你周圍的人是否都在談?wù)?ldquo;生成式AI”、“GPT”或“深度學習”等術(shù)語？是不是感覺有點迷惘？這里，我們整理了一份有關(guān)AI的入門術(shù)語列表，每個術(shù)語都是根據(jù)它對您客戶和團隊的影響來定義的。這里涵蓋了您需要了解的有關(guān)生成式AI的所有內(nèi)容，以了解近十年來出現(xiàn)的最新、最具影響力的技術(shù)。

1、人工智能核心術(shù)語
Artificial Intelligence	人工智能
Artificial Neural Network	人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
Augmented Intelligence	增強智能
CRM with AI	客戶關(guān)系管理與人工智能
Deep learning	深度學習
Generative AI	生成式人工智能
Generator	生成器
Generative pre-trained transformer	生成式預(yù)訓(xùn)練
Machine learning	機器學習
NLP	自然語言處理
Transformer

 

人工智能（Artificial Intelligence）

人工智能是讓機器像人類一樣思考和行動的廣泛概念。生成式AI是一種特定類型的人工智能。

對客戶的意義：AI可以根據(jù)客戶過去的行為來預(yù)測他們下一步可能想要什么，從而為客戶提供幫助。企業(yè)借AI的力量可以為客戶提供更相關(guān)的溝通和產(chǎn)品推薦，并可以提醒他們即將執(zhí)行的重要任務(wù)（例如：客戶訂閱即將到期）。AI使客戶在您的組織中的體驗變得更有幫助、個性化、高效且無縫。

對團隊的意義：AI通過自動化日常任務(wù)來幫助您的團隊更智能、更快速地工作。這可以節(jié)省員工時間，為客戶提供更快的服務(wù)，并提供更個性化的交互，所有這些都可以提高客戶保留率，從而推動業(yè)務(wù)發(fā)展。

 

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人腦處理信息方式的計算機程序。我們的大腦有數(shù)十億個神經(jīng)元連接在一起，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（也稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”）有許多一起工作的微小處理單元。這就像一個團隊正在努力解決同一個問題。每個團隊成員都盡自己的一份力量，然后傳遞他們的成果。最后，您會得到您需要的答案。對于人類和計算機來說，這都是團隊合作的力量。

對客戶的意義：當人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決問題并做出準確預(yù)測時，客戶會以各種方式受益，例如高度個性化的推薦，從而帶來更加量身定制、直觀且最終更令人滿意的客戶體驗。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常擅長識別模式，這使得它們成為檢測異常行為（如欺詐）的關(guān)鍵工具。這有助于保護客戶的個人信息和金融交易。

對團隊的意義：團隊也會受益。他們可以預(yù)測客戶流失，從而促使采取積極主動的方法來提高客戶保留率。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以幫助進行客戶細分，從而實現(xiàn)更有針對性和更有效的營銷工作。在 CRM 系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于預(yù)測客戶行為、了解客戶反饋或個性化產(chǎn)品推薦。

 

增強智能（Augmented Intelligence）

可以將增強智能視為人與計算機的融合，以獲得兩全其美的效果。計算機非常擅長處理大量數(shù)據(jù)并快速執(zhí)行復(fù)雜的計算。人類非常擅長理解上下文，即使在數(shù)據(jù)不完整的情況下也能找到事物之間的聯(lián)系，并憑本能做出決策。增強智能結(jié)合了這兩種技能。這并不是讓計算機取代人類或為我們完成所有工作。這更像是雇傭一個非常聰明、有條理的助手。

對客戶的意義：增強智能讓計算機可以處理數(shù)字，然后人類可以根據(jù)該信息決定采取什么行動。這將為您的客戶帶來更好的服務(wù)、營銷和產(chǎn)品推薦。

對團隊的意義：增強智能可以幫助您做出更好、更具戰(zhàn)略性的決策。例如，CRM 系統(tǒng)可以分析客戶數(shù)據(jù)，并建議銷售或營銷團隊接觸潛在客戶的最佳時間，或推薦客戶可能感興趣的產(chǎn)品。

