hình thành những lợi ích có thể đo lường được về hoạt động và an toàn.

Vận tải và hậu cần

Chế độ an toàn giảm 71% vi phạm an toàn cho các Đối tác dịch vụ giao hàng của Amazon và giảm 30% tai nạn và khiếu nại tại Pinch Transport.

Những kết quả đó cho thấy các chương trình hướng đến hành vi thưởng cho việc lái xe an toàn hơn và mang lại sự tăng trưởng rõ rệt về độ tin cậy.

Chất lượng sản xuất theo thời gian thực

Trí tuệ nhân tạo Tristar áp dụng phân tích chuyển động mô-đun trên dây chuyền để cắt giảm tỷ lệ phế liệu xuống 60%+ trong một tháng.

Sự giảm thiểu nhanh chóng lượng chất thải sẽ mang lại khoản tiết kiệm tức thời và chất lượng đầu ra cao hơn cho cơ sở của bạn.

Độ tin cậy của cơ sở hạ tầng

Trưng bày Các mô hình được đào tạo trên hơn 20 cây cầu. Việc giám sát của họ đã tránh được việc đóng cửa một cây cầu ở Ý và tiết kiệm được 300.000 euro.

Cảm biến có giá thành thấp hơn 70% và phát hiện các bất thường nhanh hơn gấp ba lần, giúp giảm thời gian chết và chi phí sửa chữa.

Chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống

Khách hàng quản lý dịch vụ đa kênh mạnh mẽ, Paige mang bệnh lý tính toán vào chẩn đoán và Navan nhúng quy trình làm việc thông minh về chi phí và du lịch.

Các công ty này giúp bạn cải thiện trải nghiệm của bệnh nhân và người dùng trong khi vẫn đảm bảo tuân thủ quy định.

• Khi nào nên chọn một công ty nhỏ hơn so với một nền tảng lớn: cân bằng tốc độ, lộ trình phù hợp và hỗ trợ.
• Lời khuyên của phi công: thử nghiệm theo từng giai đoạn trên nhiều địa điểm, đo lường phế liệu hoặc tránh chi phí, sau đó mở rộng quy mô.

“Công nghệ dành riêng cho ngành thường mang lại hiệu quả trực tiếp là ít sự cố hơn, chất lượng cao hơn và chi phí thấp hơn.”

Bán hàng và hỗ trợ tốt hơn: dữ liệu khách hàng, thông tin thị trường và CRM

Thực hiện các bước tiếp cận thị trường thông minh hơn bằng cách liên kết nghiên cứu đối thủ cạnh tranh với dữ liệu khách hàng trực tiếp. Khi thông tin thị trường và CRM của bạn cùng tồn tại, bạn có thể rút ngắn chu kỳ và thúc đẩy tăng trưởng theo dự đoán.

Biết thị trường của bạn

AlphaSense cung cấp những hiểu biết sâu sắc mà tìm kiếm truyền thống bỏ sót khi sử dụng tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên. SPEEDA Edge cung cấp nội dung hàng ngày cho hơn 60 ngành công nghiệp để bạn có thể phát hiện ra sự thay đổi trước khi đối thủ cạnh tranh phát hiện.

Kết hợp các nguồn cấp dữ liệu đó với dữ liệu nội bộ để định vị rõ ràng hơn, tạo nội dung kịp thời và điều chỉnh phạm vi tiếp cận để tăng trưởng kênh nhanh hơn.

Dịch vụ ở quy mô lớn

Khách hàng chuẩn hóa dịch vụ trên web, trò chuyện, điện thoại và tin nhắn để các nhân viên có thể xử lý khối lượng lớn mà không bị mất ngữ cảnh.

Các công cụ như Celonis và Interactions bổ sung thông tin chi tiết về quy trình và đàm thoại được các công ty Fortune 500 sử dụng để định tuyến công việc, giảm số lượng phiếu yêu cầu lặp lại và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

• Liên kết các tín hiệu thị trường với CRM để nhân viên bán hàng nắm được bối cảnh trong quy trình làm việc.
• Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và máy học để đưa ra các hành động cụ thể, không phải nhiễu.
• Đo lường mức tăng trưởng từ chuyển đổi sang duy trì và điều chỉnh hệ thống để mang lại hiệu quả.

“Hãy biến CRM thành nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất và chiến lược của bạn sẽ tiến triển nhanh hơn.”

Hoạt động tài chính và tuân thủ: từ tài liệu đến quyết định

Các nhóm tài chính cần những công cụ có thể biến đống tài liệu thành câu trả lời đáng tin cậy một cách nhanh chóng. Matrix, Canoe và Ocrolus của Hebbia cho thấy cách các nền tảng được xây dựng có mục đích chuyển đổi các tệp lộn xộn thành có cấu trúc dữ liệu bạn có thể tin tưởng.

