Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

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

Answer

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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

中小企业利用人工智能(AI)进行转型

"风险管理"指的是使用人工智能(AI)工具来评估和管理企业面临的各种风险,从而使企业能够更有效地应对潜在的挑战。首先,使用AI工具进行风险评估。利用AI工具准确预测和识别潜在的风险,如财务风险、供应链风险等。根据企业的具体需求选择适合的AI风险评估工具,这些工具可能包括数据分析软件、预测模型等。收集相关的数据,如财务报表、市场数据、供应链信息等,以供AI工具分析。利用AI工具对这些数据进行分析,预测潜在的风险并识别风险的来源和可能的影响。例如,使用AI工具分析财务数据,以预测现金流短缺的风险;或通过分析供应链数据,预测可能的供应中断。其次,基于AI分析结果,制定相应的风险应对策略。根据AI提供的风险评估结果,制定有效的风险应对和管理策略。根据AI识别的风险类型和程度,制定具体的风险应对措施。这可能包括制定应急计划、调整业务策略等。执行风险管理策略,并持续监控其效果,以确保风险得到有效控制。根据市场和业务环境的变化,不断调整风险管理策略,以应对新的风险。定期复审风险评估模型和管理策略,确保它们仍然适用于当前的业务环境。随着市场和业务条件的变化,及时更新风险评估数据和模型,确保风险管理的及时性和准确性。通过实施AI驱动的风险管理,中小企业可以更有效地识别和应对潜在的风险,从而保护企业免受不必要的损失,并确保可持续发展。这种方法不仅提高了风险管理的效率,而且提升了对复杂情况的反应能力和适应性。

中小企业利用人工智能(AI)进行转型

"任务自动化"的目标是通过技术手段减少中小企业在日常运营中的重复性劳动,提高工作效率和准确性。首先,评估和识别日常重复性高的任务。确定哪些日常任务是耗时且重复性高的,这些任务通常是自动化的理想候选项。通过分析日常工作流程,观察和记录员工的日常工作,特别是那些耗时且重复性高的活动。为了有效地识别可以通过自动化或优化来提高效率的工作流程。其次,确定要通过观察和记录达成的具体目标,例如提高效率、减少错误率、优化工作流程等。计划和安排对员工日常工作的观察,确保覆盖不同的部门和职位。通过直接观察或使用工作跟踪工具来记录员工的工作流程和活动。特别注意那些看起来耗时、重复性高的任务,如数据输入、文件整理等。记录员工执行任务的时间、频率以及所采用的方法。与员工交谈,了解他们对当前工作流程的看法,以及他们认为可能存在的效率瓶颈或挑战。分析收集到的数据,识别哪些任务是最耗时和重复性最高的。基于分析结果,确定哪些任务可以通过引入自动化工具来优化。制定具体的行动计划,包括引入新工具、重新设计工作流程或提供额外培训。实施改进措施,并持续监测其效果,确保所采取的措施能够实际提高工作效率。通过这样的过程,企业可以更准确地识别并解决影响员工生产力的问题,从而提高整体工作效率和效果。最后引入自动化工具,通过引入自动化工具来处理上述识别的重复性任务,减少人工劳动,提高效率。根据企业的具体需求和预算选择合适的自动化工具。例如RPA(机器人流程自动化)技术,RPA是一种软件技术,能够模仿人类在电脑上执行的重复性任务。它可以在不改变现有系统架构的情况下工作,是一种快速部署且成本效益高的解决方案。RPA可以用于自动化各种标准化的、规则性的任务,如数据录入、文件处理等。在企业的IT系统中部署RPA或其他自动化软件。根据具体的工作流程,配置自动化软件,确保它可以准确执行所需任务。在初期实施后,对自动化流程进行测试,确保其按预期运行,并根据实际情况进行调整优化。

中小企业利用人工智能(AI)进行转型

"网络安全"是指采用先进的人工智能(AI)技术来保护企业的网络系统免受各种网络威胁和攻击。首先,引入AI驱动的网络安全解决方案。利用AI技术提高网络安全系统的智能化程度,有效预防和检测网络入侵和其他安全威胁。根据企业的网络环境和安全需求,选择适合的AI驱动的网络安全解决方案,如AI增强的入侵检测系统(IDS)、异常行为分析工具等。在企业的网络环境中部署所选的AI安全工具,并进行适当的配置,以确保其能够有效监控和保护网络系统。利用AI工具对网络活动进行实时监控,及时识别和响应潜在的安全威胁。例如,部署AI增强的入侵检测系统,该系统能够学习正常的网络流量模式,并自动检测偏离这些模式的可疑活动。其次,定期更新和维护安全系统。确保网络安全系统能够有效地抵御最新的网络威胁和攻击手段。定期更新安全系统的软件和AI模型,以包含最新的安全威胁信息和防护技术。定期检查和维护网络安全系统,确保其运行稳定并且性能最优。定期进行网络安全演练,测试系统的响应能力和有效性,并根据演练结果进行必要的调整和优化。持续关注网络安全领域的最新发展和趋势,确保企业的安全策略和工具保持最新。定期对员工进行网络安全培训,提高他们对网络威胁的认识,并教授应对方法。通过实施AI驱动的网络安全解决方案,中小企业可以大大提高其网络系统的安全性,有效防御各种复杂和不断演变的网络威胁。这种方法不仅提高了安全防护的自动化程度,还增强了系统对新型威胁的适应性和响应速度。

