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Raquel Urtasun의 Waabi 자율 주행 차량 소프트웨어 회사 출범   

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최근 Raquel Urtasun이 출범 한 자율 주행 소프트웨어 회사 인 Waabi는 처음에는 트럭 운송 산업에 집중할 예정입니다. (크레딧 : 게티 이미지) 

작성자 : John P. Desmond (AI 트렌드 편집자)  

Raquel Urtasun은 8 월 83.5 일 그녀의 자율 주행 소프트웨어 회사 Waabi의 발표와 함께 기업가로 시작하여 XNUMX 만 달러의 지원을 받았습니다.  

Raquel Urtasun, Waabi 설립자 겸 CEO

Urtasun은 컴퓨터 과학자로서 오랜 경력을 가지고 있으며, 특히 자율 주행 자동차 소프트웨어에 AI를 적용하기 위해 노력하고 있습니다. Uber는 2017 년 XNUMX 월 회사의 자율 주행 자동차 프로그램을 위해 토론토에있는 연구팀을 이끌도록 그녀를 고용했습니다. (보다 AI 트렌드, 29 년 2018 월 XNUMX 일) 

“자율 주행은 우리 세대에서 가장 흥미롭고 중요한 기술 중 하나입니다. 대규모로 해결되면 우리가 알고있는 세상을 바꿀 것입니다.”라고 Waabi 출시에서 Urtasun이 말했습니다. 릴리스를 누르십시오"Waabi는 상업적으로 실행 가능한 자율 주행 기술을 사회에 제공하기위한 제 삶의 노력의 정점이며,이 대담한 비전을 실행하기 위해 똑같이 헌신하는 뛰어난 과학자, 엔지니어 및 기술자 팀에 합류하게되어 영광입니다."  

Waabi 출시는 자율 주행 자동차 산업의 상태를 고려할 때 약간의 회의론으로 환영 받았습니다. 하지만 Urtasan은 그녀가 무엇을하는지 알고 있습니다.  

최근 파이낸싱 라운드는 Khosla Ventures가 주도했으며 Urtasun의 전 고용주 인 Uber와 작년에 Uber ATG를 인수 한 AV 스타트 업인 Aurora의 추가 참여를 통해 진행되었습니다. 직전. 돈은 또한 보고서는 8VC, Radical Ventures, Omers Ventures, BDC, AI 유명인 Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li, Pieter Abbeel, Sanja Fidler 등을 언급했습니다.  

Waabi는 처음에는 트럭 운송 산업에 집중하여 상용 배송 경로에서 운전을 자동화하는 소프트웨어를 제공합니다. 한 가지 이유는 업계에 트럭 운전사가 부족하기 때문입니다. 둘째, 고속도로는 자율 주행 차량이 탐색 할 수있는 도시 거리보다 간단합니다.   

Wasabi의 기술적 접근 방식은 Urtasan이 연구에서 개발 한 기술을 사용하여 시뮬레이션에 크게 의존 할 것입니다. 이 회사의 시뮬레이션 접근 방식은 자율 주행 경쟁자가 기록한 실제 도로와 고속도로에서 수 마일의 테스트를 수행 할 필요성을 줄여줍니다.   

"시뮬레이션에서 우리는 전체 시스템을 테스트 할 수 있습니다."라고 Urtasun은 다음과 같이 말했습니다. 찌르다.  "우리는 시뮬레이션에서 학습하도록 전체 시스템을 훈련 할 수 있으며, 시뮬레이션에서 일어나는 일과 실제 세계에서 일어나는 일을 실제로 연관시킬 수 있도록 놀라운 수준의 충실도로 시뮬레이션을 생성 할 수 있습니다."  

기술을 개발하고 CEO 인 여성이 자율 주행 차 스타트 업을 설립하는 것은 이례적이다. Urtasan은 다른 여성들이 업계에 참여하도록 영감을주기를 희망합니다. "이것은 백인 친구들이 매우 지배하는 분야입니다."라고 그녀는 말했습니다. "통합 지식을 구축하는 방법은 다양한 관점으로 기술을 구축하는 것입니다. 서로 도전함으로써 더 나은 것을 구축하기 때문입니다."  

Uber, Toyota에서의 경력 

Urtasun은 2017 년 XNUMX 월 Uber에서 시작하여 자율 주행 자동차에 대한 기계 인식 작업을 시작했습니다. 작업에는 기계 학습, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 및 원격 감지가 수반됩니다. 대학에 오기 전에 Urtasun은 시카고의 Toyota Technological Institute에서 근무했습니다. Uber는 수십 명의 연구원을 고용하기로 약속했으며 Urtasun이 공동 설립 한 Toronto의 Vector Institute에 다년간 수백만 달러를 투자했습니다. 

Urtasan은 자율 주행 차량이 다양한 거리를 측정하기 위해 펄스 레이저를 사용하는 원격 감지 방법 인 Lidar (Light Detection and Ranging)를 차단해야한다고 주장했습니다. 그녀의 연구에 따르면 차량은 수천 달러의 비용이 드는 Lidar 장치보다 훨씬 저렴한 일반 카메라에서 세계에 대한 유사한 3D 데이터를 얻을 수 있습니다. 

"지금 당장 신뢰할 수있는 자율 주행 자동차를 만들고 싶다면 가능한 모든 센서를 사용해야합니다." 2017 년 XNUMX 월 발표 된 인터뷰. "장기적으로 문제는 비싸지 않은 자율 주행 자동차를 어떻게 만들 수 있는가하는 것입니다." 