Sự siêng năng và phân tích nhanh hơn

Ma trận của Hebbia Tăng tốc độ phân tích với các mô hình minh bạch, làm nổi bật các thông tin và trích dẫn quan trọng. Điều này giúp tăng độ chính xác và rút ngắn thời gian các nhóm dành cho việc xem xét thủ công.

xuồng Tự động hóa việc thu thập tài liệu và trích xuất dữ liệu cho hoạt động đầu tư thay thế. Nó loại bỏ các bước thủ công để người dùng của bạn làm việc trong các công cụ và quy trình làm việc quen thuộc.

Ocrolus kết hợp việc phân tích tự động các phiếu lương, biểu mẫu thuế và tài liệu thế chấp với QA của con người để ngăn ngừa các lỗi ngoại lệ.

• Bạn sẽ biến nội dung không có cấu trúc thành nội dung có thể lặp lại và sẵn sàng để kiểm tra dữ liệu cho khách hàng và danh mục đầu tư.
• Tự động hóa công việc có giá trị thấp để mọi người tập trung vào phân tích và quyết định có giá trị cao hơn sự quản lý.
• Chọn nền tảng tích hợp giúp người dùng tiếp tục sử dụng các ứng dụng họ đang dùng để tăng tốc độ áp dụng.

“Đảm bảo tính chính xác và minh bạch là điều không thể thương lượng—biện pháp được hoàn thiện, tiết kiệm chi phí và áp dụng trong 90 ngày đầu tiên.”

Triển khai một cách khôn ngoan: bắt đầu với một quy trình làm việc, xác thực kết quả, sau đó mở rộng. Điều đó làm giảm rủi ro thay đổi và cho thấy kết quả có thể đo lường được. sự phát triển mà không làm chậm các hoạt động hàng ngày.

Làm thế nào để áp dụng những gì đã hiệu quả trong quá khứ vào công ty của bạn ngày nay

Biến những chiến thắng trong quá khứ thành những bước có thể lặp lại để nhóm của bạn có thể đạt được những thành quả có thể dự đoán được.

Bắt đầu với quy trình làm việc hẹp, có ROI cao. Chọn một nhiệm vụ duy nhất có giá trị rõ ràng—như xác nhận giao hàng—và đo lường trước và sau. iGPS đã sử dụng Perygee để tự động hóa nhiệm vụ đó, tiết kiệm khoảng 80 giờ mỗi tháng và cải thiện dòng tiền thêm hai ngày.

Áp dụng các sách hướng dẫn đã được chứng minh

Tiến hành thử nghiệm tập trung, xác minh hiệu quả, sau đó mở rộng. Sử dụng các tiêu chí thành công rõ ràng và kế hoạch triển khai gắn kết bằng chứng với quản lý sản phẩm rộng hơn và đào tạo đội ngũ.

• Bạn sẽ học được một chiến lược có thể lặp lại: chứng minh giá trị trên một quy trình làm việc, sau đó mở rộng quy mô.
• Bản đồ nơi một trợ lý trợ giúp (phân loại, soạn thảo, đề xuất) và nơi đánh giá của con người vẫn là chính.
• Dữ liệu trình tự và nâng cấp tính năng để mỗi mô hình mới đều được hưởng lợi từ việc học trước đó.

Tránh những cạm bẫy phổ biến

Xây dựng hệ thống quản trị ngay từ ngày đầu tiên. Sử dụng các quyền hạn chi tiết và theo dõi kiểm toán để dữ liệu mức độ phơi sáng được kiểm soát.

• Sử dụng quyền theo kiểu Credal và kiểm tra để quản lý quyền truy cập.
• Theo dõi độ trôi bằng Arthur AI và lên lịch đánh giá để duy trì mô hình hoạt động tốt.
• Bảo vệ suy luận bằng các mẫu mã hóa như Tinfoil để giảm rủi ro về quyền riêng tư.

“Bắt đầu từ quy mô nhỏ, đo lường nhanh và áp dụng các biện pháp kiểm soát có thể mở rộng thành công.”

Hãy làm theo cách tiếp cận này và bạn sẽ thích nghi với các hoạt động được sử dụng bởi các tổ chức lớn hơn các công ty và thậm chí Fortune 500 các đội. Điều đó giúp cho chu kỳ học tập được chặt chẽ, giảm thiểu sự thay đổi sự quản lý ma sát và ổ đĩa duy trì sự phát triển.

Phần kết luận

Kết thúc mạnh mẽ, bằng cách chọn một kết quả có thể đo lường được và chỉ định người chịu trách nhiệm rõ ràng để bạn có thể thấy kết quả nhanh chóng.