 

客戶關(guān)系管理與生成式AI（CRM with AI）

CRM是一種將客戶記錄保存在一個地方的技術(shù)，作為每個部門的單一事實來源，幫助公司管理當前和潛在的客戶關(guān)系。生成式AI可以使 CRM 變得更加強大——想想為銷售團隊預(yù)先編寫的個性化電子郵件、僅基于圖像編寫的電子商務(wù)產(chǎn)品描述、營銷活動登陸頁面、上下文客戶服務(wù)工單回復(fù)等等。

對客戶的意義：CRM 為客戶提供跨所有參與渠道（從營銷、銷售到客戶服務(wù)等）一致的體驗。雖然客戶看不到 CRM，但他們在與品牌的每次互動中都能感受到這種聯(lián)系。

對團隊的意義：CRM 幫助公司與客戶保持聯(lián)系、簡化流程并提高盈利能力。它可以讓您的團隊在一個中心位置存儲客戶和潛在客戶聯(lián)系信息、識別銷售機會、記錄服務(wù)問題以及管理營銷活動。例如，它向任何可能需要的人提供有關(guān)每次客戶交互的信息。生成式 AI 通過更快速、更輕松地大規(guī)模連接客戶來增強 CRM——想想營銷活動發(fā)掘潛在客戶會自動轉(zhuǎn)化，從而覆蓋全球頂級市場；或者推薦的客戶服務(wù)響應(yīng)，幫助客服人員快速解決問題并識別未來的銷售機會。

 

深度學習（Deep learning）

深度學習是人工智能的一種高級形式，可以幫助計算機識別數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。它通過使用所謂的分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模仿我們大腦的工作方式，其中每一層都是一種模式（如動物的特征），然后讓您根據(jù)之前學到的模式進行預(yù)測（例如：根據(jù)已識別的特征識別新動物）。它對于圖像識別、語音處理和自然語言理解等方面非常有用。

對客戶的意義：深度學習驅(qū)動的 CRM 為主動參與創(chuàng)造了機會。它可以增強安全性、提高客戶服務(wù)效率并提供個性化體驗。例如，如果您有在換季時購買新款服裝的傳統(tǒng)，那么與 CRM 連接的深度學習可以在換季開始前一個月向您展示包含您喜歡的品牌服飾的廣告或營銷電子郵件。

對團隊的意義：在 CRM 系統(tǒng)中，深度學習可用于預(yù)測客戶行為、了解客戶反饋以及個性化產(chǎn)品推薦。例如，如果特定客戶群的銷售量激增，基于深度學習的 CRM 可以識別這種模式，并建議增加營銷支出，以覆蓋更多受眾群體。

 

生成式人工智能（Generative AI）

生成式人工智能是人工智能的一個領(lǐng)域，專注于根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建新內(nèi)容。對于 CRM 系統(tǒng)，生成式人工智能可用于創(chuàng)建一系列有用的東西，從編寫個性化營銷內(nèi)容到生成合成數(shù)據(jù)以測試新功能或策略。

對客戶的意義：更好、更有針對性的營銷內(nèi)容，幫助他們準確獲得所需的信息。

對團隊的意義：更快地構(gòu)建營銷活動和銷售活動，以及跨綜合數(shù)據(jù)集測試多種策略并在任何內(nèi)容上線之前對其進行優(yōu)化的能力。

 

生成器（Generator）

生成器是一種基于人工智能的軟件工具，可以根據(jù)請求或輸入創(chuàng)建新內(nèi)容。它將從任何提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學習，然后創(chuàng)建模仿這些特征的新信息。OpenAI的ChatGPT是一個眾所周知的基于文本的生成器的例子。

