AI技术及在电力商业中的应用_枫影（王鸿华）_企业内训课程

AI技术及在电力商业中的应用

培训讲师：枫影（王鸿华）

讲师背景：
枫影老师10年互联网项目运营老兵3年苏宁采销管理3年阿里天猫运营6年新零售私域运营电子科技大学科园教育特聘顾问导师西南财经大学特聘教授四川大学“互联网”创业大赛评委四川省人社厅就业训练中心、省双创中心电商创业导师中国国际“互联网”大赛四川赛详细>>

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AI技术及在电力商业中的应用

【课程背景】AI的发展，直接带动了各行各业的迭代更新。每家企业都需要了解AI的概念、目的和解决问题的原理。结合自身企业的业务情况，需要掌握相关的技术，赋能自身业务。

【课程收获】

1. 了解AI的发展史、AI的分类

2. 理解AI是如何赋能科学决策的

3. 了解AI在日常业务中的应用

【课程对象】电力系统相关成员

【课程时长】1天

【课程大纲】

第一篇：AI的发展史

一、AI

1. 诞生：AI是如何诞生的

2. 命题：AI是解决什么问题的？

3. 发展：AI在解决问题的路上都走过了哪些阶段？

4. 趋势：AI的分类

（1）分析性AI：机器学习与深度学习

- 监督学习

- 无监督学习

- 强化学习

- 深度学习：图像识别与人类自然语言理解

（2）生成式AI：GPT与大模型

二、AI大模型的发展历程与现状

1. 早期AI模型的发展

- 从传统机器学习到深度学习的转变

- 早期深度学习模型的局限性

2. AI大模型的崛起

- 预训练模型的出现与影响

- 大规模数据集与算力的推动作用

3. 当前AI大模型的发展现状

- 全球范围内的研究热点与趋势

- 主流AI大模型的对比分析

三、国内外主流AI大模型介绍

1. 国际主流AI大模型

- GPT系列：GPT-3、GPT-4的特点与应用场景

- 其他国际知名大模型：如BERT、T5等

2. 国内主流AI大模型

- 华为盘古大模型

- 百度飞桨文心大模型

- 阿里巴巴的M6大模型

- 科大讯飞的星火大模型

3. 大模型的评估与比较

- 性能指标与评价方法

- 各模型的优缺点分析

四、AI大模型在提升办公效率和产业数字化方面的应用

1. AI大模型在办公自动化中的应用

-基于NLP的文本处理

- 基于CV的图像生成和视频生成

- 基于语音的语音助手和智能会议记录

2. AI产业大模型在产业数字化中的应用案例

- 金融行业：智能风控与投资决策支持

- 医疗行业：病历分析与疾病预测

- 教育行业：智能辅导与个性化教学

- 电商行业：智能推荐与营销策略优化

五、AI大模型的挑战与未来发展

1. 技术挑战与解决方案

- 模型的可解释性与透明度问题

- 数据隐私与安全问题

- AI算力资源与环境的可持续性

2. 未来发展趋势与预测

- 多模态大模型的融合与发展

- 个性化与定制化服务的需求增长

- AI大模型与其他技术的结合创新（如AIoT、5G等）

第二篇：AI的应用

一．无人机巡检

1. AI在无人机巡检中的应用

2. 无人机巡检的技术原理

- 监督学习

- 图像识别技术

- 大模型的介入

二．智能客服

1.智能客服搭建的指导思想

- 全渠道，打通前台所有渠道，实现全渠道集成化接入

- 全链条，从渠道-客服-CRM全链条，业务数据指导客服工作

- 数据化，SCRM（来源、标签、画像、交易），实现个性化、场景化服务

- 集成化，人工坐席+机器人客服+工单+SRCM+质检+培训

- 智能化，NLU+培训机器人+数字人，实现客服的智能化、智慧化

2.智能客服系统阶段性技术配置

- 初期标配：在线客服、工单系统、云客服、云呼叫中心

- 普及配置：文本机器人与语音机器人

- 专业配置：智能质检与坐席辅助

- 创新配置：培训机器人与数字人

【解析】2024年智能客服产品热力图

3.智能客服体系搭建

- 多渠道客服构建=呼叫中心+微信+微博+抖音+...

- 全渠道智能工单：计划工单、批量建单与自定义SLA

- .SCRM系统，搭建客户标签画像、业务订单、历史会话消息等

- 坐席辅助，辅助人工呼叫和坐席客服，实现高效服务

- 智能质检，借助AI技术实现人工客服的智能质检

- 机器人客服，人机交互技术，大幅度提升服务效率，降低企业运营成本

4.ChatGPT在智能客服中的应用

- 生成式AI大模型的建立

- ChatGPT赋能用户实现更好的体验

- ChatGPT在智能客服中应用的现状及未来趋势

三．智能充电桩

1. 智能调度与管理

2. 充电需求预测与优化

3. 智能维护与故障预测

4. 能源管理与节能减排

5. 个性化服务推荐

6. 安全与防盗

【案例】华为智能充电桩的解决方案解读

四．智能营销

1. 用户数据分析

2. 个性化推荐语精准化营销

3. 智能广告投放

4. 营销自动化与小率提升

5. 市场趋势预测与策略制定

【案例】有赞微商城的智能营销体系

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