Others are asking
人工智能的场景应用及其对社会治理的新挑战,注意场景应用和社会治理的对应,同时突出新挑战
以下是关于人工智能的场景应用及其对社会治理新挑战的相关内容: 场景应用: 医疗领域:如利用 AI 技术预测蛋白质结构,加速科学研究和救命药物的开发,在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面取得巨大进展。 气候领域:通过 AI 技术应对气候变化。 对社会治理的新挑战: 可能产生新的风险,如使用 AI 可能带来的未知问题。 复杂的 AI 技术可能引发公众的不安。 涉及数据获取、计算能力、可持续性以及内容生产者和 AI 开发者权利平衡等重要问题,需要综合考虑。 需确保在保护权利持有者和支持 AI 开发者获取所需数据之间保持恰当平衡。
2025-01-23
AI应用的挑战之一,数据,可以展开讲讲吗
在 AI 应用中,数据是至关重要但也面临诸多挑战: 1. 高质量数据短缺:传统互联网数据已难以满足需求,AI 模型需要更高质量的“前沿数据”,包括复杂推理过程、专业知识和人类思维模式等,以提升推理能力和整体性能。 2. 数据标注角色转变:从简单的画边界框变为需要证明复杂数学定理或批判性审查 AI 生成的多种解决方案。 3. 合成数据的应用与风险:合成数据成为解决真实数据获取难、隐私保护成本高等问题的途径,但也存在与真实数据分布不一致导致模型偏差、隐藏误导性模式影响模型可靠性等风险。 4. 数据与需求不匹配:产品从业者使用 AI 工具时,面临默认知识库和能力与需求不匹配的问题,且市场上 AI 工具大多功能相似、生成内容质量不稳定。 5. 选择和学习成本高:用户存在不知如何找到适用的 AI 工具、因产品同质化严重不知如何选择以及学习成本高等困扰。 6. 潜在的偏见和歧视:AI 训练依赖大量数据,若数据集存在偏见,可能在招聘等应用场景中复制甚至加剧对特定社会群体或性别的偏见,导致无意的歧视,带来法律责任。 7. 数据隐私问题:使用 AI 招聘系统收集大量个人数据,若被滥用会侵犯候选人隐私。
2024-12-16
企业在构建AI智能体问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能体问答助手时可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署方面:在金融、医疗和法律等对数据私密性要求极高的中小型行业,私有化部署场景需求大,增加了企业培训的难度。 2. 模型接入方面:访问 GPT 存在门槛,国企类、体制类合作伙伴受限,需寻找更易于接入的国产模型替代,如智谱等。 3. 工程化落地方面:企业知识库大多卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理难度大,技术能力要求高于预期。对于规模不大且无数字化系统的企业,实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。 4. 对企业了解不足:在品牌卖点提炼中,AI 对企业的主要产品、解决的用户需求、产品独特之处、所获认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、新渠道期望结果等了解程度接近于 0,难以直接给出有效卖点,更适合作为引导型的灵感提问助手。 以下是一些 Agent 构建平台供您参考: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 请注意,以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-05
企业在构建AI智能问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能问答助手可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署的挑战:在金融、医疗和法律等许多中小型行业,对数据私密性要求极高,需要私有化部署,这大大增加了企业培训的难度。 2. 模型接入的限制:访问 GPT 有门槛,国企类、体制类的合作伙伴往往被拦截在外,需要寻找更易于接入的国产模型作为替代方案。 3. 工程化落地困难:企业知识库大部分卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理部分难度较大,技术能力要求比想象中更高。 4. 成本问题:对于规模不大且没有数字化系统的企业,私有化部署的实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。
2024-12-05
你觉得ai+健康 会如何发展 ,优势和挑战分别是什么
