5G + AI はカスタマー サービス業界にどのような大きな影響を与えるでしょうか?

5G + AI はカスタマー サービス業界にどのような大きな影響を与えるでしょうか?

最近、工業情報化部は通信事業者4社に5G商用ライセンスを発行し、5G商用時代の到来を告げた。

AIと5Gが融合したら、どのような融合効果が生まれるのでしょうか?業界の専門家の中には、未来は人工知能と5Gにあると考える人もいます。両者の交差点で融合効果が生まれ、多くの新しいビジネスやアプリケーションが生まれ、既存のビジネス開発モデルさえも覆されるでしょう。

[[268517]]

5Gの高速化によりAIの応答速度が速まる

5Gの適用により、国際電気通信連合の要求によれば、5G基地局は少なくとも20Gbpsのダウンリンクと10Gbpsのアップリンクをサポートできるようになり、AIデバイスのデータ通信速度が大幅に向上します。同時に、5Gはより高い無線周波数を持ち、より安定した高速な情報交換機能を提供できるため、デバイスは常に良好なデータ相互作用を維持でき、AIクライアントはより速く応答できるようになり、ユーザーにはより便利でタイムリーで効果的なサービスを提供できるようになります。

5Gの大量データは、インテリジェントな顧客サービス機械学習の優れた基盤を築く

現在のインテリジェントカスタマーサービスのパフォーマンスは「賞賛よりも批判が多い」ことが多く、周りの友人もインテリジェントカスタマーサービスについて「言い方が違うと分からないよ!」とよく文句を言っています。しかし、5G時代では、膨大な量のデータがインテリジェントカスタマーサービスの機械学習のための非常に強固なデータ基盤を築いています。

機械学習とは何ですか?

機械学習は、計算手段を通じて経験を活用し、システム自体のパフォーマンスを向上させる方法を研究することに専念しています。コンピュータシステムでは、「経験」は通常「データ」の形で存在します。したがって、機械学習研究の主な内容は、コンピューター上のデータから「モデル」を生成するアルゴリズムに関するものです。アルゴリズムでは、経験的データを実行し、データに基づいてモデルを生成することができます。新しい状況に直面したとき、モデルはそれに応じた判断を下します。

[[268518]]

カスタマーサービス業界の場合、カスタマーサービス側が出力する大量のビジネス知識を活用して、ロボットを継続的にトレーニングすることができます。継続的なトレーニングとエラー修正を通じて、インテリジェントなカスタマーサービスの音声認識の精度を向上させることができます。

音声認識に加えて、膨大なデータは、インテリジェントな知識ベースやインテリジェントな品質検査にも高品質の支援を提供します。

多様なサービスモデル

今日の顧客サービスは、主に音声、ウェブサイト、WeChat、Weibo、APPなどの複数のチャネルを通じて行われています。5Gの登場後、さまざまなモバイルベースのサービスが急速に発展するでしょう。たとえば、5G はビデオ サービスに低遅延、高帯域幅のサービスを提供するため、モバイル医療サービスが可能になります。

さらに、VR 技術は 5G で質的に飛躍し、より滑らかな画像とより鮮明な画像が実現します。 VRグラスをかけて、eコマースのカスタマーサービスの「全方位3次元サービス」を楽しむことを想像してみてください。素晴らしい体験だと思いませんか?

<<:  ブースティングとバギング: 堅牢な機械学習アルゴリズムを開発する方法

>>:  「データオープン化」の道で、百度アポロはウェイモをリード

ブログ    

推薦する

Meta AI が Omnivore をリリース: 画像、動画、3D データの分類タスクを処理できるモデル

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

過去10年間のデータ分析と人工知能の7つの災害のレビュー

2017年、『エコノミスト』誌は、石油ではなくデータが世界で最も価値のある資源になったと宣言し、この...

データが増えるほど、AIの意思決定モデルは脆弱になる

データは人工知能システムを構築するために必要な重要なインフラストラクチャです。データは、AI システ...

GPTのようなモデルのトレーニング速度が26.5%向上、清華大学の朱俊らはINT4アルゴリズムを使用してニューラルネットワークのトレーニングを加速

アクティベーション、重み、勾配を 4 ビットに量子化することは、ニューラル ネットワークのトレーニン...

教師なし機械学習技術は金融セキュリティの懸念を解決できる

「テクノロジーがなければ、金融は存在しない。」モバイルインターネット時代の到来により、テクノロジーや...

GoogleのAIチップのアップグレード:大規模モデルと生成AIをターゲットとし、主流のディープラーニングフレームワークを統合

Google は、AI を使用して最適化された新世代の人工知能とインフラストラクチャの開発をリードす...

機械学習ニューラルネットワークとPython実装

ニューラル ネットワークは、機械学習のあらゆる側面に及ぶ幅広い用途に使用されます。この記事では、主に...

人力資源社会保障省は、人工知能トレーナーを含む16の新しい職業を最終候補者に発表する予定である。

Chinanews.com 1月2日(李金磊)人力資源・社会保障部の承認を得て、中国就業訓練技術指...

...

トランプ大統領は自動運転技術を承認せず、自動運転車は決して成功しないと述べている

最近、外国メディアは複数の情報筋の話として、トランプ大統領は自動運転技術を承認していないと報じた。ト...

自然言語処理の応用展望

自然言語処理 (NLP) の定義自然言語処理(NLP)は、コンピューターが人間と同じように言語を理解...

スタートアップ企業がAIと患者チップを組み合わせて医薬品開発を加速

動物実験の必要性は新薬発見のプロセスにとって残念な事実であり、マウスは特に人間を正確に模倣しているわ...

...

率直に言って、2018年に私たちが耐えなければならないかもしれない人工知能の暗い側面

18歳の時に撮った写真が様々な賞賛を浴びる中、また新たな年を迎えました。 [[215597]]本来な...