Ben Dickson, TechTalks 창립자 겸 편집자

이 회사의 기술적 인 "AI 우선 접근 방식"은 더 나은 기계 학습 모델에 더 중점을두고 Lidar, 레이더 및 매핑 데이터를 포함한 보완 기술에 더 중점을 둘 것임을 의미합니다. TechTalks. “소프트웨어가 많은 스택의 이점은 기술 업데이트 비용이 매우 낮다는 것입니다. 그리고 앞으로 몇 년 동안 많은 업데이트가있을 것입니다.”라고 보고서의 저자이자 TechTalks의 창립자 인 Ben Dickson은 말했습니다.  

Urtasun은 출시에 대해 회사가 "알고리즘 제품군"으로 사용하는 AI 시스템을 설명했습니다. 테크 크런치. 폐쇄 루프 시뮬레이션 환경은 실제 도로에서 실제 자동차를 보내는 대신 사용할 수 있습니다.  

Dickson은“대부분의 자율 주행 자동차 회사는 시뮬레이션을 심층 학습 모델의 훈련 체계의 일부로 사용하고 있습니다. 그러나 실제 세계를 정확히 복제 한 시뮬레이션 환경을 만드는 것은 사실상 불가능합니다. 이것이 자율 주행 자동차 회사가 계속해서 무거운 도로 테스트를 사용하는 이유입니다. "  

Waymo는 시뮬레이션 및 실제 테스트 마일을 선도합니다 

딕슨에 따르면 Waymo는 업계 기록 인 20 천만 마일의 실제 도로 테스트를 수행하기 위해 최소 20 억 마일의 시뮬레이션 운전을하고 있습니다. Waabi의 기술에 대한 더 많은 통찰력을 얻기 위해 그는 토론토 대학에서 Urtasun의 최근 학술 연구를 살펴 보았습니다. 그녀의 이름은 자율 주행에 관한 많은 논문에 나와 있습니다. XNUMX 월에 arXiv 사전 인쇄 서버에 업로드 된 하나는 Dickson의주의를 끌었습니다.  

라는 제목의 "MP3 : 매핑, 인식, 예측 및 계획을위한 통합 모델" 이 백서는 Waabi의 출시 보도 자료에있는 설명에 가까운 자율 주행에 대한 접근 방식을 논의합니다. 

연구진은 MP3를 "해석이 가능하고 정보 손실이 발생하지 않는지도없는 운전에 대한 종단 간 접근 방식이며 중간 표현의 불확실성에 대한 이유"라고 설명합니다. 이 논문에서 연구원들은 또한 "환경의 정적 및 동적 부분을 모델링하기위한 확률 적 공간 계층"의 사용에 대해 논의합니다. 

MP3는 종단 간 학습이 가능합니다. Lidar 입력을 사용하여 장면 표현을 생성하고 미래 상태를 예측하며 궤적을 계획합니다. "머신 러닝 모델은 Waymo와 같은 회사가 자율 주행 차량에 사용하는 세밀한 매핑 데이터의 필요성을 제거합니다."라고 Dickson은 말했습니다. 

Urtasun이 비디오를 게시했습니다. 자율 주행 차의 미래, MP3 작동 방식에 대한 간략한 설명을 제공하는 YouTube 채널에서 일부 연구자들은 기존 기술의 영리한 조합이라고 언급했습니다. "또한 학술 AI 연구와 응용 AI 사이에는 상당한 차이가 있습니다."라고 Dickson은 말했습니다. 실제 환경에서 Waabi 모델의 성능은 흥미로울 것입니다.   

소스 기사 및 정보 읽기 AI 트렌드, Waabi 출시 릴리스를 누르십시오 직전에 TechTalks에 테크 크런치 YouTube 동영상에서는 자율 주행 차의 미래.

PlatoAi. Web3 재창조. 풍부한 데이터 인텔리전스.
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출처 : https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/raquel-urtasuns-waabi-autonomous-vehicle-software-company-is-launched/

인공 지능

추가 위기 정리: GTM 찾기, 중국의 에드테크 단속 및 성장을 정의하는 방법

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초기 단계의 스타트업은 시장 진출 전략이 완전히 작동하고 있다고 주장하는 경향이 있습니다. 실제로 GTM은 숫자 게임이며, 탄탄한 계획이 있더라도 잔디 싸움이나 의사 소통 부족과 같은 일반적인 문제로 인해 쉽게 좌절될 수 있습니다.

GTM 적합성을 찾는 것은 엔지니어링 팀 확장에서 첫 번째 미디어 구매 시작에 이르기까지 모든 것을 포함하는 모든 스타트업에게 이정표입니다. 그러나 그 마법의 순간에 도달했는지 어떻게 알 수 있습니까?

“세 가지 지표를 고려해야 합니다. 총 이탈률, 매직 넘버 및 총 마진"라고 Storm Ventures의 공동 설립자이자 전무이사인 남태희는 말합니다.

높은 이탈은 고객이 만족하지 않는다는 것을 의미하고, 낮은 총 마진은 낮은 단위 경제성을 의미하며, 소위 마법의 숫자라고 할까요?

"새로운 ARR을 마케팅 및 판매 지출로 나누어 계산할 수 있습니다."라고 Nahm은 씁니다. "하지만 매직 넘버는 후행 지표이며 긍정적인 결과를 보려면 몇 분기가 걸릴 수 있습니다."


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더 큰 고객 기반을 구축하기 위한 접근 방식이 체계적이라면 꾸준한 성장을 촉진하는 것이 어렵지 않습니다.

바람이 부는 방향으로 이동하거나 다른 사람의 모범 사례 아이디어를 맹목적으로 따르는 마케터는 성공할 가능성이 낮습니다.

"여기서 그다지 비밀스럽지 않은 비밀은 유지율을 높이는 비결은 정말 간단합니다."라고 최근 TechCrunch Early Stage: Marketing and Fundraising에서 성장 전문가 Susan Su가 말했습니다. “사람들을 위한 실제적이고 특히 지속적인 문제를 해결하는 제품을 만들고 있습니다.”