AI 在健康领域的发展具有巨大潜力,同时也面临着一些优势和挑战。 优势方面: 有助于推进医疗保健中负责任地使用 AI,促进开发价格合理且能拯救生命的药物。 能够为教育者提供支持,例如在学校中提供个性化辅导,从而变革教育模式。 挑战方面: 存在工作场所监视、偏见和岗位替代等风险,可能影响劳动者权益。 可能会出现对劳动者补偿不足、不公平评估工作申请以及妨碍劳动者组织的情况。 对于医疗保健中 AI 应用的安全性需要建立相应的程序来接收和处理相关报告,并采取补救措施。 总之,AI 在健康领域的发展前景广阔,但需要妥善应对潜在的挑战,以实现其最大的价值和效益。
2024-11-14
科学问题二:XXX(小标题) 问题挑战:如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性?如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现? XXX XXX(问题挑战一的方法) XXX)问题挑战二的方法) 请将XXX补充完整,重点在预测,如何刻画和利用数据分布的“变化性”
以下是为您补充完整的内容: 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性,以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现,我们可以参考以下方法: 在准备 LLM 数据方面,对于制作 LLM 微调数据集,首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集,主要依靠已有的大语言模型生成,根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割,将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里,然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册,模板可以是:“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本,你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后,你必须用以下格式回复:```
2024-10-21
最好用的生成 ppt 的 ai 工具
以下是一些好用的生成 PPT 的 AI 工具: 1. MindShow:这是一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,可能提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,目标是简化设计流程,让用户专注于内容表达和创意发挥,还可能包含互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 2. 爱设计 3. 闪击 4. Process ON 5. WPS AI 6. Gamma:在线 PPT 制作网站,允许通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。网址:https://gamma.app/ 7. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,允许通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 8. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理领域技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》
2025-02-21
日常生活怎样利用AI
日常生活中可以通过以下方式利用 AI: 信息收集与整理:早晚速读朋友圈的文章,学习如何有效地收集、整理和检索信息,打造个人知识库。 编程与脚本编写:编写小代码、小脚本。 数据处理:转换数据并呈现,从图像和图形中提取数据。 语言相关:翻译、改换风格,总结视频内容,分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼。 工具使用:用通义听悟整理录音笔记,用 React 实现选中即解释,本机跑大语言模型工具,选词翻译、解读、拓展等。 社交与交流:与各种 AI 机器人聊天,比较多个大语言模型的回答。 AI 在各行业的应用场景广泛,包括: 医疗保健:医学影像分析辅助诊断疾病、加速药物研发、提供个性化医疗方案、机器人辅助手术等。 金融服务:风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人服务等。 制造业:预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 对于个人而言,利用 AI 的选择包括: AI 转型:行业加 AI,如喜茶在新零售门店管理、营销销售、客户服务中应用 AI,金蝶拓展新的 AI 业务。 生活应用:在 WaytoAGI 学习 Agent 知识后搭建 bot 提高工作或学习效率,应用 AI 养成自驱自律习惯,用 AI 辅助教育培养下一代。
2025-02-21
适合做excel的AI工具
