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普通人和小企业在大企业垄断的ai时代该如何破局

Answer

在大企业垄断的 AI 时代，普通人和小企业可以考虑以下破局方式：

  1. 对于普通人：
    • 关注并参与关于在 AGI 降临的世界中个体如何生存、创造价值以及新的分配方式的思考、讨论和争取。
  2. 对于小企业：
    • 利用欧盟的相关政策，如监管沙盒等措施降低合规成本，促进科技创新。具体包括制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款，采取规制格式合同的方式使显著不公平的条款无效，促进监管沙盒广泛而平等的参与，并减免参加费用和提供部署前服务等增值服务，适当降低评估费用或其他合规要求，在处罚规定中考虑中小企业的利益和经济活力，相关准则的制定充分考虑中小企业需求以降低合规负担。
    • 在 AI 产业链中，应用层存在超级机会和巨大发展空间，小企业可以重点思考和布局应用层。但基础设施层入行资源门槛较高，需谨慎入局，可考虑“合作生态”的切入机会；技术层迭代速度快，规模不大的团队须慎重考虑“技术迭代风险”，基础的通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AGI 万字长文（下）| 2024，分叉与洪流

洋洋洒洒讲了这么多，最后我想引用月之暗面杨植麟的一句话，《[对话月之暗面杨植麟](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MDk3ODUwMA==&mid=2247484401&idx=1&sn=a9108605ca23cb736dce15599c81bf83&scene=21#wechat_redirect)道出了AGI创业的真理：“只有'智慧'才是AGI的真正增量。”此外，AGI对于社会、对于普通人最深刻的影响，可能是极端垄断。“极端”的意思是拥有AGI的公司/团体可以跨越行业、跨越国家进行最大规模的垄断。这种垄断一方面是对于“智慧”这个资源的独占，另一方面，是对于每一个其中的个体、公司、政府所进行的精细信息操控。然而可惜的是，在种种宏大叙事面前，对于个体关注的声音越来越小：23年中有一轮“AI对于各行业就业影响”的报告，以及“全民收入”的论调，但之后就没有然后了。作为拯救派，我今天并不想展开讲AGI所造成的各种问题；因为只谈问题是没有用的。作为拯救派，要给解法才行。我们还需要思考的，是在AGI降临的世界中，个体如何生存、如何寻找并创造自己的价值；同时，我们也在尝试探索一种在AGI世界中的新的分配方式，一种让大多数人类个体也有希望的方式。这也是“普通人的AI自由”这个号的目的。也希望大家多多帮忙，和我一起来思考，一起来讨论，一起来争取。"Future"by Yifei Gong 2024,with Dall-E

【非官方解读】全球人工智能治理大变局之欧盟人工智能治理 监管框架评述及启示

[heading4](4)对中小企业的兼顾激励与监管的制度体系在统一式的监管措施面前，虽然合规要求并无差距，但中小企业往往面临着难以承担的巨大合规成本。如果不采取适当的措施对中小企业进行保障，大型企业往往可以凭借自己的资源优势在实现技术创新的同时完成合规要求，而中小企业则只能在创新与合规中艰难抉择，这无疑可能会加剧大型企业的垄断局面。欧盟的数据立法向来意识到这一点，从GDPR到《数字服务法》，都采取了相应的措施适度降低中小企业的合规成本。《人工智能法案》也不例外。2023年《AI法案》折衷草案第一条进一步明确了要采取监管沙盒等措施降低中小企业的合规成本，促进科技创新。具体而言，通过第28a条制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款，通过采取规制格式合同的方式，一些显著不公平的条款将被视为无效约定，防止大型企业利用自身优势转嫁法律规定下本应自己承担的法律风险。在监管沙盒方面，2023年《AI法案》折衷草案第53a条特别提出应促进监管沙盒广泛而平等的参与，并减免参加费用和提供部署前服务和其他增值服务。最后，2023年《AI法案》折衷草案还通过适当降低中小企业的评估费用或其他合规要求，在处罚规定中要求将纳入中小企业的利益和经济活力，以实现降低合规成本的最终目标。2023年《AI法案》折衷草案还进一步吸纳了来自欧洲数字中小企业联盟的建议，要求相关准则的制定需要充分考虑中小企业的需求，以确保对其的合规负担不会因为中小企业参与缺位而导致过重。[29]https://ec.europa.eu/info/law/better-regulation/have-your-say/initiatives/12527-Artificial-intelligence-ethical-and-legal-requirements/F266557

