面對(duì)眾多不同的 AI 模型，如何為企業(yè)選擇合適的模型至關(guān)重要。是使用預(yù)測(cè)型 AI 預(yù)測(cè)客戶行為，還是利用生成型 AI 創(chuàng)建內(nèi)容，亦或是借助代理型 AI 實(shí)現(xiàn)決策和工作流程自動(dòng)化？
了解這些 AI 模型之間的差異，有助于做出更明智的選擇，推動(dòng)企業(yè)效率提升和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

本文將深入探討 AI 模型的定義、工作原理，以及不同類型的模型如何助力企業(yè)成功。

AI 模型是什么

AI 模型是一種人工智能系統(tǒng)，它通過(guò)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別模式并自主做出決策。從虛擬助手（即 AI 代理）到欺詐檢測(cè)工具，AI 模型在諸多領(lǐng)域發(fā)揮作用，讓工作更輕松，決策更明智。

每個(gè) AI 模型都有特定的設(shè)計(jì)目的。有些模型通過(guò)分析過(guò)去的趨勢(shì)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)，有些則用于創(chuàng)建新內(nèi)容，甚至能夠做出實(shí)時(shí)決策以簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。更先進(jìn)的基礎(chǔ)模型經(jīng)過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可適配不同任務(wù)。

AI 建模的工作原理

創(chuàng)建或設(shè)計(jì) AI 模型類似于教計(jì)算機(jī)基于數(shù)據(jù)進(jìn)行理解和決策，其工作流程如下：

數(shù)據(jù)收集：首先收集相關(guān)信息，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和相關(guān)性至關(guān)重要，因?yàn)樗鼈兪?AI 學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。

模型訓(xùn)練：利用收集到的數(shù)據(jù)，通過(guò)示例引導(dǎo) AI 識(shí)別模式和關(guān)系，這類似于人類從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí) —— 經(jīng)驗(yàn)越豐富多樣，理解就越深刻。

參數(shù)設(shè)置：根據(jù)任務(wù)選擇最合適的訓(xùn)練方法，有時(shí)需要提供帶有正確答案的清晰示例，有時(shí)則讓 AI 自主探索數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)隱藏模式。

模型應(yīng)用：訓(xùn)練完成后，AI 即可在實(shí)際場(chǎng)景中發(fā)揮作用，對(duì)其性能進(jìn)行監(jiān)控并根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整，確保其持續(xù)提供有價(jià)值的洞察。

三類 AI 模型解析

預(yù)測(cè)型 AI 模型

預(yù)測(cè)型 AI 模型，又稱預(yù)測(cè)分析模型，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法挖掘歷史數(shù)據(jù)中的模式，通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)和識(shí)別趨勢(shì)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果，可廣泛應(yīng)用于營(yíng)銷、財(cái)務(wù)、客戶服務(wù)等各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，幫助企業(yè)做出更明智的決策，具體應(yīng)用包括：

• 預(yù)測(cè)需求并管理庫(kù)存，改善銷售預(yù)測(cè)。

• 發(fā)現(xiàn)客戶流失風(fēng)險(xiǎn)并推薦參與策略，加強(qiáng)客戶關(guān)系管理（CRM）。

• 預(yù)測(cè)哪些促銷活動(dòng)能促進(jìn)轉(zhuǎn)化，優(yōu)化營(yíng)銷活動(dòng)。

• 提升不同行業(yè)和規(guī)模團(tuán)隊(duì)的運(yùn)營(yíng)效率。

常見(jiàn)的預(yù)測(cè)型 AI 模型示例有：根據(jù)瀏覽和購(gòu)買歷史推薦產(chǎn)品的推薦引擎；通過(guò)分析消費(fèi)行為識(shí)別可疑交易的欺詐檢測(cè)系統(tǒng)；幫助銷售團(tuán)隊(duì)根據(jù)轉(zhuǎn)化可能性對(duì)潛在客戶進(jìn)行排序的潛在客戶評(píng)分模型；根據(jù)員工參與模式識(shí)別有離職風(fēng)險(xiǎn)員工的人力資源預(yù)測(cè)分析模型。

生成型 AI 模型

生成型 AI 不僅能夠分析數(shù)據(jù)，還能創(chuàng)建新內(nèi)容，涵蓋文本、圖像、代碼、視頻等。若企業(yè)需要 AI 生成的營(yíng)銷材料、產(chǎn)品描述或軟件代碼，生成型 AI 將帶來(lái)巨大變革。

• 生成型 AI 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)模仿人類創(chuàng)造力，它從海量數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)，并根據(jù)提示生成新的輸出，可用于創(chuàng)建：