對客戶的意義：使用生成器，可以訓(xùn)練AI聊天機器人，使其從真實的客戶交互中學習，并不斷創(chuàng)建更好、更有用的內(nèi)容。

對團隊的意義：生成器可用于創(chuàng)建用于測試或訓(xùn)練目的的真實數(shù)據(jù)集。這可以幫助您的團隊在系統(tǒng)上線之前發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的任何漏洞，并讓新員工在不影響實際數(shù)據(jù)的情況下快速熟悉系統(tǒng)。

 

生成式預(yù)訓(xùn)練（Generative pre-trained transformer）

GPT 是一個經(jīng)過訓(xùn)練來生成內(nèi)容的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列。GPT 模型基于大量文本數(shù)據(jù)進行了預(yù)訓(xùn)練，這使得它們能夠根據(jù)用戶提示或查詢生成清晰且相關(guān)的文本。

對客戶的意義：客戶可以與您的公司進行更加個性化的互動，專注于他們的特定需求。

對團隊的意義：GPT 可用于自動創(chuàng)建面向客戶的內(nèi)容，或分析客戶反饋并提取見解。

 

機器學習（Machine learning）

機器學習是指計算機無需編程即可學習新事物。例如，當教孩子識別動物時，您向他們展示圖片并收到反饋。隨著他們看到更多的例子并反饋，他們學會根據(jù)獨特的特征對動物進行分類。同樣，機器學習模型從標記數(shù)據(jù)中學習以做出準確的預(yù)測和決策。他們像人類一樣概括并應(yīng)用他們的知識到新的例子中。

對客戶的意義：當公司更好地了解客戶的價值和需求時，就會改進現(xiàn)有產(chǎn)品或服務(wù)，甚至開發(fā)出更好地滿足客戶需求的新產(chǎn)品或服務(wù)。

對團隊的意義：機器學習可用于預(yù)測客戶行為、個性化營銷內(nèi)容或自動化日常任務(wù)。

 

自然語言處理（Natural language processing）

NLP 是人工智能的一個領(lǐng)域，專注于計算機如何理解、解釋和生成人類語言。它是聲控虛擬助手、語言翻譯應(yīng)用程序和聊天機器人等背后的技術(shù)。

對客戶的意義：NLP 允許客戶使用正常的人類語言而不是復(fù)雜的命令與系統(tǒng)交互。聲控助手就是最好的例子。這使得技術(shù)更易于訪問和使用，從而改善用戶體驗

對團隊的意義：NLP 可用于分析客戶反饋、為聊天機器人提供支持或自動創(chuàng)建面向客戶的內(nèi)容。

 

Transformer

Transformer 是一種深度學習模型，對于處理語言特別有用。它非常擅長理解句子中單詞的上下文，因為它基于順序數(shù)據(jù)（如正在進行的對話）創(chuàng)建輸出，而不僅僅是單個數(shù)據(jù)點（如沒有上下文的句子）。Transformer 的名稱來自于它們將輸入數(shù)據(jù)（如句子）轉(zhuǎn)換為輸出數(shù)據(jù)（如句子的翻譯）的方式。

對客戶的意義：企業(yè)可以通過個性化AI聊天機器人增強客戶服務(wù)體驗。這些可以分析過去的行為并提供個性化的產(chǎn)品推薦。它們還生成自動（但人性化）響應(yīng)，支持與客戶進行更具吸引力的溝通。

對團隊的意義：Transformers 幫助您的團隊生成面向客戶的內(nèi)容，并為可以處理基本客戶交互的聊天機器人提供支持。Transformers 還可以對客戶反饋執(zhí)行復(fù)雜的情緒分析，幫助您響應(yīng)客戶需求。

 

2、人工智能核心術(shù)語
Discriminator(in GAN)	鑒別器
GAN	生成對抗網(wǎng)絡(luò)
Hallucination	幻覺
LLM	大語言模型
Model	模型
Prompt engineering	提示工程
Sentiment analysis	情感分析
Supervised learning	監(jiān)督學習
Unsupervised learning	無監(jiān)督學習
Validation	驗證器
ZPD	最近發(fā)展區(qū)