走入AI的世界

我们来简要概括说说这张图中每一层的商机洞察（以下内容仅代表个人观点，供参考）：1.目前来看，基础设施层布局投入的确定性最强，以发展的眼光看，当前算力缺口巨大，但这部分涉及到海量的资金投入，入行资源门槛较高，作为关键的基础设施，国内未来更多的将会由“国家队”扛起重任。普通人如果没有强资源需谨慎入局，因为很可能你无法快速对接到客户资源，等不到赚钱就现金流断裂，可以更多的考虑“合作生态”的切入机会。2.技术层当前仍然处于技术爆炸时刻，相关技术的迭代速度可以夸张点用“日新时异”来形容，迭代进步飞速，如果你或你的团队规模不大，但又有志于做这一层相关的事情，须慎重考虑“技术迭代风险”的问题（例如基于某种开源模型更进一步训练垂直领域模型，很可能等你训练出来的时候，更强更新的开源模型已经发布，让你的工作意义大打折扣），至于基础的通用大模型，非巨无霸公司就不是很建议考虑了，搞基础大模型的研发是一件十分烧钱的事情，且众多互联网大厂，AI独角兽，知名高校都已悉数下场神仙打架，完成了布局，开启了“百模大战”，但竞争的终局，只会有少数赢家。应用界不需要那么多同质化的大模型，最后多半是赢家通吃的局面。3.应用层是一片时代赋予我们的广阔蓝海，尽管2024年这个方向的从业者在飞速增加，也涌现出一批做垂直产业/行业/细分领域垂直模型或大模型应用的产品，但坦诚的讲，以我们自身的深度实践和用户的切实需求来看，当前针对行业/细分领域的成熟应用产品并不多，让人哇塞的“杀手级”应用更是凤毛麟角。对于普通个体和小团队，强烈推荐重点思考和布局应用层，这一层拥有超级机会和巨大发展空间。

