顾客评价已成为在线购物的基石，为购买者提供宝贵的洞察力。电商先锋亚马逊始终在不断改进顾客评价体验。从1995年引入产品意见的概念，到实施先进的人工智能技术，亚马逊致力于提升购物体验的承诺不断塑造着我们进行在线选择的方式。 阅读更多: 亚马逊将通过AI搜索进行“一次性的改变” 赋能顾客的旅程 亚马逊的顾客评价之旅始于1995年，引入了一种让顾客发表对产品的诚实意见的革命性概念。虽然最初受到怀疑，但这一功能最终成为在线购物的基本支柱。它使顾客能够从彼此的经验中学习，并根据真实的反馈做出明智的决策。 阅读更多: Instacart通过AI搜索革新购物：见识Ask Instacart 评价的持续演进 多年来，亚马逊对其评价系统进行了重大改进。它引入了评价标题、照片和视频等功能，以全面了解产品。2019年还新增了星级评分系统，以吸引更广泛的评价者。目标是简化流程，使意见分享更加便捷。 评价中的人工智能的力量 最近，亚马逊利用生成式人工智能的潜力进一步提升了顾客评价体验。借助人工智能技术的进步，亚马逊开发了一种人工智能生成的评价亮点功能。该功能将顾客评价的精髓浓缩为简明的段落，反映出共同的主题和情感，使购物者能够快速掌握产品的特点。 阅读更多: 谷歌发布新闻写作人工智能“Genesis” 理解人工智能生成的评价亮点 人工智能生成的评价亮点功能为寻求详细评价之前寻找信息的顾客提供了快速洞察。该功能仅适用于美国的部分移动购物者。它提取评价中经常提到的关键属性和情感，并将它们简明呈现。例如，如果顾客对产品的易用性感到好奇，他们可以点击该特定属性以访问相关评价。 阅读更多: 谷歌Chrome现在显示基于人工智能的文章摘要，轻松阅读 保持真实性和信任 尽管创新至关重要，亚马逊始终坚守保持评价生态系统的真实性和完整性。该电商平台执行社区准则，以确保真实和相关的评价。亚马逊的机器学习模型和人工审核员密切合作，共同维护这些准则，防止虚假评价误导顾客。 展望未来 随着亚马逊的人工智能模型不断发展和学习，人工智能生成的评价亮点功能有望扩展到更多的类别和顾客群体。该公司通过技术不断致力于提升购物体验的承诺，这显然已经成为塑造零售行业格局的核心。 阅读更多: 亚马逊推出突破性的人工智能工具，革新生成式人工智能和软件开发 我们的观点…
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麦格理银行和金融服务集团已与谷歌云合作，利用人工智能（AI）和机器学习（ML）的力量，革新银行业。这个合作旨在通过开发预测分析模型和自动化银行流程来增强客户银行体验。麦格理和谷歌云共同致力于创新，旨在向全球银行客户提供无缝、直观和个性化的数字体验。 麦格理的技术进步和数字化转型 麦格理银行一直处于银行业技术进步的前沿。在过去的十年中，该银行在构建云端优先和完全数字化的零售银行平台方面进行了重大投资。通过利用其技术堆栈并与谷歌云合作，麦格理准备在其数字和数据平台上迈向AI优先的方法。这将使该银行通过整合AI和ML功能向所有个人银行客户提供增强的数字体验。 还阅读：2023年银行和金融领域的机器学习和人工智能应用 谷歌云在麦格理数字基础设施中的重要角色 谷歌云是麦格理银行和金融服务集团数字客户界面和流程的支撑。该银行依赖谷歌云进行战略和分析数据平台和基于ML的应用程序。通过利用谷歌云的能力，麦格理成功将AI和ML嵌入其数字银行和技术生态系统中。这赋予了运营和客户体验界面更多权力。该银行每天分析超过10亿笔交易，利用AI和ML模型为客户提供直观的功能。 麦格理数字银行中具有变革性的AI和ML功能 麦格理和谷歌云的合作将在麦格理数字银行产品中推出各种AI和ML功能。这些功能旨在进一步增强客户的银行体验，提供个性化和主动的金融解决方案。以下是一些将推出的关键功能： 1. 现金流量预测功能 利用谷歌云的BigQuery，麦格理的现金流预测功能将为客户提供未来12个月的个性化现金流预测。这个强大的工具甚至会在客户的现金流有望变负时提供主动提示。这样，客户就能做出明智的金融决策。 2. 转账预测 利用BigQuery，麦格理将分析以前和即将发生的转账，预测、通知和提醒客户到期日期和相关信息。这个功能确保客户掌握自己的财务承诺，减少漏付款项或忽略交易的风险。 3. 流程自动化 麦格理认识到自动化在简化银行流程方面的价值。通过即将推出的AI驱动的流程自动化功能，客户将收到主动、个性化和可行动的通知，轻松地自动化常规账户活动。例如，客户可以选择自动将每月工资的固定百分比转入储蓄账户。 4. 增强的贷款申请和支付欺诈检测 为加强安全措施，麦格理计划实施额外的AI功能算法，以增强贷款申请中欺诈文档的检测和识别可疑的付款活动。这些先进的功能将保障客户的财务利益，保护他们免受潜在的欺诈者。 还阅读：使用机器学习进行银行客户流失预测 将AI和ML功能扩展到客户服务之外 麦格理银行和谷歌云之间的合作不仅限于面向客户的功能。麦格理打算在其客户服务功能中整合AI和ML，专注于其联系中心的生成式AI用例。这种创新的方法，包括“智能代理”功能，将增强客户互动，并确保及时、高效的服务。此外，麦格理还计划在各种风险管理流程中采用AI和ML，进一步加强保护其180万澳大利亚客户的措施。 具有远见卓识的长期合作 澳洲麦格理银行与谷歌云的合作关系建立在多年的互信和共同目标的基础上。谷歌云的受管行业主管…
Leave a Comment介绍 领先的零售公司Target扩大了其在巴西的电子商务业务以迎合不断增长的在线购物趋势。为了在这个竞争激烈的市场上取得成功，Target必须了解巴西电子商务的动态，并利用数据驱动的洞见来提升其业务。本文将使用结构化查询语言(SQL)动力查询分析Target的电子商务数据集，为改善其在巴西的业务提供可行建议。 学习目标 通过分析Target的电子商务数据集，掌握SQL的熟练程度。 学习如何使用SQL查询对数据集进行初始探索，包括数据清洗和准备。 了解如何使用SQL查询分析和解释巴西的电子商务趋势。 发展识别和分析电子商务数据中季节性模式的技能。 通过SQL分析学习提取有关客户购买模式和偏好的有价值见解。 发展基于数据的建议能力，针对数据集的SQL分析提供可行的见解，以改善电子商务业务。 阅读更多: SQL for Data Science Beginners ! 本文是Data Science Blogathon的一部分。 数据集的初始探索 在深入分析之前，我们对Target的电子商务数据集进行了初始探索。这包括检查数据、清洗数据并为分析做好准备。我们使用以下SQL查询在BigQuery中验证了“客户”表的列数据类型： SELECT column_name, data_type FROM…
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