以下是一些适合用于 Excel 的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,让用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。
2025-02-21
推荐些AI文章
以下是为您推荐的一些 AI 文章: 1. 《新手如何学习 AI?》 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,包括主要分支及联系。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 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。还可通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等,并掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后通过实践巩固知识,使用各种产品创作,知识库有实践作品和文章分享。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动,了解工作原理和交互方式。 2. 《01通往 AGI 之路知识库使用指南》 包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍,AIPO 线下活动及 AI 相关探讨,way to AGI 社区活动与知识库介绍,AI 知识库及学习路径的介绍,时代杂志评选的领军人物,AI 相关名词解释,知识库的信息来源,社区共创项目,学习路径,经典必读文章,初学者入门推荐,历史脉络类资料等内容。 3. 《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》 作者 Allen 旨在帮助入门同学建立框架,推荐了两个有重大帮助的视频: 由」,50 分钟速通 AI 大模型原理。 某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频「」,一共两期,内容都值得观看。
2025-02-21
AI生图哪个软件好用
目前市面上有不少好用的 AI 生图软件,以下为您列举一些常见的: 1. DALL·E2:由 OpenAI 开发,能够根据输入的文本描述生成逼真的图像。 2. StableDiffusion:具有强大的生成能力和丰富的自定义选项。 3. Midjourney:生成的图像富有创意和艺术感。 不同的软件在功能、生成效果和使用难度上可能有所差异,您可以根据自己的需求和偏好进行选择。
2025-02-21
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,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。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-02-21
养老场景实时健康监测与风险预警在技术上怎么实现,用AI大模型实现,请给出一个可行的方案
以下是一个利用 AI 大模型实现养老场景实时健康监测与风险预警的可行方案: 首先,需要明确相关的概念和技术名词。AI 即人工智能,机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习是在无标签数据中自主发现规律,例如聚类。强化学习是从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。深度学习参照人脑,具有神经网络和神经元,因层数多被称为深度,神经网络可用于多种学习方式。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等内容形式,LLM 是大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,像谷歌的 BERT 模型可用于语义理解,如上下文理解、情感分析、文本分类。 在技术里程碑方面,2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型,其完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。 对于养老场景的实时健康监测与风险预警,可利用传感器收集老人的生理数据,如心率、血压、血糖等。这些数据通过物联网传输到服务器,利用深度学习算法对数据进行分析和处理。例如,使用基于 Transformer 模型的大模型,对历史健康数据和当前实时数据进行学习和分析,建立老人的健康模型。通过与正常健康指标的对比,及时发现异常情况,并结合无监督学习中的聚类算法,对不同健康状况的老人进行分类,以便提供个性化的预警和建议。同时,利用强化学习不断优化模型的预警准确性和及时性。 总之,通过整合传感器数据采集、物联网传输、深度学习算法分析和模型优化等环节,借助 AI 大模型实现养老场景的实时健康监测与风险预警。
2025-02-20