Others are asking
AI在强业务规则的公文写作场景可以如何应用？
在强业务规则的公文写作场景中，AI 可以通过以下方式应用： 1. 先梳理传统公文写作工作流，包括选题、搜资料、列提纲、起标题、配图片、排版发布等环节。 2. 在资料搜集环节，可以使用 AI 搜索工具辅助，提高搜集效率和准确性。 3. 在写作环节，可引入如 Claude 等工具辅助创作。 4. 对于公文润色，AI 能够在保留文章结构和准确性的基础上，提升公文质量。 5. 例如“学习强国公文助手”，可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写等。 需要注意的是，在引入 AI 之前要先理清传统工作流，明确每个环节的因果逻辑和输入输出关系，以业务逻辑为先，让 AI 为更高效地达成业务目标服务。
2025-02-19
AI在垂直领域的应用
AI 在垂直领域有广泛的应用，以下为您详细介绍： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像，辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 投资分析：分析市场数据，帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题，解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：暂未提及具体应用。 在 2024 年，AI 在以下领域有新的应用与发展趋势： 1. 机器人研究：苹果 Vision Pro 成为必备工具，用于远程操作控制机器人的运动和动作。 2. 医学：利用大模型生成合成数据，如微调 Stable Diffusion 生成高保真度和概念正确的合成 X 射线扫描数据。 3. 企业自动化：新方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型解决传统机器人流程自动化的限制，提高工作流理解准确率和完成率。 在电子商务领域，AI 工具已被广泛整合，如 Flair、Booth 和 Bloom 帮助品牌创建产品照片，AdCreative、Pencil 制作营销材料，Frase 或 Writesonic 编写产品描述，未来有望通过简单描述创建完整电商商店及营销材料。
2025-02-19
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、生成式AI（AIGC）的区别与联系
AI（人工智能）是一个广泛的概念，旨在让机器模拟人类智能。 机器学习（ML）是AI的一个分支，指计算机通过数据找规律进行学习，包括监督学习（使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，如分类和回归）、无监督学习（处理无标签数据，让算法自主发现规律，如聚类）和强化学习（从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗）。 深度学习（DL）是一种机器学习方法，参照人脑构建神经网络和神经元，由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI（AIGC）能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于：深度学习是机器学习的一种重要方法，机器学习又是实现人工智能的重要途径，而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如，生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络，对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型（LLM）如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
ai作画中， 如何把一个建筑物变成jellycat
要将一个建筑物变成 Jellycat 风格，您可以按照以下步骤操作： 1. 打开即梦 AI，选择图片生成，网址为：https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词，格式为：Jellycat 风+毛茸茸的建筑物名称，例如“Jellycat 风+毛茸茸的埃菲尔铁塔”，您可以充分发挥创意。 3. 选择最新的模型，将精细度拉到最大值。 4. 点击生成，几秒钟后就能看到您想要的图片效果。 以下是一些案例参考： 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的埃菲尔铁塔 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的锅子和饺子 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的星巴克咖啡杯 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的水蜜桃 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4w1dEvlH1l6mqTrPLGPC4g
2025-02-19
关于生成海报的ai
以下是一些关于生成海报的 AI 相关信息： 设计海报的 AI 产品： Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，是非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案。 VistaCreate：https://create.vista.com/ ，简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面，可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 案例：有摊主在 10 天前开发的 AI 除了提供配方，还会自动生成一张海报。 用 AI 快速做一张满意海报的方法： 需求场景：如发朋友圈等需要有吸引力的图文，网上找图可能质量差、易撞图，自己相册照片可能不合适等。 大致流程： 确定主题与文案，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助。 选择风格与布局，背景可灵活调整画面布局。 使用无界 AI 生成并筛选满意的海报底图。 进行配文与排版，得到成品，排版可参考 AIGC 海报成果。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-19
