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Revolutionierung der Politikgestaltung mit generativer KI: eine Fallstudie

In Branchen, in denen die Einhaltung von Vorschriften und die Verwaltung von Richtlinien von entscheidender Bedeutung sind, ist die Erstellung und Pflege aktueller Richtlinien eine wichtige, aber zeitraubende Aufgabe. Traditionell haben sich Unternehmen auf einen manuellen Prozess verlassen, um die Richtlinien der Konkurrenz zu recherchieren und ihre eigenen zu erstellen. Dazu gehörten arbeitsintensive Webrecherchen, data-Extraktion und die Organisation von Inhalten in Tabellenkalkulationen, gefolgt von der Erstellung von Dokumenten von Grund auf.

Marketing-Mix-Modellierung in der Pharmaindustrie: Herausforderungen und Lösungen

Marketing Mix Modeling (MMM) ist seit langem ein wertvolles Instrument für data-driven-Entscheidungen in verschiedenen Branchen. In letzter Zeit hat es im Gesundheitswesen und in der Pharmazie als Mittel zur Beantwortung kritischer Fragen erneut an Aufmerksamkeit gewonnen.

RISE to success: ein data-driven-Ansatz für den Kauf neuer Produkte

Ein effektives Kategorien- und Produktmanagement ist für die Mode- und Bekleidungsindustrie von entscheidender Bedeutung, da es sich direkt auf die Abverkaufsrate auswirkt - eine wichtige Kennzahl für das Bestandsmanagement und ein wichtiger Faktor für den Gesamtumsatz. Die Optimierung der Abverkaufsrate und die Minimierung überschüssiger Bestände beginnt mit dem Kaufprozess der Produkte.

Artefact, Tencent Cloud und Alipay sind Vorreiter in Sachen KI für den Tourismus

Artefact veranstaltete in Zusammenarbeit mit Tencent Cloud (International) und Alipay (International) am 22. Oktober in seinem Büro in Shanghai ein Seminar mit dem Titel "AI FOR TOURISM, Harnessing The Power of AI and Data for Travel & Hospitality". Die Veranstaltung konzentrierte sich auf die Verbesserung des Serviceerlebnisses für chinesische Touristen durch KI und data-Technologie und brachte Marken aus dem Reise- und Gastgewerbe zusammen, darunter Hotels, Fluggesellschaften, Resorts, Tourismusverbände und Reiseveranstalter.

Gestaltung der data-Strategie durch eine umfassende Bewertung des data-Reifegrads

In der dynamischen Landschaft des modernen Geschäftslebens hat sich data zu einem Eckpfeiler des Erfolgs entwickelt, der Innovationen vorantreibt und die Entscheidungsfindung beeinflusst. Doch die bloße Anhäufung von data reicht nicht aus. Unternehmen müssen die Fähigkeiten entwickeln, um ihr volles Potenzial zu nutzen.

Choice-Learn: Große Wahlmodellierung für operative Kontexte durch die Linse des maschinellen Lernens

Diskrete Auswahlmodelle zielen auf die Vorhersage von Wahlentscheidungen ab, die Einzelpersonen aus einem Menü von Alternativen, dem sogenannten Sortiment, treffen. Bekannte Anwendungsfälle sind die Vorhersage der Verkehrsmittelwahl eines Pendlers oder der Einkäufe eines Kunden.

KI in den Mittelpunkt von Unternehmensstrategien stellen: Ein technologischer und menschlicher Wandel

KI hat das Potenzial, die Wachstumsaussichten von Unternehmen zu verbessern, aber ihr Einsatz in Unternehmen erfordert ein hohes Maß an geschäftlichem und technologischem Know-how sowie die Einrichtung einer speziellen data und KI-Governance. Einblicke von drei Experten des Beratungsunternehmens Artefact.

Verbesserung der kommerziellen Integrität mit KI für geschäftliche Transparenz

Im heutigen China ist es für den langfristigen Erfolg unerlässlich, Betrug zu bekämpfen und ethisch zu bleiben. Der Abschwung nach der Pandemie deckt Schwachstellen auf und erinnert an die Warnung von Warren Buffett: "Erst wenn die Flut vorbei ist, entdeckt man, wer nackt geschwommen ist". Unternehmen müssen Risiken erkennen und ihre Finanzstrategien stärken, um in Zeiten des wirtschaftlichen Abschwungs nicht nur zu überleben, sondern zu gedeihen.

Das große data platform-Rennen: Warum Ihre KI-Strategie das Ziel verfehlen könnte

Erinnern Sie sich an Business Objects? Wenn ja, dann wissen Sie vielleicht, worauf ich hinaus will. Wir bewegen uns auf eine Zeit zu, in der Large Language Models (LLMs), die in der Lage sind, Software auf Unternehmensebene zu erstellen, zunehmend zur Massenware werden. Das ist sicherlich eine beeindruckende technologische Leistung, aber es ist auch ein potenzieller Wettlauf nach unten. Und warum? Weil alle damit beschäftigt sind, ihre neuesten KI-Tricks vorzuführen, und dabei die wahre Goldgrube übersehen: das data selbst.

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