 

鑒別器（Discriminator(in GAN)）

在生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）中，鑒別器就像一名偵探。當它顯示圖片（或其他數(shù)據(jù)）時，它須猜測哪些是真實的，哪些是假的。“真實”圖片來自數(shù)據(jù)集，而“假”圖片則由 GAN 的另一部分創(chuàng)建，稱為生成器。鑒別器的工作是更好地辨別真假，而生成器則試圖更好地制造假貨。

對客戶的意義：GAN 中的鑒別器是欺詐檢測的重要組成部分，因此它們的使用可以帶來更安全的客戶體驗。

對團隊的意義：GAN 中的鑒別可幫助您的團隊評估合成數(shù)據(jù)或內(nèi)容的質(zhì)量。它們有助于欺詐檢測和個性化營銷。

 

生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative adversarial network）

GAN 是兩種深度學習模型之一，由兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成：生成器和鑒別器。這兩個網(wǎng)絡(luò)相互競爭，生成器根據(jù)某些輸入創(chuàng)建輸出，鑒別器試圖確定輸出是真還是假。然后，生成器根據(jù)鑒別器的反饋微調(diào)其輸出，并且循環(huán)往復(fù)，直到鑒別器失效。

對客戶的意義：它們允許使用個性化圖像或文本進行高度定制的營銷，就像為每個客戶定制的促銷圖像一樣。

對團隊的意義：當缺乏客戶數(shù)據(jù)時，它們可以幫助您的開發(fā)團隊生成合成數(shù)據(jù)。當使用真實客戶數(shù)據(jù)引起隱私問題時尤其有用。

 

幻覺（Hallucination）

當生成式AI分析我們提供的內(nèi)容，但得出錯誤的結(jié)論并產(chǎn)生與現(xiàn)實不符的新內(nèi)容時，就會產(chǎn)生幻覺。一個例子是經(jīng)過數(shù)千張動物照片訓(xùn)練的人工智能模型。當被要求生成“動物”的新圖像時，它可能會將長頸鹿的頭部和大象的鼻子結(jié)合起來。雖然它們可能很有趣，但幻覺是不受歡迎的結(jié)果，并且表明生成模型的輸出存在問題。

對客戶的意義：當公司在其軟件中監(jiān)控并解決此問題時，客戶體驗會更好、更可靠。

對團隊的意義：質(zhì)量保證仍然是AI團隊的重要組成部分。監(jiān)測和解決幻覺有助于確保AI系統(tǒng)的準確性和可靠性。

 

大預(yù)言模型（Large language model）

LLM是一種經(jīng)過大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI。它就像一個非常智能的對話伙伴，可以根據(jù)給定的提示創(chuàng)建聽起來像人類的文本。一些LLM可以回答問題、寫論文、創(chuàng)作詩歌，甚至生成代碼。

對客戶的意義：提供人性化交互的個性化聊天機器人，讓客戶能夠以真實的方式快速簡便地解決常見問題。

對團隊的意義：團隊可以自動創(chuàng)建面向客戶的內(nèi)容、分析客戶反饋并回答客戶詢問。

 

模型（Models）

這是一個經(jīng)過訓(xùn)練來識別數(shù)據(jù)模式的程序。你可以有一個模型來預(yù)測天氣、翻譯語言、識別貓的圖片等。就像模型飛機是真實飛機的更小、更簡單的版本一樣，人工智能模型是現(xiàn)實世界過程的數(shù)學版本。

對客戶的意義：該模型可以幫助客戶獲得更準確的產(chǎn)品推薦。

對團隊的意義：可以幫助團隊預(yù)測客戶行為，并將客戶分組。

 