Ai基础入门
以下是新手学习 AI 的基础入门指南： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期：大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】，讲师为梦飞，WaytoAGI Agent 核心创作者，词元映射 CEO。课程安排如下： |时间|主题|课程内容| |||| |01/22 20:00<br>|0 基础入门篇：写代码像聊天一样简单<br>可以进入钉钉群获取更多文档：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space|AI 编程的能力与边界<br>通义灵码上手指南<br>一句话 AI 编程小游戏展示| |01/23 20:00<br>|AI 编程实战篇：人人都能“福从天降”|0 基础带练“福从天降”小游戏<br>自然语言生成更多小游戏<br>如何在 Github 部署并生成在线链接| 加入通义灵码钉钉共学群（钉钉群号：78080029971），大咖在线答疑！
2025-02-19
普通人怎么开展ai应用层的创业
对于普通人开展 AI 应用层的创业，以下是一些建议和分析： 1. 基础设施层：布局投入确定性强，但资金需求巨大，入行资源门槛高，未来更多由“国家队”负责。普通人若无强资源，应谨慎入局，可考虑“合作生态”的切入机会。 2. 技术层：处于技术爆炸期，迭代速度极快。若团队规模不大，需慎重考虑技术迭代风险。基础通用大模型研发烧钱且竞争激烈，非巨无霸公司不建议考虑。 3. 应用层：是一片广阔蓝海，当前从业者增加，虽有相关产品涌现，但成熟应用和“杀手级”应用较少，对于普通个体和小团队，强烈推荐重点思考和布局，拥有超级机会和巨大发展空间。 在应用层创业的具体方向上，比如智能体领域： 智能体可以简单理解为 AI 机器人小助手，类似移动互联网中的 APP 应用。 有很多公司已关注 AI 应用层的产品机会，如在 C 端，有社交方向的用户注册后先捏自己的 Agent 再聊天等有趣场景；在 B 端，有帮助商家搭建 Agent 的机会。 国内有众多智能体开发平台，如字节的扣子、腾讯的元器、Dify.AI 等。
2025-02-19
清华大学：普通人如何抓住DeepSeek红利.pdf​
以下是关于“清华大学：普通人如何抓住 DeepSeek 红利.pdf”的相关内容： 本报告由清华大学陶炜博士生团队撰写，探讨了普通人如何利用 DeepSeek 抓住 AI 红利。报告详细介绍了 DeepSeek 的应用场景，包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等，并通过工作、学习、生活和社交等多个实际场景展示了如何利用 DeepSeek 解决问题。文章还强调了提示语设计的重要性，指出通过精准的提示语可以引导 AI 生成高质量的内容，并提出了提示语设计的策略和技巧。 此外，还有《张梦飞：为什么 DeepSeekR1 是推理模型？那 GPT4 是什么模型？我的定义和思考》一文。在近年的大模型发展中，推理能力一直被视为衡量模型智能水平的关键因素。随着 DeepSeekR1 和 O1 等模型的出现，一个全新的概念浮现——推理模型（Reasoning Model）与非推理模型（NonReasoning Model）之间的根本区别。文章通过详细解析推理模型与非推理模型的训练路径、推理能力的形成机制、以及它们在思维链上的关键差别，帮助大家理解为何 DeepSeekR1 这样的模型被称为推理模型，以及它如何突破了传统 LLM 的局限性。 相关链接：
2025-02-16
你的知识库架构是怎样的，普通人如何迅速找到目标靶向，比如我想学ai绘画
以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容： 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent，同时表示知识库内容丰富，您可挑选感兴趣的部分学习，比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础，还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式，是通过加噪和去噪，随机生成种子来形成最终图像，还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息，逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。
2025-02-15
清华大学出的《普通人如何抓住DeepSeek红利》有下载地址吗
以下是《清华大学新闻与传播学院：普通人如何抓住 DeepSeek 红利》的下载地址：https://waytoagi.feishu.cn/record/T2yDrJ4NjeJFmccnBgzc5A7InIq 。该报告由清华大学陶炜博士生团队撰写，详细介绍了 DeepSeek 的应用场景，包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等，并通过多个实际场景展示了如何利用 DeepSeek 解决问题，还强调了提示语设计的重要性，提出了提示语设计的策略和技巧。
2025-02-15
普通人学习ai生图方式
