berita

membantu pemilik toko membentuk kembali pertumbuhan, "love inventory super assistant" memulai debutnya di baidu cloud intelligence conference 2024

2024-09-29

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

baru-baru ini, konferensi intelijen cloud baidu 2024 diadakan di pusat inovasi internasional zhongguancun di beijing. sebagai mitra penting baidu intelligent cloud, mengkai technology diundang untuk berpartisipasi dalam konferensi ini juga diakui sebagai "kasus patokan".
shen dou, wakil presiden eksekutif baidu group dan presiden baidu intelligent cloud business group, mengambil "love inventory super assistant" sebagai contoh untuk mendemonstrasikan penerapan model besar dalam skenario e-commerce.
“bagaimana jika pemilik toko mengetahui bahwa penjualan telah menurun dan ingin menyesuaikan rencana penjualannya untuk melihat apa yang cocok untuk dijual selanjutnya?” shen dou langsung mendemonstrasikan kemampuan "asisten super inventaris cinta". saat pemilik toko memasukkan pertanyaan, agen tidak hanya dapat membantu pemilik toko melihat dasbor data dan menganalisis alasannya, tetapi juga membantu pengguna mengoptimalkan pemilihan produk dan menghasilkan copywriting dan poster yang sesuai, yang hanya perlu diteruskan oleh pemilik toko dengan satu pertanyaan. klik.
shen dou mengatakan bahwa dulu pemilik toko membutuhkan waktu beberapa jam untuk menyelesaikan semuanya mulai dari analisis data hingga pemilihan produk dan perbandingan harga hingga copywriting dan pembuatan poster, namun kini dengan bantuan "aiku super assistant", hal tersebut dapat diselesaikan dalam waktu singkat. beberapa menit, sangat meningkatkan efisiensi.
sebagai alat efisiensi e-commerce yang diciptakan oleh mengren technology berdasarkan platform model besar baidu qianfan, "aiku super assistant" dapat membantu pemilik toko memecahkan banyak masalah seperti pemilihan produk, analisis data, pembuatan konten, operasi domain pribadi, dan pertumbuhan lalu lintas . fungsi tersebut saat ini sedang dalam pengujian internal dan diharapkan akan dibuka secara resmi untuk pemilik toko yang menyukai inventaris pada q4.
pada tanggal 26 september, di "forum praktik teknologi platform model besar" dari konferensi intelijen cloud baidu, zheng songsong, direktur teknis senior teknologi menghan, berbagi dengan hadirin penerapan teknologi menglan dalam e-commerce dengan tema "menghan teknologi platform bangunan cerdas". pengalaman dan latihan dengan model besar.
zheng songsong mengatakan bahwa ketika model-model besar mengubah semua lapisan masyarakat, perusahaan e-commerce yang diwakili oleh mengkai technology mengikuti tren dan merangkul gelombang kecerdasan yang dibawa oleh ai. "menghao technology selalu mementingkan penerapan teknologi ai dan berharap dapat merekonstruksi skenario bisnis melalui model besar."
dia mengungkapkan bahwa sebagai bentuk produk terbaik bagi model besar untuk memasuki kancah e-commerce, agen cerdas adalah fokus dari mengkai technology. skenario aplikasi bisnis intinya mencakup layanan pelanggan, konten, purna jual, dll layanan pelanggan yang cerdas, copywriting awal, dll. personil, pemberi persetujuan proses purna jual, dan peran lainnya.
mengambil contoh layanan pelanggan yang cerdas, tingkat penyelesaian masalah purna jual saat ini melebihi 70%; dalam proses mengidentifikasi barang cacat, agen cerdas juga dapat secara akurat mengidentifikasi produk dengan masalah pencetakan. dapat memahami bahwa ini adalah produk normal yang dibuat sesuai dengan standar desain mode; dalam hal produksi material, model besar dapat membantu pemilik toko menghasilkan copywriting yang dipersonalisasi berdasarkan preferensi kelompok pengguna.
zheng songsong memperkirakan bahwa dengan penerapan model besar secara mendalam di bidang e-commerce, di masa depan, aplikasi cerdas akan memiliki ruang aplikasi yang lebih besar dalam panduan belanja cerdas, asisten operasi toko, asisten pedagang, operasi domain pribadi, dll., membantu meningkatkan kualitas dan efisiensi bisnis.
koresponden liu yang
laporan/umpan balik