角色:你是一名房地产开发公司的总经理 背景:现在要在公司内部推广AI工具的使用,通过具体AI工具解决公司内部各部门具体问题,来提升工作效率。 任务:请你完成年度AI提升工作效率的工作策划, 要求:工作策划要有目标、行动计划、团队人员需求及分工、具体AI工具及对应解决的问题、需要费用明细及资源需求、有哪些风险点
由于您提供的内容中没有具体的相关信息,以下为您生成一份较为通用的房地产开发公司年度 AI 提升工作效率的工作策划示例,您可以根据实际情况进行调整和完善。 一、目标 通过在公司内部推广 AI 工具的使用,在本年度内实现各部门工作效率提升 30%以上,降低人力成本 15%左右,提高项目质量和客户满意度。 二、行动计划 1. 第一季度 进行市场调研,了解适合房地产开发行业的 AI 工具。 组织内部培训,让员工初步了解 AI 工具的应用。 2. 第二季度 针对各部门需求,选择并引入相应的 AI 工具进行试点应用。 建立数据收集和分析机制,为 AI 工具的优化提供支持。 3. 第三季度 对试点部门的应用效果进行评估和总结。 根据评估结果,对 AI 工具进行调整和优化。 4. 第四季度 在全公司范围内推广成熟的 AI 工具应用。 对全年的 AI 应用效果进行总结和评估。 三、团队人员需求及分工 1. 成立 AI 推广小组 组长:负责整体工作的规划和协调。 技术专家:负责 AI 工具的选型、配置和技术支持。 培训师:负责组织员工培训和指导使用。 数据分析师:负责收集和分析数据,为工具优化提供依据。 部门联络人:每个部门指定一名联络人,负责与推广小组沟通本部门的需求和问题。 四、具体 AI 工具及对应解决的问题 1. 智能客服系统 解决客户咨询响应不及时的问题,提高客户满意度。 2. 项目管理 AI 工具 优化项目进度安排和资源分配,提高项目管理效率。 3. 市场分析 AI 工具 精准分析市场趋势和客户需求,为项目定位提供依据。 五、需要费用明细及资源需求 1. 费用明细 AI 工具采购费用:万元。 培训费用:万元。 技术支持和维护费用:万元。 数据采集和分析费用:万元。 2. 资源需求 服务器和存储设备,以支持 AI 工具的运行和数据存储。 足够的网络带宽,确保数据传输的流畅性。 六、风险点 1. 员工对新技术的接受度和适应能力可能较低,需要加强培训和引导。 2. AI 工具的应用效果可能不如预期,需要及时调整和优化。 3. 数据安全和隐私保护可能存在风险,需要建立完善的防护机制。
2025-02-13
举例说明,医疗人工智能应用的风险及其法理防范
医疗人工智能应用存在以下风险: 1. 可能对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害,包括身体、心理、社会或经济方面的损害。 2. 在决定是否给予、拒绝、减少、取消或收回医疗保健服务等福利时,可能对人们的生计产生重大影响,并侵犯基本权利,如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权。 3. 用于评估自然人信用分数或信用度的人工智能系统可能导致对个人或群体的歧视,并延续历史上的歧视模式或造成新形式的歧视性影响。 法理防范措施包括: 1. 为所有高风险人工智能系统制定统一的规则,这些规则应与《宪章》保持一致,是非歧视性的,并符合欧盟的国际贸易承诺,同时考虑相关的伦理准则。 2. 明确价值链上相关经营者的作用和具体义务,促进对法规的遵从,确保法律的确定性。 3. 在特定条件下,明确高风险人工智能系统提供者的责任和义务。 需要注意的是,欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统,以及用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统,在符合一定条件时不视为高风险系统。
2025-01-02
谈谈医疗人工智能的风险及其法律防范,举一个具体例子,如影响肿瘤外科内科
医疗人工智能在带来诸多益处的同时,也存在新的风险。以下为您举例说明其风险及法律防范: 以自动化医疗分诊系统为例,其具有适应性和自主性。适应性方面,它能基于对医疗数据集、患者记录和实时健康数据的分析来预测患者病情;自主性方面,它能为医疗专业人员或直接为患者生成有关症状可能原因的信息,并推荐潜在的干预和治疗措施。 然而,这也带来了一些风险和监管问题。比如,若该系统提供了错误的医疗建议,导致患者出现负面健康结果,责任归属不明确,影响患者获得赔偿。 在法律防范方面,需要明确此类系统的责任界定,制定相关法律法规,确保患者在因错误建议受到损害时能够获得有效的救济。同时,应加强对医疗人工智能系统的监管和评估,确保其准确性和可靠性。
2025-01-02
请写一份基于人工智能的智能家居安防系统建设方案,包括项目介绍、商业模式、、竞品分析、行业分析、经营规划、风险评估、融资规划等。