편집장 Eric Eldon과의 대화에서 Su는 설립자가 투자자와 성장에 대해 논의하는 방법에 대한 팁과 샘플 질적 성장 모델을 개발하는 방법에 대한 팁을 포함하여 몇 가지 문제를 탐구했습니다.

Su는 "모든 창립자가 성장을 위해 노력해야 한다고 굳게 믿습니다."라고 말했습니다.

이번 주 Extra Crunch를 읽어 주셔서 감사합니다!

월터 톰슨
TechCrunch 수석 편집자
안녕하세요.

6년 만에 AI 유니콘을 구축한 방법

유니콘 가면을 쓴 어른이 사슬로 연결된 울타리를 뛰어 넘다

이미지 크레딧 : Lucas Knappe/EyeEm (새 창에서 열림)/ 게티 이미지

창업자가 처음 구상한 정확한 제품으로 시장에 진출하는 신생 기업은 거의 없습니다.

오늘날 Tractable은 AI가 손상을 평가할 수 있도록 운전자가 충돌 후 차량 사진을 업로드할 수 있는 기술을 개발하는 것으로 유명합니다. 그러나 첫 번째 유료 고객은 Tractable을 사용하여 플라스틱 파이프 용접부를 검사했습니다.

그리고 운명처럼, 그 고객은 창립자들이 첫 라운드를 모으는 것처럼 그들을 해고했습니다.

공동 설립자인 Alex Dalyac은 "현대화가 절실히 필요한 거대하고 비효율적인 시장"이었기 때문에 "자동차 보험으로 금을 달성했습니다."라고 말했습니다.

Extra Crunch 게스트 포스트에서 그는 지난 XNUMX년 동안 유니콘을 확장하는 데 보낸 몇 가지 시사점을 공유하며 모든 유형의 창시자에게 가치가 있습니다. XNUMX단계?

Dalyac은 "가장 친한 친구가 될 보완적인 공동 창립자를 찾으십시오."라고 조언합니다.

유럽 ​​VC 시장은 여름 휴가를 건너뛸 수 있을 정도로 뜨겁다.

Alex Wilhelm과 Anna Heim은 뜨거운 글로벌 VC 시장에 대한 탐색을 계속했으며 이번에는 유럽을 살펴봅니다.

관점에서 그들은 Dealroom의 데이터를 분석하고 XNUMX명의 VC와 대륙의 투자 환경에 대해 이야기했습니다.

  • 다이애나 코지아르스카, SMOK 벤처스
  • Vinoth Jayakumar, 드레이퍼 에스프리
  • 사이먼 슈민케, Creandum
  • Javier Santiso, Mundi Ventures

Alex와 Anna는 "2021년에 유럽에서 지금까지 본 것이 3분기 또는 4분기에 둔화될 것이라는 징후는 거의 없습니다."라고 씁니다.

"유럽은 긴 여름 휴가로 유명하지만 투자자들은 태양이 내리쬐는 이 분기 동안 유럽에 많은 경기 침체가 올 것으로 기대하지 않습니다."

스타트업과 투자자들이 마이크로모빌리티 구독으로 눈을 돌리고 있습니다.

이미지 크레딧 : 브라이스 더빈

레베카 벨란(Rebecca Bellan)은 마이크로모빌리티의 미래에 대한 요약에서 "COVID-19 팬데믹의 혼란과 공유 전기 마이크로모빌리티의 수익성에 대한 불투명한 경로 속에서 점점 더 많은 회사가 구독으로 전환했습니다."라고 적습니다.

“일부 설립자와 투자자가 이익 중심의 최적점에 도달했다고 주장하는 비즈니스 모델입니다. 공유를 경계하고 스쿠터나 전자 자전거를 소유하기 위해 선불로 지불하는 것을 경계하는 고객에게 어필하는 동시에 간접비와 감가상각을 최소화하는 접근 방식입니다. 자산."

암호화 거래에 대한 Robinhood의 경고가 Coinbase의 가까운 미래에 대해 말하는 것

Robinhood가 암호화폐 거래 둔화의 결과로 XNUMX분기에 수익이 감소할 것으로 예상한다는 사실을 확인한 후 Alex Wilhelm은 그 예측이 Coinbase에 의미하는 바에 대해 생각하게 되었습니다.

"이제 공개된 유니콘은 암호화폐 상승과 하락을 겪었습니다."라고 그는 적습니다. "충분한 관점을 유지하고 팬들이 기대하는 암호 화폐가 주입된 미래를 가정한다면 향후 몇 달 또는 몇 분기 동안 소비자 관심이 감소하는 것은 큰 문제가 아닙니다."

하지만 그럴까요?

친애하는 Sophie: 국제 인재를 유지하기 위해 캐나다를 찾아야 합니까?

중앙에 미국 국기가있는 미로 울타리 입구의 고독한 인물

이미지 크레딧 : 브라이스 더빈 / TechCrunch

친애하는 Sophie,

저는 여러 기술 스타트업에서 컨설턴트로 People Ops를 처리합니다. 올해 H-1B 복권에서 뽑히지 않은 OPT나 STEM OPT 직원이 많다.

회사는 이러한 개인을 유지하기를 원하지만 옵션이 부족합니다. 일부 회사는 특히 H-1B 복권이 내년에 임금 기반 선발 과정이 될 경우 긴 확률에 직면하더라도 내년 H-1B 복권에 다시 시도할 것입니다.

다른 사람들은 O-1A 비자를 찾고 있지만 많은 직원들이 아직 자격을 충족할 경험이 없다는 것을 알게 되었습니다. 캐나다를 살펴볼까요?

— 실리콘 밸리 전문가

실리콘 밸리 통신 전문가 Caryn Marooney가 내러티브를 잘 표현하는 방법을 공유합니다.