提示工程（Prompt engineering）

提示工程意味著弄清楚如何提出問題才能準確得到您需要的答案。它精心設(shè)計或選擇您提供給機器學習模型的輸入（提示）以獲得最佳輸出。

對客戶的意義：當您的生成式AI工具得到強大提示時，它能夠提供強大的輸出。提示越強烈、越相關(guān)，終端用戶體驗就越好。

對團隊的意義：可用于要求大型語言模型生成給客戶的個性化電子郵件，或分析客戶反饋并提取關(guān)鍵見解。

 

情感分析（Sentiment analysis）

情感分析涉及確定話語背后的情感基調(diào)，以了解對話者或作者的態(tài)度、觀點和情感。它通常在 CRM 中用于了解客戶反饋或有關(guān)品牌或產(chǎn)品的社交媒體對話。

對客戶的意義：客戶可以通過新渠道提供反饋，從而使與之互動的公司做出更明智的決策。

對團隊的意義：情感分析可用于根據(jù)客戶的反饋或社交媒體帖子了解客戶對產(chǎn)品或品牌的感受，這可以為品牌或產(chǎn)品聲譽和管理的許多方面提供信息。

 

監(jiān)督學習（Supervised learning）

監(jiān)督學習是指模型從實例中學習。這就像一個師生場景：老師向?qū)W生（模型）提供問題和正確答案。學生研究這些問題，隨著時間的推移，他們學會自己回答類似的問題。這對訓(xùn)練識別圖像、翻譯語言或預(yù)測可能結(jié)果的系統(tǒng)確實很有幫助。

對客戶的意義：通過過去的互動，提高了效率，學會了理解他們的需求。

對團隊的意義：可用于根據(jù)過去的數(shù)據(jù)預(yù)測客戶行為或?qū)⒖蛻舴纸M。

 

無監(jiān)督學習（Unsupervised learning）

無監(jiān)督學習讓AI在沒有任何指導(dǎo)的情況下找到數(shù)據(jù)中隱藏的模式。這都是為了讓計算機自己探索和發(fā)現(xiàn)有趣的事物。想象一下，您有一堆混雜的拼圖，但盒子上沒有可供參考的圖片，所以您不知道自己在做什么。無監(jiān)督學習就像在不知道最終圖像是什么的情況下，弄清楚碎片是如何組合在一起的，尋找相似之處或群體。

對客戶的意義：當我們發(fā)現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)中隱藏的模式或細分時，它使我們能夠提供完全個性化的體驗?？蛻魧@得最相關(guān)的優(yōu)惠和建議，從而提高客戶滿意度。

對團隊的意義：團隊獲得寶貴的見解以及對復(fù)雜數(shù)據(jù)的新理解。它使團隊能夠發(fā)現(xiàn)可能被忽視的新模式、趨勢或異?，F(xiàn)象，從而做出更好的決策和戰(zhàn)略規(guī)劃。這提高了生產(chǎn)力并推動組織內(nèi)的創(chuàng)新。

 

驗證器（Validation）

在機器學習中，驗證是用于檢查模型在訓(xùn)練過程中或訓(xùn)練后表現(xiàn)的步驟。該模型在訓(xùn)練期間未見過的數(shù)據(jù)子集（驗證集）上進行測試，以確保它實際上是在學習，而不僅僅是記住答案。

對客戶的意義：訓(xùn)練有素的模型可以創(chuàng)建更多可用的程序，從而改善整體用戶體驗。

對團隊的意義：可用于確保預(yù)測客戶行為或細分客戶的模型按預(yù)期工作。

 

最近發(fā)展區(qū)（Zone of proximal development）

最近發(fā)展區(qū)（ZPD）是一個教育概念。例如，每年學生都會提高他們的數(shù)學技能，從加減法到乘法和除法，甚至復(fù)雜的代數(shù)和微積分方程。進步的關(guān)鍵是逐步學習這些技能。在機器學習中，ZPD 是指模型接受逐漸困難的任務(wù)的訓(xùn)練，因此提高學習能力。