  文本：博客文章、電子郵件草稿、聊天機(jī)器人響應(yīng)和個(gè)性化客戶消息。

• 圖像：AI 生成的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、圖形和品牌材料。

• 代碼：輔助開(kāi)發(fā)人員編寫(xiě)和調(diào)試軟件的 AI 輔助編程。

• 視頻和音頻：AI 生成的畫(huà)外音、視頻剪輯甚至音樂(lè)。

典型的生成型 AI 模型包括：支持聊天機(jī)器人和內(nèi)容創(chuàng)建工具的生成式預(yù)訓(xùn)練 Transformer（GPT）；根據(jù)文本提示創(chuàng)建 AI 生成圖像的 DALL-E；為開(kāi)發(fā)人員提供 AI 生成代碼建議的 Codex；支持 AI 生成視頻和逼真虛擬化身的 Runway ML。

代理型 AI 模型

代理型 AI 是為 AI 代理提供動(dòng)力，使其能夠在無(wú)需人類監(jiān)督的情況下自主行動(dòng)的技術(shù)，有助于實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化、簡(jiǎn)化工作流程并增強(qiáng)客戶體驗(yàn)。

代理型 AI 模型使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和決策算法來(lái)自主執(zhí)行任務(wù)，與僅提供建議的傳統(tǒng) AI 不同，代理型 AI 會(huì)根據(jù)其結(jié)論采取行動(dòng)，可用于：

• 借助 AI 驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人實(shí)現(xiàn)客戶支持自動(dòng)化。

• 優(yōu)化庫(kù)存管理并預(yù)測(cè)延遲。

• 通過(guò)篩選潛在客戶和安排跟進(jìn)，簡(jiǎn)化銷售流程。

• 通過(guò)檢測(cè)威脅并采取先發(fā)制人的行動(dòng)，改善網(wǎng)絡(luò)安全。

代理型 AI 模型的示例有：處理日常服務(wù)請(qǐng)求并將復(fù)雜問(wèn)題升級(jí)的自主客戶支持機(jī)器人；實(shí)現(xiàn)潛在客戶培養(yǎng)和跟進(jìn)自動(dòng)化的 AI 銷售助理；管理發(fā)票處理和預(yù)約安排等重復(fù)性任務(wù)的工作流自動(dòng)化工具；執(zhí)行財(cái)務(wù)投資組合管理等多步驟任務(wù)的 AI 自主代理。

如何開(kāi)啟 AI 模型之旅

開(kāi)啟 AI 之旅不必讓人望而卻步，將其分解為簡(jiǎn)單可行的步驟，可更輕松地將 AI 集成到業(yè)務(wù)中并開(kāi)始看到收益，具體步驟如下：

• 明確目標(biāo)：在涉足 AI 之前，先問(wèn)問(wèn)自己：AI 如何幫助企業(yè)蓬勃發(fā)展？思考企業(yè)需要提升的領(lǐng)域，無(wú)論是自動(dòng)化重復(fù)性任務(wù)、改善客戶服務(wù)還是從數(shù)據(jù)中獲得更深入的洞察，識(shí)別這些機(jī)會(huì)將有助于為 AI 設(shè)定明確的目標(biāo)和期望。

• 配置模型：有些工具使企業(yè)無(wú)需技術(shù)背景即可輕松設(shè)置 AI 驅(qū)動(dòng)的解決方案，企業(yè)可以使用 AI 驅(qū)動(dòng)的 CRM 系統(tǒng)來(lái)集中所有客戶互動(dòng)，自動(dòng)化耗時(shí)的任務(wù)，并挖掘有價(jià)值的洞察以推動(dòng)更明智的決策。

• 實(shí)際場(chǎng)景測(cè)試：不要害怕在實(shí)際場(chǎng)景中測(cè)試 AI 應(yīng)用程序，測(cè)試有助于了解哪些方案最適合企業(yè)的特定需求，并在全面投入之前增強(qiáng)對(duì) AI 解決方案的信心。

• 逐步集成：從小處著手，逐步將 AI 集成到工作流程中，通過(guò)分階段的方法，企業(yè)將有機(jī)會(huì)看到 AI 對(duì)業(yè)務(wù)的影響，并沿途進(jìn)行調(diào)整，隨著時(shí)間的推移，將釋放 AI 的全部潛力，推動(dòng)增長(zhǎng)和創(chuàng)新，將業(yè)務(wù)提升到新的水平。

AI 模型并非大型企業(yè)的專屬，它們是初創(chuàng)企業(yè)成長(zhǎng)的關(guān)鍵。通過(guò)了解預(yù)測(cè)型、生成型和代理型 AI 模型之間的差異，企業(yè)可以做出明智的決策，提升效率和創(chuàng)新能力。