Facebook의 기술 커뮤니케이션 담당 부사장 인 Caryn Marooney가 6 년 2018 월 3 일 일요일, 캘리포니아 주 마운틴 뷰에있는 Hangar One에있는 Moffett Federal Airfield에서 열리는 제 2017 회 XNUMX 년 돌파 구상을 위해 레드 카펫에서 사진을 찍고 있습니다. . (N

이미지 크레딧 : Getty Images를 통한 MediaNews 그룹/베이 지역 뉴스 (새 창에서 열림)/ 게티 이미지 (이미지가 수정되었습니다)

실리콘 밸리의 커뮤니케이션 전문가에서 벤처 자본가가 된 Caryn Marooney는 TechCrunch Early Stage: Marketing and Fundraising에서 스토리텔링에 대해 광범위하게 말했습니다.

실리콘 밸리에서 근무하는 동안 그녀는 Salesforce, Amazon, Facebook 등의 회사가 제품을 출시하고 메시지를 선명하게 하도록 도왔습니다. 2019년에 그녀는 기술 커뮤니케이션 부사장이었던 Facebook을 떠나 Coaue Management에 총괄 파트너로 합류했습니다.

Marooney는 RIBS라는 약어를 사용하여 스타트업 메시징에 대한 기본 전략인 관련성, 불가피성, 신뢰성 및 단순성 유지를 설명합니다.

뜨거운 글로벌 VC 투자와 함께 캐나다 스타트업 시장 붐

Exchange의 경우 Alex Wilhelm과 Anna Heim이 2021년 상반기에 캐나다의 VC 시장을 살펴보았으며, 그들의 작업을 읽었다면 어떤 일이 일어날지 알 것입니다.

캐나다는 전 세계의 다른 지역과 마찬가지로 전반전을 매우 뜨겁게 달궜습니다.

"캐나다의 벤처 캐피털 결과는 이제 전체 라틴 아메리카 지역의 결과와 경쟁합니다. XNUMX분기에 출구와 메가 딜이 거의 비슷한 수준이고 이 기간 동안 비슷한 수의 총 벤처 캐피털 라운드가 발생합니다."라고 그들은 적습니다.

“그것이 우리의 관심을 끌었습니다.”

Greylock의 Mike Duboe가 성장을 정의하고 팀을 구축하는 방법을 설명합니다.

그 어느 때보다 더 많은 벤처 자금이 스타트업 생태계로 유입되면서 성장 전문가가 되기에 이보다 더 좋은 시기는 없었습니다.

이번 달 초 TechCrunch Early Stage: Marketing and Fundraising에서 Greylock Partners의 Mike Duboe는 StitchFix를 비롯한 여러 고성장 신생 기업에서 얻은 여러 교훈과 지혜를 파헤쳤습니다. 그의 조언은 고용, 구조 및 분석에 걸쳐 있으며 성장 팀이 어디에 관심과 자원을 집중해야 하는지에 대한 많은 권장 사항이 있습니다.

라틴 아메리카의 라스트 마일 배송이 시작될 준비가 되었습니다.

판지 상자가 두 개의 추진기 로켓에 의해 추진되는 우주 공간을 날아간다

이미지 크레딧 : 에를론 실바/TRI 디지털 (새 창에서 열림) / 게티 이미지

방대한 주문 처리 센터, 원활한 물류 네트워크 및 유비쿼터스 인터넷 액세스 덕분에 많은 지역의 소비자는 이제 아침 식사 중에 식료품과 새로운 조리기구 세트를 주문하고 모든 것이 저녁 식사 시간에 맞춰 도착할 것으로 합리적으로 기대할 수 있습니다.

라틴 아메리카에서는 기술 인프라가 부족하여 배송 작업이 복잡해지며 이러한 공급망은 종종 스프레드시트, 종이 및 펜으로 관리됩니다.

WIND Ventures의 투자자인 Bob Ma는 배송 경로를 관리하거나 운전자를 자동으로 파견하는 알고리즘은 "라틴 아메리카 소매 물류 부문에서 거의 전례가 없는 일"이라고 말합니다.

그러나 소비자 수요 증가와 최종 배송 스타트업에 대한 투자 확대 덕분에 Ma는 이 지역이 전환점에 있다고 말합니다.

라틴 아메리카의 중산층은 지난 50년 동안 6% 성장했고 전자 상거래는 전체 소매의 XNUMX%에 불과하기 때문에 최근 몇 년 동안 여러 유니콘이 등장했으며 더 많은 유니콘이 기다리고 있습니다.

중국의 예상되는 교육 기술 단속은 주요 신생 분야를 냉각시킬 수 있습니다

중국의 교육 기술 산업은 100억 달러의 가치가 있는 것으로 추정되지만, 그 지도자들은 이러한 기업을 비영리로 운영하도록 요구하는 계획을 고려하고 있는 것으로 알려졌습니다.

Alex Wilhelm은 오늘 아침 Exchange의 호에서 "통제와 관련하여 중국 정부는 수십억 달러의 시가 총액을 여기저기서 없애는 데 신경을 쓰지 않습니다.

"그건 좋은 시스템이 아닙니다."

PlatoAi. Web3 재창조. 데이터 인텔리전스 증폭.
액세스하려면 여기를 클릭하십시오.

출처: https://techcrunch.com/2021/07/23/extra-crunch-roundup-finding-gtm-chinas-edtech-clampdown-and-how-to-define-growth/

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AI

AI 챗봇은 소매업체가 라이브 방송 시청자를 판매로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다!