對客戶的意義：當您的生成式AI經(jīng)過適當?shù)挠?xùn)練時，它更有可能產(chǎn)生準確的結(jié)果。

對團隊的意義：可應(yīng)用于員工培訓(xùn)，以便員工可以學習執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)或更好地利用 CRM 的功能。

 

3、人工智能道德
Ethical AI Maturity Model	道德AI成熟度模型
Explainable AI (XAI)	可解釋人工智能
Machine learning bias	機器學習偏差

 

道德AI成熟度模型（Ethical AI Maturity Model）

道德人工智能成熟度模型是一個框架，可幫助組織評估和增強其使用人工智能技術(shù)的道德實踐。它列出了組織評估其當前道德人工智能實踐的方式，然后朝著更負責任和更值得信賴的人工智能使用方向邁進。它涵蓋了與透明度、公平性、數(shù)據(jù)隱私、問責制和預(yù)測偏差相關(guān)的問題。

對客戶的意義：建立符合道德的人工智能模型，并對如何使用人工智能持公開態(tài)度，有助于建立信任并向客戶保證您正在以負責任的方式使用他們的數(shù)據(jù)。

對團隊的意義：定期評估您的人工智能實踐并保持人工智能使用方式的透明，可以幫助您與公司的道德考慮和社會價值觀保持一致。

 

可解釋人工智能（Explainable AI (XAI)）

可解釋的人工智能(XAI)應(yīng)該提供對影響人工智能結(jié)果的因素的洞察，這將幫助用戶解釋(并信任)它的輸出。在處理醫(yī)療保健或金融等敏感系統(tǒng)時，這種透明度非常重要，因為這些系統(tǒng)需要解釋以確保公平、問責制，并在某些情況下確保合規(guī)性。

對客戶的意義：如果AI系統(tǒng)能夠以客戶理解的方式解釋其決策，可以提高可靠性和可信度。它還增加了用戶信任，特別是在醫(yī)療保健或金融等敏感領(lǐng)域。

對團隊的意義： XAI 可以幫助員工理解模型為何做出特定預(yù)測。這不僅增加了他們對系統(tǒng)的信任，還支持更好的決策，并有助于完善系統(tǒng)。

 

機器學習偏差（Machine learning bias）

機器學習偏差是增強版的人工智能版本。當計算機收到有偏差的信息時，它們會做出有偏見的決定。這可能是由于人類傾向于支持自動化系統(tǒng)產(chǎn)生的結(jié)果或建議，當計算機開始從數(shù)據(jù)集中的噪聲和不準確的數(shù)據(jù)中學習時，或者算法在學習過程中做出錯誤的假設(shè)，從而導(dǎo)致有偏差的結(jié)果。

對客戶的意義：與積極克服偏見的公司合作可以帶來更公平的體驗并建立信任。

對團隊的意義：檢查并解決偏差非常重要，以確保所有客戶都得到公平和準確的對待。了解機器學習偏差并了解您的組織對其控制措施可以幫助您的團隊對您的流程充滿信心。

 

利用生成式人工智能邁出下一步

生成式人工智能能夠幫助您的團隊與客戶更緊密地聯(lián)系、釋放創(chuàng)造力并提高生產(chǎn)力。從業(yè)務(wù)角度來看，人工智能幾乎可以提高組織的所有部分的效率。銷售、服務(wù)、營銷和商務(wù)應(yīng)用程序都能夠利用生成式人工智能的力量，為客戶提供更好、更量身定制的解決方案，而且速度更快。

通過讓人工智能協(xié)助我們完成更多日常任務(wù)，幫助我們的客戶蓬勃發(fā)展，我們將能夠讓我們的團隊去做他們更擅長的事情——提出新的想法和新的協(xié)作方式，同時建立只有人類才能建立的獨特聯(lián)系。

 

有趣的是

為了突出生成式AI在現(xiàn)實世界中的應(yīng)用，本文使用了生成式AI工具來收集素材整理內(nèi)容，從而提升了效率。