Bắt đầu từ quy mô nhỏ, đo lường nhanh chóng và mở rộng quy mô theo hướng có lợi. Sử dụng các nền tảng và sản phẩm bảo vệ dữ liệu, phù hợp với ngành của bạn và giúp cuộc sống của người dùng dễ dàng hơn. Hãy chọn các đối tác—từ Databricks và Dataiku đến Tristar AI và Unbox AI—có lộ trình phù hợp với nhu cầu của công ty bạn.

Lập bản đồ 90 ngày đầu tiên: xác định kết quả, mốc thời gian và chủ sở hữu để khách hàng và lãnh đạo thấy được giá trị của thời gian. Tái sử dụng các mẫu, quy trình quản trị và thử nghiệm để mỗi lần triển khai tiết kiệm chi phí hơn và mang lại nhiều tăng trưởng hơn.

Đầu tư vào nền tảng dữ liệu và theo dõi các số liệu về máy móc và trí tuệ phù hợp—việc áp dụng, độ chính xác, chi phí phục vụ và doanh thu—để công ty của bạn tiếp tục cải thiện theo thời gian.

Câu hỏi thường gặp

Trí tuệ nhân tạo đang trao quyền cho các doanh nhân ngày nay như thế nào?

Bạn có thể sử dụng các mô hình và nền tảng để tự động hóa các tác vụ lặp lại, tăng tốc phát triển sản phẩm và cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng. Các công cụ như Databricks để phân tích và Codeium để tăng năng suất cho nhà phát triển giúp nhóm của bạn làm việc nhanh hơn, trong khi các dịch vụ ngôn ngữ và giọng nói như DeepL và AssemblyAI giúp bạn mở rộng nội dung và tương tác với khách hàng trên nhiều kênh.

Tại sao danh sách công cụ và nhà cung cấp này lại quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn ngay lúc này?

Bối cảnh cho thấy các giải pháp thiết thực, đã được chứng minh, đáp ứng nhu cầu cấp thiết: tăng trưởng doanh thu, tự động hóa vận hành và xử lý dữ liệu an toàn. Bằng cách tập trung vào các quy trình làm việc có ROI cao và các nhà cung cấp tích hợp với hệ thống của bạn, bạn sẽ rút ngắn thời gian tạo giá trị và giảm thiểu rủi ro khi triển khai các tính năng mới.

Làm thế nào tôi có thể giữ bí mật dữ liệu khách hàng khi sử dụng mô hình suy luận và mô hình đám mây?

Chọn suy luận được mã hóa và các tùy chọn GPU tại chỗ hoặc chuyên dụng hỗ trợ tính bảo mật có thể xác minh, chẳng hạn như phương pháp của Tinfoil trên phần cứng Nvidia. Kết hợp điều đó với các biện pháp kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, ghi nhật ký và hợp đồng với nhà cung cấp, trong đó quy định rõ việc xử lý và lưu giữ dữ liệu để đáp ứng các yêu cầu tuân thủ.

Tôi nên yêu cầu những biện pháp kiểm soát quản trị nào từ trợ lý doanh nghiệp?

Hãy tìm kiếm các quyền hạn chi tiết, dấu vết kiểm toán đa tác nhân và quyền truy cập dựa trên vai trò để bạn có thể theo dõi các quyết định và hạn chế hành động. Các rào cản đa tác nhân của Credal là một ví dụ về cách thực thi chính sách trong khi vẫn đảm bảo trợ lý làm việc hiệu quả và có thể kiểm toán.

Làm thế nào tôi có thể đẩy nhanh và bảo mật quá trình tiếp nhận khách hàng?

Sử dụng nền tảng xác minh và nhận dạng dự đoán với công nghệ phân tích ưu tiên quyền riêng tư. Socure và các nhà cung cấp tương tự kết hợp tín hiệu nhận dạng và học máy để giảm thiểu gian lận, đồng thời vẫn đảm bảo tuân thủ quy định cho các ngành được quản lý.

Làm thế nào để biến hành vi của khách hàng thành sự tăng trưởng có thể đo lường được?

Thu thập dữ liệu ở cấp độ hành động và sử dụng các mô hình định hướng hành vi để nhắm mục tiêu can thiệp. Các công ty như Unbox AI chứng minh sự gia tăng doanh số bằng cách tập trung các khuyến nghị và chiến dịch vào các hành động của người tiêu dùng được quan sát, điều mà bạn có thể sao chép bằng CRM và hệ thống phân tích của mình.

Giải pháp nào cải thiện các cuộc trò chuyện với khách hàng theo thời gian thực và kết quả của trung tâm liên lạc?

