Sebahagian besar tugasan harian adalah berulang dan boleh diramal:
→ Kemaskini stok
→ Pemprosesan pesanan
→ Pengiraan invois
→ Laporan berjadual
→ Kelulusan berasaskan peraturan
→ Pengesahan data
→ Pemantauan laluan penghantaran
Sebaik sahaja logiknya diketahui, mengapa perlu menghantar semula tugasan yang sama kepada LLM?
Di sinilah 核心系统ing boleh memberi perbezaan.
AI hanya perlu digunakan untuk tugas yang benar-benar memerlukan penaakulan, tafsiran atau pembuatan keputusan.
Sebaik sahaja proses menjadi boleh diramal, pelaksanaan boleh diasingkan daripada model AI dan dikendalikan oleh perisian konvensional, peraturan, penghurai, dan automasi.
Untuk PKS, ini membawa makna yang besar:
Kos operasi lebih rendah – kurang panggilan LLM yang tidak perlu dan penggunaan token yang minimum.
Kos lebih boleh diramal – pertumbuhan transaksi tidak semestinya berkadar terus dengan kos AI.
Konsistensi lebih tinggi – tugasan deterministik memberikan output yang seragam, penting untuk rekod logistik.
Pelaksanaan 24/7 – proses rutin seperti penjejakan stok atau penjadualan penghantaran boleh berjalan tanpa memerlukan model AI setiap masa.
Keperluan pengkomputeran lebih rendah – sumber AI berkuasa hanya digunakan untuk tugasan yang benar-benar memerlukan kecerdasan, seperti ramalan permintaan atau pengoptimuman laluan.
Konsepnya mudah:
Biarkan AI berfikir apabila pemikiran diperlukan.
Biarkan perisian melaksanakan apabila logik sudah diketahui.
Bagi PKS dalam logistik, menggunakan AI secara berkesan tidak semestinya bermakna menggunakan lebih banyak AI.
Ia bermakna menggunakan AI hanya pada titik yang mencipta nilai sebenar, sementara tugasan rutin diselesaikan dengan sistem yang lebih ringkas dan jimat.
#中小企业 #AI #Artificial智能 #自动化 #DigitalTransformation #商业自动化 #AIFor商业 #SMEDigitalisation
Official 跨-网络 Resource
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
文章把pertumbuhan transaksi tidak semestinya和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
如果有更多kos lebih boleh diramal的数据和结果会更完整。
我特别喜欢AI hanya perlu digunakan untuk这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
如果可以继续说明mengapa perlu menghantar semula tugasan的真实案例，我会想继续阅读。