以下是为您生成的基于人工智能的智能家居安防系统建设方案: 项目介绍: 智能家居安防系统是利用人工智能技术,对家居环境进行实时监控和安全防护的系统。它融合了智能硬件、智能软件、智能网联和服务平台等技术,旨在提升家居安防的效率和可靠性。 商业模式: 可以采用设备销售与服务订阅相结合的模式。销售智能安防设备获取收入,同时提供定期的维护和升级服务,用户按需订阅。 竞品分析: 目前市场上的竞品主要包括传统安防企业的智能化产品和新兴科技公司的创新方案。传统企业可能在硬件制造和渠道方面有优势,新兴公司则在技术创新和用户体验上有所突破。 行业分析: 智能家居安防市场正处于快速发展阶段。随着人们对生活品质和安全的重视,需求不断增长。同时,技术的进步也为行业发展提供了有力支持。 经营规划: 1. 产品研发:不断优化智能安防设备的性能和功能。 2. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行宣传和推广。 3. 客户服务:建立完善的售后服务体系,提高用户满意度。 风险评估: 1. 技术风险:如技术更新换代快,需要持续投入研发。 2. 市场风险:竞争激烈,市场份额可能受到挤压。 3. 法律风险:需符合相关法律法规和标准。 融资规划: 根据项目的发展阶段和资金需求,制定合理的融资计划。可以考虑天使投资、风险投资、银行贷款等多种融资渠道。 需要注意的是,以上方案仅为初步框架,具体内容还需要进一步深入调研和细化。
2024-12-11
AI的风险
AI 存在多种风险,以下为您详细介绍: 在招聘领域: AI 偏见:AI 训练依赖大量数据,若数据存在对特定社会群体或性别的偏见,可能会在高风险应用场景如执法、医疗保健和就业领域复制甚至加剧这些偏见。 数据隐私:AI 招聘系统通常需收集大量个人数据,如候选人的简历、教育背景和工作经历,若数据被滥用,可能侵犯候选人隐私。 算法偏见:AI 系统基于数据集训练,若数据集存在偏差,系统也会有偏差,可能导致无意的歧视,给公司带来法律责任。 对残疾申请人:雇主使用 AI 招聘工具时,需为残疾申请人提供合理便利,确保不会无意或故意排除该群体。 种族和性别影响:AI 在招聘和晋升过程中可能无意中歧视某些种族和性别群体。 欧盟《人工智能法案》将对人们的健康、安全、基本权利或环境造成重大损害的人工智能系统,以及用于影响选民和选举结果的人工智能系统、社交媒体平台(拥有超过 4500 万用户)使用的推荐系统等添加到高风险列表中。 针对这些风险,企业在招聘中可采取以下应对策略: 更新人力资源程序,限制潜在的不同影响。 对人力资源技术提供商进行尽职调查。 修改当前的人力资源隐私声明,以符合国家隐私或 AI 相关法规。 对 AI 的训练数据进行审查,确保其质量并无偏差。 告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节,保障信息透明度。 提供合理的便利措施,确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外。 定期评估 AI 筛选结果,发现任何潜在的歧视并及时优化。 企业在采用 AI 辅助招聘工具时,必须考虑法律风险和道德责任,确保公平、无偏见的招聘环境,同时遵守相关的法律法规。通过综合策略和审慎的方法,企业可以有效利用 AI 的优势,同时规避潜在的风险。
2024-12-02
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
开一个AI数据标注公司的落地和具体实操应当如何
开设一家 AI 数据标注公司需要以下落地和具体实操步骤: 1. 市场调研 了解当前 AI 数据标注市场的需求和趋势。 分析竞争对手的优势和不足。 2. 团队组建 招聘具备数据标注技能和经验的人员,包括标注员、质检员等。 对团队进行培训,确保他们熟悉标注规范和流程。 3. 制定标注规范 明确不同类型数据的标注标准和要求。 建立质量控制流程和标准。 4. 技术和工具准备 选择适合的数据标注工具和软件。 搭建稳定的 IT 基础设施,保障数据安全和存储。 5. 寻找客户和项目 与 AI 企业、科研机构等建立联系,争取合作机会。 展示公司的标注能力和优势。 6. 项目管理 合理安排标注任务,确保按时交付。 及时处理项目中的问题和变更。 7. 质量监控 定期对标注结果进行抽检和评估。 依据质量反馈对标注流程和人员进行调整和优化。 8. 合规与法律事务 确保公司的运营符合相关法律法规。 处理好数据隐私和知识产权等问题。 9. 财务管理 制定合理的预算和成本控制策略。 确保公司的资金流稳定。 10. 持续改进 关注行业动态,不断改进标注技术和流程。 提升公司的竞争力和服务质量。
2025-02-17
AI 智能体在企业落地
以下是关于 AI 智能体在企业落地的相关内容: 决策智能体方面: 决策智能体使用智能体决策制定在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。 以 Anterior 为例,其将付款方规则转换为有向无环图(DAG),智能体遍历决策树,在每个节点利用 LLMs 评估相关临床文件是否符合特定规则,遇到复杂任务时选择最佳方法并更新自身状态。 其他领域如 Norm AI 为监管合规打造 AI 智能体,Parcha 为 KYC 建立智能体。 相关人物与业务方面: 韦恩是智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、多平台 Agent 开发者、企业级 AI Agent 定制专家,荣获多家 AI 开发平台比赛奖项,有 12 年程序开发背景,是多家企业的 AI 落地顾问,承接 1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地等业务。 生成式 AI 应用方面: 生成式 AI 应用当前有搜索、合成和生成三个核心用例与强大的产品市场契合度。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界,实现端到端流程自动化。