Hãy cân nhắc các nền tảng như Remesh để tương tác, Yellow.ai để tự động hóa hội thoại và Dialpad để phân tích cuộc gọi. Những công cụ này giúp bạn định tuyến, hỗ trợ và huấn luyện nhân viên theo thời gian thực để cải thiện sự hài lòng và giảm thời gian xử lý.

Làm thế nào tôi có thể tự động hóa quy trình làm việc giữa các nhóm và thống nhất các hệ thống phân mảnh?

Tích hợp một nền tảng trung gian hoặc điều phối như Perygee để kết nối các bộ phận riêng lẻ—CRM, thanh toán, hỗ trợ—và tự động hóa việc bàn giao. Điều này giúp giảm thiểu khối lượng công việc thủ công, tăng tốc dòng tiền và nâng cao tính nhất quán trong trải nghiệm của khách hàng.

Những công cụ nào giúp tạo nội dung ở quy mô lớn mà không ảnh hưởng đến chất lượng?

Sử dụng các mô hình ngôn ngữ chuyên biệt để sao chép và dịch thuật (DeepL, Cohere), nền tảng giọng nói để phiên âm và lồng tiếng (PlayHT, Deepgram) và dịch vụ hình đại diện video (Synthesia) để tạo ra nội dung nhất quán, phù hợp với thương hiệu trên nhiều định dạng.

Làm thế nào để xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc khi công ty tôi mở rộng quy mô?

Áp dụng các nền tảng xử lý phân tích thời gian thực, vòng đời ML và quản trị—Databricks và Dataiku được sử dụng rộng rãi cho những nhu cầu này. Kết hợp chúng với các đường ống dữ liệu và giám sát mạnh mẽ để tránh sai lệch mô hình và duy trì độ chính xác.

Công cụ năng suất nào dành cho nhà phát triển và nhân viên giúp tăng tốc triển khai?

Các trợ lý mã hóa như Codeium và các nền tảng hỗ trợ nhân viên như Moveworks giúp giảm thời gian phát triển và giảm thiểu sự bất tiện trong vận hành. Chúng giúp các nhóm triển khai tính năng nhanh hơn và giải quyết các vấn đề nội bộ mà không cần tồn đọng ticket dài dòng.

Những trường hợp sử dụng nào trong ngành cho thấy tác động có thể đo lường được từ những công nghệ này?

Ví dụ bao gồm SafeMode trong vận tải giúp giảm thiểu vi phạm an toàn, Tristar AI cắt giảm phế liệu sản xuất và Displaid ngăn chặn việc đóng cửa cơ sở hạ tầng tốn kém. Những điều này cho thấy các mô hình và cảm biến tập trung mang lại lợi tức đầu tư (ROI) hữu hình về an toàn, chất lượng và bảo trì.

Làm thế nào bạn có thể cải thiện dịch vụ và doanh số bán hàng bằng thông tin thị trường và CRM tốt hơn?

Kết hợp các nền tảng phân tích chuyên sâu như AlphaSense với chiến lược dữ liệu khách hàng và CRM hỗ trợ AI như Kustomer. Điều này cung cấp cho nhóm của bạn bối cảnh thị trường và cái nhìn tổng quan về khách hàng để cá nhân hóa hoạt động tiếp cận và hợp lý hóa dịch vụ.

Những giải pháp này giúp đẩy nhanh hoạt động tài chính và đánh giá tuân thủ như thế nào?

Sử dụng các nền tảng trích xuất tài liệu và dữ liệu như Hebbia và Canoe để tự động hóa quy trình thẩm định, phân loại tài liệu và phát hiện các điểm bất thường. Điều này giúp giảm thời gian xem xét thủ công và cải thiện khả năng kiểm toán cho các nhóm tài chính và tuân thủ.

Bạn nên áp dụng những chiến lược đã được chứng minh vào công ty của mình như thế nào?

Bắt đầu từ quy mô nhỏ với quy trình làm việc hẹp, tác động lớn, đo lường kết quả và mở rộng quy mô theo từng bước. Hãy làm theo các mô hình được các công ty như iGPS và Perygee áp dụng: ưu tiên chất lượng dữ liệu, thiết lập các giới hạn và mở rộng quy trình tự động hóa thành công trên toàn bộ các nhóm.

Bạn nên tránh những cạm bẫy phổ biến nào khi triển khai các công nghệ này?

Hãy chú ý đến các lỗ hổng bảo mật dữ liệu, sự trôi dạt của mô hình và quản trị yếu kém. Triển khai giám sát liên tục, sử dụng các công cụ như Arthur AI để xác thực mô hình và áp dụng các mô hình bảo mật như Tinfoil và Credal để giảm thiểu rủi ro.