以下是为普通人提供的学习 AI 生图的相关内容： 如何判断一张图片是否 AI 生成： 当我们接触的 AI 制品增多，可通过“整体看光影，细节看结构”的技术要点来找出画面 bug。通过大量分析 AIGC 画作，人们会在脑中形成“判断模型”，但起初可能“知其然，不知其所以然”。从本质上看，人类绘画创作是线性发展，而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径生图，会导致同一张图呈现不同绘画级别的细节。 Liblibai 简易上手教程： 1. 首页模型广场：展示其他用户的模型，可查看详情、收藏并用于生图。 2. Checkpoint：生图必需的基础模型，必选。 3. Lora：低阶自适应模型，类似 Checkpoint 的小插件，可有可无，用于控制细节。 4. VAE：编码器，类似滤镜，调整生图饱和度，可无脑选 840000。 5. CLIP 跳过层：用于生成图片后控制、调整构图变化，一般设为 2。 6. Prompt 提示词：想要 AI 生成的内容。 7. 负向提示词 Negative Prompt：想要 AI 避免产生的内容。 8. 采样方法：选择让 AI 生图的算法。 AI 线上绘画教程： 如果需要大量商用且具艺术美感的图片，AI 生图是高效办法。主流工具如 midjourney 付费成本高，stable diffusion 硬件门槛不低，可选择免费在线 SD 工具网站如。本教程适用于入门玩家，旨在让读者半小时内自由上手创作绘图。
2025-02-14
AGI对普通人的机会
AGI 为普通人带来了诸多机会： 未来社会和经济将发生长期变革，会有新的事物、帮助他人的方式和竞争方式出现，尽管短期内生活变化不大。 机构、意志力和决心将很有价值，正确决定做什么以及在变化世界中导航能带来巨大价值，培养韧性和适应能力是有益的技能。AGI 使个人拥有更大影响力。 许多商品价格会大幅下跌，奢侈品和受限资源价格可能上涨。 人工智能将渗透到经济和社会各领域，一切都有望变得智能，人们可能获得更多控制技术的权力。 像 Sora 这样的模型基础功能，被认为是实现 AGI 的重要里程碑。AI 应用在很多方面为普通人带来机遇，如 AI 视频与自媒体结合。 基于国产芯片的软硬件联合优化及固件生态是明确的机会。 端上智能在全天候硬件 24x7 收集数据方面有最大想象空间。
2025-02-13
对于中小企业而言，ai转型的落地过程中有什么风险和挑战？请分别回答风险和挑战是什么
对于中小企业而言，AI 转型的落地过程中存在以下风险和挑战： 风险： 1. 管理风险：使用 AI 工具评估和管理企业面临的各种风险时，可能存在对风险评估不准确、应对策略不恰当等问题，导致企业无法有效应对潜在挑战，造成不必要的损失。 2. 网络安全风险：引入 AI 驱动的网络安全解决方案时，若安全系统配置不当、软件和 AI 模型未及时更新、员工网络安全意识不足等，可能导致企业网络系统遭受网络威胁和攻击，造成数据泄露、业务中断等严重后果。 挑战： 1. 任务自动化挑战：在评估和识别日常重复性高的任务时，可能存在对任务分析不准确、目标设定不清晰的情况，影响后续自动化工具的引入和效果。同时，选择合适的自动化工具并进行有效配置和测试也具有一定难度。 2. 网络安全挑战：选择适合企业网络环境和安全需求的 AI 驱动的网络安全解决方案并非易事，需要充分了解各种方案的特点和适用性。此外，定期更新和维护安全系统、进行网络安全演练以及对员工进行培训等工作也需要投入大量的时间和精力。
2025-02-19
从评审导师的角度优化“人工智能驱动企业供应链效率影响研究——基于专精特新中小企业的实证数据”这个工商学术研究生学位论文题目
作为评审导师，以下是对这个论文题目的一些优化建议： “人工智能对专精特新中小企业供应链效率的驱动作用及影响研究——基于实证数据分析” 这样的表述更加清晰地突出了人工智能的驱动作用，并且明确了是基于实证数据进行的分析。您觉得如何？
2025-01-08
假设我建立一个针对中小企业的Ai落地赋能服务中心，结合目前中国市场比较成熟的Ai产品、技术、服务、培训等等内容，应该怎么设计这个中心
目前中国市场上成熟的 AI 产品、技术、服务和培训内容丰富多样。要设计针对中小企业的 AI 落地赋能服务中心，以下是一些建议： 产品方面： 引入适合中小企业业务流程的自动化软件，如智能客服系统、智能办公软件等。 提供基于 AI 的数据分析工具，帮助企业进行市场预测和客户洞察。 技术方面： 配备专业的技术团队，能够为企业提供 AI 技术的集成和定制化开发服务。 关注前沿的 AI 技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并将其转化为可应用的解决方案。 服务方面： 提供一站式的服务，包括需求评估、方案设计、实施部署和后续维护。 建立快速响应机制，及时解决企业在使用 AI 过程中遇到的问题。 培训方面： 设计针对不同层次员工的培训课程，涵盖基础知识普及、操作技能提升和高级应用开发等。 采用线上线下相结合的培训方式，满足企业员工的多样化学习需求。 同时，服务中心还需要建立良好的沟通渠道，与中小企业保持密切联系，了解他们的实际需求和反馈，不断优化和完善服务内容和方式。
2024-12-19
AI 助力中小企业
以下是关于 AI 助力中小企业的相关内容： 一、提高效率和自动化流程 1. 业务流程优化 通过利用 AI 工具，中小企业可以显著提高工作流程的效率和有效性。 AI 工具在识别和解决流程中的问题方面具有前所未有的准确性和深度，有助于企业实现更精细化的管理。 二、数据驱动决策 1. 数据分析和洞察 中小企业能够借助 AI 将大量数据转化为实际的商业价值，更精确地定位市场和客户，优化产品和服务。 利用 AI 进行数据分析和洞察可帮助企业做出更明智的决策，并快速适应市场变化。 此外，生成式 AI 对于中小企业也是一个重要的助力。工具服务小型企业将是生成式 AI 的一个杀手级用例。在美国，有 3200 万家小型企业，它们自 2000 年以来创造了超过一半的净新增工作岗位。它们在经济中至关重要，但往往人手不足且工作繁重，尤其是在近期劳动力短缺的情况下。AI 工具可以为许多这样的企业带来即时的影响，例如：Sameday 可以接电话并预约；Truelark 可以处理短信、电子邮件和聊天；Osome 可以管理后台办公室；Durable 可以创建一个完整的专业网站。
2024-09-21
ai可以在哪些方面帮助到小企业创业者，譬如跨境电商
AI 可以在以下方面帮助到小企业创业者，尤其是跨境电商： 1. 提供技术援助和资源：促进公平、开放和有竞争力的 AI 生态系统，为小企业创业者提供支持，帮助其商业化 AI 突破。 2. 自动化任务：如法律团队的接待、研究和文件起草，房地产行业的虚拟布置房产、将潜在客户转化为预定参观等。 3. 降低客户获取成本：在客户获取成本不断上升的情况下，帮助品牌降低成本、转化更多购物者并提高客户保留率。 4. 优化工作流程：如通过 Sameday 预约、Truelark 处理短信等，以及管理后台办公室、创建专业网站等。 5. 定制垂直化工具：针对特定类型企业的工作流，如为跨境电商提供专门的工具和服务。
2024-08-14