2025-02-16
AI Agent 或者 工作流, 落地的场景
以下是 AI Agent 或工作流的一些落地场景: Long horizon task 长期任务执行:Agent 能像称职的项目经理,分解大任务为小步骤,保持目标导向并适时调整策略。 多模态理解:Agent 能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式,全方位感知世界和任务上下文。 记忆与行动:通过先进的记忆机制,Agent 能积累经验,记住对话、操作步骤和效果,行动更精准高效。 自适应学习:从每次交互中吸取经验,不断完善策略,实现“智慧成长”。 在技术层面,有两条技术路线:以自主决策为核心的 LLM 控制流和以工作流(Workflow)编排为重点的工具集成系统。Anthropic 提出的 MCP(Model Context Protocol)提供了通用接口协议,将外部资源抽象为“上下文提供者”,便于模型与外部世界交互。 工作流驱动的 Agent 搭建,简单情况分为 3 个步骤:规划,包括制定任务关键方法、总结目标与执行形式、分解子任务等;实施,在 Coze 上搭建框架并分步构建和测试功能;完善,全面评估并优化效果。 典型例子如利用 Kimi Chat 进行网页搜索和总结分析。 包括 Agent 自行规划任务执行的工作流路径,适用于简单或线性流程。 多 Agent 协作,如吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,让大语言模型扮演不同角色共同开发应用或复杂程序。 OpenAI 研究主管 Lilian Weng 提出 Agent 的基础架构为“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”,规划包括子目标分解、反思与改进。
2025-02-15
deepseek与大健康如何落地
DeepSeek 与大健康的落地可以从以下几个方面考虑: 1. 提示词应用: 可以通过搜索 www.deepseek.com 并点击“开始对话”来使用 DeepSeek。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek,认真阅读开场白后正式开始对话。 提示词的设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并存储在文件中,以实现同时使用联网和深度思考功能,优化输出质量等。 2. 联网版实现: 通过工作流 + DeepSeek R1 大模型,实现联网版的 R1 大模型。 拥有扣子专业版账号,开通 DeepSeek R1 大模型,包括访问特定地址、在火山方舟中进行开通管理等操作,添加在线推理模型。 创建智能体,点击创建完成智能体的创建。 3. 开源策略: DeepSeek 选择走全球开源社区路线,分享模型、研究方法和成果,吸引反馈并迭代优化。开源包括模型权重、数据集、预训练方法和高质量论文等。 需要注意的是,目前提供的内容中未直接提及 DeepSeek 与大健康落地的具体关联,您可以根据以上 DeepSeek 的相关特点和技术,结合大健康领域的需求和场景,进一步探索落地的可能性。
2025-02-06
企业落地AI的怎么开展,有哪些团队,场景一般是哪些
企业落地 AI 可以按照以下步骤开展: 1. 启动试点项目来获得动能:选择几个小项目,在 6 12 个月内展示成效,项目可以内部进行或外包。尽量选择能够成功而非最有价值的项目。 2. 建立公司内部的人工智能团队:搭建集中统一的 AI 团队,再从中挑选人员协助不同业务部门,便于统一管理。同时建立全公司范围内的平台,如软件平台、工具或数据基础设施。 3. 提供广泛的人工智能培训:高层了解 AI 能为企业做什么,进行策略制定和资源分配;部门领导了解如何设置项目方向、资源分配与监控进度;培养内部工程师,开展相关项目。 4. 制定人工智能策略:深度了解 AI 并结合自身业务制定策略,设置与 AI 良性循环相一致的公司策略,如网络搜索或农业公司的案例。同时考虑创建数据策略,如战略数据采集,建造统一的数据仓库。 企业落地 AI 常见的场景包括: 1. 智能扬声器:包括探测触发词或唤醒词、语音识别、意图识别、执行相关程序等环节。 2. 自动驾驶汽车:涉及汽车检测、行人检测、运动规划等方面,需要多种传感器和技术。 人工智能团队的角色通常有: 1. 软件工程师:负责软件编程工作,在团队中占比 50%以上。 2. 机器学习工程师:创建映射或算法,搜集和处理数据。 3. 机器学习研究员:开发机器学习前沿技术,可能需要发表论文或专注研究。 4. 应用机器学习科学家:从学术文献中寻找技术解决问题。 5. 数据科学家:检测和分析数据。 6. 数据工程师:整理数据,确保其安全、易保存和读取。 7. AI 产品经理:决定用 AI 做什么,判断其可行性和价值。
2025-01-27