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"언젠가 로봇이 거리를 돌아다니며 사람처럼 행동할 것"이라고 상상했던 더 단순한 시대를 기억하십니까? 인간이 아닌 다른 무언가가 우리의 기능을 수행할 수 있다는 것은 비현실적으로 들렸습니다. 그러나 이제 기술이 믿을 수 없는 속도로 발전하면서 그 어느 때보다 가시화되고 있습니다. 챗봇이 인간처럼 행동하고 기계가 우리의 많은 일을 하는 것은 더 이상 상상의 산물이 아닙니다.

BusinessInsider는 챗봇 시장 규모가 9.4에 의해 $ 2024 억 이는 2.6년의 2019억 달러와 비교됩니다. 이는 무려 29.7%의 연간 복합 성장률과 같습니다. 이것은 우리에게 무엇을 말해주는가?

기업이 이 새로운 기술에 막대한 투자를 하고 있음을 알려줍니다. AI 기반 챗봇 기업에 엄청난 이점이 있습니다. 고객과 리드에게 즉각적인 지원을 제공하여 소매업체가 더 많은 매출을 올릴 수 있도록 돕습니다. 라이브 방송 전략을 강화할 방법을 찾고 있었다면 이것이 확실히 좋은 방법입니다!

하지만 본론으로 들어가기 전에 챗봇이 무엇인지 봅시다.

챗봇이란 무엇입니까?

챗봇은 인터넷을 통해 사용자와 대화를 시뮬레이션하도록 특별히 설계된 컴퓨터의 프로그램입니다. 가상 비서로 생각하지만 고객은 반대편에 있는 실제 사람과 대화하지 않습니다. 이 경우 그들은 가장 일반적인 질문에 응답하기 위해 인스턴트 또는 문자 메시지를 생성할 수 있는 자동화된 도구와 대화합니다.

당연히 AI 기반 챗봇은 사람이 아니기 때문에 한계가 있습니다. 그러나 현재 챗봇을 불과 몇 년 전의 챗봇과 비교하면 지금쯤 훨씬 '스마트'해졌다는 것을 알 수 있습니다. 때로는 사람과 대화하고 있는지 컴퓨터와 대화하고 있는지 구별하기조차 어렵습니다.

기능을 수행, 챗봇은 고급 기계 학습 및 자연어 처리 알고리즘을 사용합니다. 후자는 NLP라고도 하며, 이는 컴퓨터가 인간의 언어로 처리, 이해 및 응답하는 능력을 나타냅니다. 이를 가능하게 하는 두 가지 프로세스는 자연어 이해(봇이 인간의 텍스트를 이해할 때)와 자연어 생성(봇이 데이터를 텍스트로 변환하고 인간에게 응답할 때)입니다.

일반적으로 오늘날 사람들이 사이트에서 찾을 수 있는 세 가지 유형의 챗봇이 있습니다.

  • 규칙 기반 – 사용자는 버튼을 클릭하고 사전 정의된 옵션을 사용하여 답변을 얻어야 합니다.
  • 지적으로 독립적 – 챗봇은 ML을 사용하여 사용자의 요청 및 입력에서 학습합니다(응답을 트리거하는 구문과 키워드를 학습함).
  • AI 기반 – 이들은 가장 진보되고 가장 똑똑한 봇입니다. 그들은 AI, ML 및 NLP를 사용하여 규칙 기반 봇과 지적으로 독립적인 봇의 특성을 결합합니다.

소매업체를 위한 챗봇 사용의 이점

비즈니스 관점에서 챗봇은 이해 관계자를 계속 유지하고 즉각적인 답변을 제공하며 더 많은 리드를 생성할 수 있는 좋은 방법입니다. 이러한 혁신은 다음과 같이 나타날 수 있습니다. 단점 하지만 소매업체인 당신에게 이것은 훌륭한 도구입니다.


귀하의 비즈니스가 고객 중심적이라면 반드시 그래야 합니다. 사용자 경험을 향상시키는 것은 무엇이든 좋습니다. 이 시나리오를 생각해 보십시오.

당신은 지속적으로 라이브 방송을 만들지만 원하는 만큼 효과적이지 않습니다. 완료되면 리드로부터 몇 가지 질문만 받거나 모든 질문에 답하기 전에 리드가 사라진 지 오래입니다. AI 기반 챗봇을 사용하면 더 이상 문제가 되지 않습니다.

그것이 오늘날까지 챗봇의 가장 놀라운 활용 방법입니다. 혼자서는 할 수 없을 때 사람들에게 답을 얻을 수 있다는 것입니다. 이것이 어떻게 작동하는지 봅시다.

챗봇은 더 나은 라이브 커뮤니케이션을 촉진합니다.

메시지를 공유하는 방법을 알아 냈고 이제 라이브 방송이 인기가 있으므로 라이브 비디오보다 더 좋은 방법이 있습니까? 이를 가능하게 하는 놀라운 도구와 트릭뿐만 아니라 이를 가능하게 하는 많은 방법이 있습니다. Whisby는 설명할 뿐만 아니라 생방송이란, 그러나 그들은 당신의 목표 청중을 끌어들이는 훌륭한 솔루션을 제공합니다.

생방송을 준비하고 시작할 준비가 되었으면 다음을 고려하십시오. 방송을 주도해야 한다면 이해 관계자에게 어떻게 대응할 것입니까? 이해 관계자가 떠나기 전에 모든 질문에 답할 수 있습니까?

이상적으로는 많은 사람들이 귀하의 제품과 서비스에 대해 더 많이 문의하도록 해야 합니다. 요즘 사람들은 참을성이 거의 없습니다. 주의 집중 시간은 금붕어와 비슷하며 주변에서 기다리며 응답을 받을 시간이 없습니다.

생방송은 모든 것을 실시간으로 공유하는 것이므로 사람들의 질문에 답하거나 소통할 때 신속해야 합니다. 칭찬에 대한 간단한 '고맙습니다', 신입 회원에 대한 '안녕하세요', 또는 사람의 질문에 대한 즉각적인 답변은 브랜드에 큰 변화를 줄 수 있습니다.

