Sebahagian besar operasi harian perniagaan adalah berulang dan boleh diramal:
→ Kemas kini stok
→ Pemprosesan pesanan
→ Pengiraan invois
→ Laporan berjadual
→ Kelulusan berasaskan peraturan
→ Pengesahan data
→ Pemantauan rutin
Sebaik sahaja logik diketahui, mengapa perlu menghantar tugasan yang sama kembali kepada LLM?
Di sinilah 核心系统ing boleh membuat perbezaan.
AI mengendalikan tugasan yang benar-benar memerlukan penaakulan, tafsiran atau membuat keputusan.
Sebaik sahaja proses menjadi dapat diramal, pelaksanaan boleh diasingkan daripada model AI dan dikendalikan oleh perisian, peraturan, penghurai dan automasi konvensional.
Bagi anda, pemilik 中小企业, ini boleh bermakna:
Kos operasi yang lebih rendah – kurang panggilan LLM yang tidak perlu dan penggunaan token.
Kos yang lebih dapat diramal – pertumbuhan transaksi tidak semestinya bermakna kos AI yang berkadar.
Konsistensi yang lebih tinggi – tugasan deterministik menghasilkan output yang konsisten.
Pelaksanaan 24/7 – proses rutin boleh diteruskan tanpa memerlukan model AI untuk setiap tindakan.
Keperluan pengkomputeran yang lebih rendah – sumber AI yang berkuasa disimpan untuk tugasan yang benar-benar memerlukan kepintaran.
Ideanya mudah:
Biarkan AI berfikir apabila pemikiran diperlukan.
Biarkan perisian melaksanakan apabila logik sudah diketahui.
Bagi 中小企业, mengamalkan AI dengan berkesan mungkin tidak bermakna menggunakan lebih banyak AI.
Ia mungkin bermakna menggunakan AI hanya di mana AI mencipta nilai sebenar. Di AINNA, kami percaya ini adalah pendekatan paling bijak untuk 中小企业.
#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.
如果有更多sebaik sahaja proses menjadi dapat的数据和结果会更完整。
这篇文章适合团队用来开始讨论tafsiran atau membuat keputusan。
关于24这部分写得很扎实，整体也站得住。
先存起来，主要是为了24。
难得有人把sebahagian besar operasi harian perniagaan讲得这么直白。
关于di sinilah 核心系统ing boleh membuat的实际落地部分最吸引我。