여기에서 챗봇이 놀라운 일을 할 수 있습니다. 그들을 지원 시스템에 통합하면 사람들이 기다리거나 어려움을 겪지 않고 참여할 수 있습니다. 챗봇은 질문을 분석하고 실시간으로 올바른 답변을 찾아 프로세스에 큰 도움이 됩니다.

많은 훌륭한 챗봇은 대부분의 라이브 스트리밍이 수행되는 소셜 미디어 플랫폼에서 원활하게 작동합니다.

챗봇은 귀하와 귀하의 고객 간의 신뢰를 향상시킵니다.

온라인으로 물건을 판매하거나 인터넷에서 청중에게 다가가려고 할 때 한 가지 큰 단점이 있습니다. 바로 직접 대면하고 개인적인 접촉을 하는 것입니다. 실제 매장을 방문하면 직원들이 들어서자마자 반갑게 맞아주고, 도움이 필요한지 묻고, 필요할 때만 도와준다.

소매 웹사이트를 사용하든 라이브 방송을 보든 사람들은 온라인에서 동일한 유형의 서비스를 기대할 수 없습니다. 이것은 개인적인 접촉과 고객과의 신뢰 구축 기회를 감소시킵니다.

소매업체가 모든 사람의 요구를 한 번에 충족할 수 없기 때문에 많은 온라인 쇼핑객이 이러한 지원을 즐기지 못합니다. 온라인 세계는 소매업체가 전 세계의 많은 사람들에게 다가갈 수 있는 기회를 제공합니다. 그들의 온라인 상점이 '붐비'면 모든 사람에게 시간을 할애하기가 어렵습니다.

그러나 챗봇은 이를 수정하기 위해 많은 일을 할 수 있습니다. 이를 사용하면 동시에 도움이 필요한 고객의 수에 관계없이 구매와 함께 고객을 지원할 수 있는 기회가 열립니다. 품질 챗봇은 확실히 게임을 바꿨습니다. 이 화제가 될 만한 기술은 매출을 높이는 데 많은 도움이 됩니다.

이것은 현시점에서 이론이 아니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다. Amtrak이 챗봇을 사용하기로 결정했을 때 예약 25% 증가. AI 기반 챗봇은 5년에 XNUMX만 개 이상의 질문에 답했습니다! 사람들은 묻고 싶은 것이 많았고 그 전에는 필요한 만큼 빨리 답을 줄 사람이 없었습니다!

반면 기아차의 챗봇은 더 좋은 성과를 거뒀다. 전환율을 보고했습니다. 3 배 이상 전보다.

이것은 당신에게 무엇을 말합니까?

라이브 방송 중 가용성을 포함하여 챗봇의 연중무휴 가용성이 응답성 측면에서 과거의 많은 문제를 다루고 있음을 보여줍니다.

챗봇은 사람보다 훨씬 많은 트래픽을 처리하고 대화를 동시에 유지하면서 지연과 사람의 실수를 최소화할 수 있습니다. 그들은 휴식과 휴식을 취할 필요조차 없습니다!

챗봇은 당신을 위해 판매를 지시할 수 있습니다

라이브로 사람들과 소통할 때 '여기서 살 수 있어요'라고 말을 멈추나요? 모든 개별 고객에 대해 이 작업을 수행할 수는 없으며 많은 고객이 브로드캐스트가 끝날 때까지 기다리지 않을 것입니다.

다행히도 챗봇이 당신을 도와줄 것입니다. AI 기반 챗봇은 사람들을 맞이하고 질문에 답할 뿐만 아니라 판매 과정도 안내합니다. 간단하고 원활한 상호 작용으로 방송이 끝날 때까지 기다리지 않고 전체 주문 프로세스를 완료할 수 있습니다.

프로세스는 올바른 챗봇을 사용하면 매우 간단합니다. 귀하가 구매를 원하는 관심 있는 고객이라고 가정해 보겠습니다. 브로드캐스트에 대한 관점을 기반으로 이 작업을 수행하기로 결정했다면 웹사이트로 이동하여 해당 제품을 찾은 다음 계속해서 구매해야 합니다.

하지만 많은 노력 없이도 모든 것을 할 수 있는 무언가가 있다면 어떨까요? 필요한 정보를 챗봇에게 말하면 채워진 주문 양식이나 필요한 정보를 찾을 수 있는 제품 페이지로 리디렉션됩니다.

첫 번째 옵션은 다른 곳을 찾거나 소셜 미디어를 계속 검색하도록 설득할 수 있습니다. 후자는 구매를 유도할 가능성이 훨씬 높습니다.

마무리

온라인으로 제품을 판매하는 소매업체는 놀라운 혜택과 훨씬 더 넓은 범위의 기회를 누립니다. 그러나 적어도 이해 당사자가 많은 경우에는 구매자에게 동일한 종류의 경험과 서비스를 제공할 수 없습니다. 판매 챗봇은 온라인 쇼핑을 전통적인 매장 내 쇼핑처럼 보이게 할 수 있습니다. 구매자에게 더 부드럽고 빠르며 개인화된 경험을 제공합니다. 결과적으로 소매업체를 위해 더 많은 전환 시스템을 만듭니다.

PlatoAi. Web3 재창조. 데이터 인텔리전스 증폭.
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출처: https://www.smartdatacollective.com/ai-chatbots-can-help-retailers-convert-live-broadcast-viewers-into-sales/

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인공 지능

디지털 자산 위험 관리 플랫폼 Elliptic, Fintech Paysafe가 암호화폐 노출 관리를 위해 선택

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암호화 자산 위험 관리에 중점을 둔 회사 Elliptic은 Paysafe, 전문 결제 플랫폼, 타원형 렌즈 솔루션.

Paysafe는 이제 "암호화폐 관련 위험에 대한 간접 노출을 관리하고 암호 화폐 제어를 강화"할 수 있습니다. 따라 에서 업데이트로 타원.

Paysafe올해 XNUMX월 뉴욕 증권 거래소(NYSE)에 상장된 는 기업과 소비자가 지불 처리, 디지털 지갑 및 온라인 현금의 다양한 기능을 통해 "원활하게" 거래할 수 있도록 합니다.

Elliptic Lens를 독점 제품에 통합하여 AI-향상된 위험 엔진인 Paysafe는 "KYC(Know-Your-Customer) 프로세스를 강화하고 불법 활동에 대한 잠재적인 노출을 줄이며 명목 및 암호화 결제 레일을 가로질러 이동하는 엔티티 간의 상호 작용을 효과적으로 모니터링할 수 있습니다."

시몬 메인Elliptic의 CEO는 다음과 같이 말했습니다.

“Paysafe는 고객이 법정화폐와 암호화폐 경제를 연결하는 신제품을 지원해야 할 필요성을 예상하면서 결제 부문의 혁신과 규정 준수 측면에서 앞서가는 것으로 유명합니다. Elliptic의 암호화 규정 준수 솔루션 제품군을 선택함으로써 Paysafe는 회사의 발자국이 성장하고 비즈니스와 고객을 보호하기 위한 규제 변화에 보조를 맞추면서 규정 준수 운영을 조정하고 확장할 수 있습니다.”

자코모 오스틴, Paysafe의 규정 준수 전략 및 자문 부사장은 다음과 같이 말했습니다.

“Paysafe는 규정 준수와 관련하여 기준을 높게 설정하며, 이는 선도적인 전문 결제 플랫폼이 되려는 Paysafe의 비전을 달성하는 핵심 요소로 간주됩니다. 우리는 여러 블록체인 분석 제공업체와 함께 엄격한 선택 프로세스를 시작했으며 Elliptic은 기능, 위험 규칙 기능, 데이터 적용 범위 및 정확성, 고유한 요구 사항을 충족할 수 있는 유연성 면에서 탁월함을 입증했습니다. 지금까지 Elliptic의 전반적인 서비스, 안정성 및 기술은 암호화 준수 파트너에서 우리가 찾던 바로 그 것입니다.”

Elliptic의 구성 가능한 위험 규칙은 Paysafe가 Elliptic의 암호화 AML 솔루션을 선택하기로 한 결정의 핵심 요소였습니다.

Giacomo는 Elliptic의 구성 가능한 위험 규칙을 통해 Paysafe가 "우리의 요구 사항과 제품이 제시하는 위험에 맞게 규칙을 설계하고 맞춤화하는 방법을 직접 제어할 수 있을 뿐만 아니라 Elliptic의 심층적인 시장 전문 지식을 활용할 수 있습니다."라고 덧붙였습니다.

PlatoAi. Web3 재창조. 데이터 인텔리전스 증폭.
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출처: https://www.crowdfundinsider.com/2021/07/178228-digital-asset-risk-management-platform-elliptic-chosen-by-fintech-paysafe-to-help-manage-crypto-exposure/

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AI

소기업은 AI 도구를 사용하여 리드를 50% 늘립니다.

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인공 지능(AI) 도구와 리소스는 오늘날 산업에서 없어서는 안될 필수 요소가 되었습니다. NS Gartner의 2019년 연구 지난 270년 동안 AI 사용이 4% 증가했음을 보여줍니다. 작년 한 해에만 AI를 어떤 식으로든 배치한 조직의 수는 14%에서 XNUMX%로 XNUMX배 이상 증가했습니다.

AI가 모든 규모의 기업에서 인기를 얻고 있는 이유는 무엇입니까? AI 도구는 상당한 가치와 이점을 제공하기 때문입니다. 그리고 이것은 이제 입증된 사실입니다.

딜로이트의 2017년 인지 조사에서 AI 얼리 어답터들은 인지 기술에 대해 낙관적이었습니다. 83%에 달하는 기업이 AI 도구의 사용이 '보통' 또는 '상당한' 이익을 창출했다고 말했습니다. 에서 2018 설문 조사, Deloitte는 이러한 얼리 어답터가 AI 투자를 늘리고 긍정적인 수익을 얻고 있음을 발견했습니다.

하버드 비즈니스 리뷰 인공 지능이 비즈니스를 재편하고 있다는 데 동의합니다. 향후 13년 동안 AI 시장은 XNUMX조 달러로 성장할 것으로 추산됩니다. 판매용 AI를 배포한 회사는 다음을 수행할 수 있었습니다.

  • 리드를 50% 늘리고
  • 통화 시간을 60-70% 단축하고
  • 비용을 40-60% 줄입니다. 

AI는 다양한 신호를 모니터링하고 특정 리드의 구매 준비를 예측하여 영업 담당자에게 권한을 부여할 수 있습니다. 구매 신호를 위한 리뷰 사이트, 온라인 커뮤니티 및 소셜 미디어 플랫폼을 마이닝하고 이를 인구 통계 및 기타 유형의 정보와 연결하여 판매 준비가 된 리드를 찾을 수 있습니다. 이것만으로도 중소기업은 영업 직원의 효율성을 크게 높일 수 있습니다.

AI 기반 데이터 분석 도구 사용

기계 학습, 데이터 과학 또는 인공 지능에 대해 이야기할 때 우리의 관심은 거대 기업에 집중됩니다. 진실은 기업이 크든 작든 다음과 같은 데이터 분석 도구가 필요하다는 것입니다.

  • 고객 확보 비용을 줄이고,
  • 판매 예측을 개선하고, 
  • 시장 점유율을 확보하는 데 도움이 됩니다.
  • 물류 문제를 해결합니다.

AI 도구를 사용하면 소규모 기업에서 린 리소스로 데이터를 분석할 수 있습니다.  

소규모 및 신규 기업은 처음부터 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 시장과 고객이 빠르게 변화하는 시대에 기업이 고위 경영진의 변덕과 환상에 기반한 전통적인 비즈니스 관행을 고수하는 것은 거의 자살에 가깝습니다. 

오늘날의 단순한 AI 기술은 데이터 과학자와 비즈니스 분석가가 협력하여 다음을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 실시간으로 시장 데이터에 연결,
  • 빨리 청소하고,
  • 예측 분석을 위해 기계 학습 모델을 사용합니다.

중소기업을 위한 무료 최고의 데이터 분석 도구

Google 웹 로그 분석 : 이 무료 분석 플랫폼은 웹사이트의 사용자 트래픽에 대한 다양한 통찰력을 제공합니다. 중소기업에 도움이 되는 트래픽 보고서를 제공합니다.

  • 사용자 동향 추적,
  • 웹사이트에서 전환 지점을 식별하고,
  • 추천인과 이들이 귀하의 웹사이트로 연결하는 트래픽을 확인하고
  • 잠재 구매자가 웹사이트에 도달하기 위해 사용하는 키워드를 분석합니다.

또한 웹사이트에 추적 코드를 삽입하여 웹사이트 방문자에 대해 자세히 알아보고 방문자에 대한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.

MS 엑셀: Excel은 소규모 분석에 가장 과소 평가되지만 널리 사용되는 도구 중 하나입니다. 그래프, 피벗 테이블을 사용하고 공식을 설정하여 원하는 방식으로 데이터를 분석할 수 있습니다. 데이터 볼륨이 적은 소규모 비즈니스에 이상적인 솔루션입니다.

Qlik 센스: 최대 XNUMX명의 사용자를 위한 무료 서비스입니다. 더 많은 사용자가 액세스할 수 있도록 하려면 비용을 지불해야 합니다. 이 비즈니스 인텔리전스 도구는 모든 데이터 소스를 한 번에 결합하여 보고서를 만듭니다. 클라우드 기반 버전도 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 요구 사항에 맞게 이를 사용하여 사용자 지정 앱을 만들 수도 있습니다.

Tableau 공개: 이 무료 서비스를 통해 누구나 웹에 대화형 데이터 시각화를 게시할 수 있습니다. 이러한 비주얼리제이션은 웹 페이지 광고 블로그에 삽입하거나 소셜 미디어나 이메일을 통해 공유할 수 있습니다. 그것을 사용하기 위해 프로그래밍 기술이 필요하지 않습니다. 

도구의 유료 버전은 다음을 쿼리할 수 있습니다.

  • 관계형 데이터베이스, 
  • 스프레드시트, 
  • OLAP(온라인 분석 처리) 큐브,
  • 클라우드 데이터베이스 등 

대화형 대시보드로 변환합니다.

AI 기반 솔루션으로 영업 사원을 고문으로 전환

AI는 영업 전문가의 역할을 수행할 수 있습니다.

  • 고객 주문을 받아 처리하는 사람 
  • 다양한 제품에 대한 정보를 고객에게 제공합니다.

미래의 영업 담당자는 AI의 도움으로 컨설턴트 및 고문의 역할을 맡을 수 있습니다. 고객 데이터를 분석하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 고객의 애로점을 파악하고,
  • 제품을 구매하는 이유를 파악하고
  • 거래에서 의사결정자가 누구인지 식별합니다.

따라서 잠재 구매자와 더 매력적이고 관련성 높은 대화를 나눌 수 있습니다.

오늘날 포괄적인 데이터 분석 AI 시스템은 내부 데이터와 다양한 소스에서 수집한 데이터를 사용하여 다음을 생성할 수 있습니다.

  • 실행 가능한 보고서,
  • 날짜, 지리적 위치, 제품 라인, 가격 구조 등을 기준으로 정보를 정렬하고
  • 경영진을 안내할 비즈니스 및 시장 기회를 제시합니다.

소규모 기업은 적절한 자금과 자원이 부족하기 때문에 새로운 AI 및 데이터 과학 기술을 도입하는 것을 주저합니다. 그러나 오늘날 혁신적이고 혁신적인 AI 도구를 최적으로 사용하면 소기업 소유자가 제품 개발, 고객 서비스 챗봇 판매 IVR 시스템 및 마케팅 CRM에 많은 비용을 절약할 수 있습니다. AI 애플리케이션으로 성공하는 열쇠는 각각의 비즈니스 목표에 맞게 조정하고 미래를 위해 확장 가능한 장기 계획을 세우는 것입니다.

데이터를 안전하게 유지

AI 플랫폼은 아직 사무실이나 인프라를 구축할 자금이 없는 소규모 비즈니스에 탁월한 선택입니다. 예를 들어 VPN을 사용하면 소규모 비즈니스 소유자가 암호화된 연결을 통해 가장 가까운 스타벅스에서 작업할 수 있습니다. 원격 위치에서 일하는 직원은 파일을 공유하고, 녹화 및 프로그램 서버에 연결하고, 무엇보다도 화상 회의에 참여할 수 있습니다. 

많은 앱과 웹사이트가 사람들에게 무료 서비스를 제공하는 이유는 데이터를 수집하여 다양한 방식으로 사용자에게 영향을 미치기 위해서입니다. 입력 2018, Cambridge Analytica(CA) 스캔들은 영국 사용자의 Facebook 계정 데이터가 Brexit 투표 프로세스의 결과에 어떻게 영향을 미치는지 보여주었습니다.

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출처: https://hackernoon.com/small-businesses-use-ai-tools-to-increase-their-leads-by-50percent-gj4z37nd?source=rss

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