Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Launchpad
Будьте готовы к следующему крупному токен-проекту
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Будет ли искусственный интеллект результатом коммерческих инноваций?
Прошлый год можно назвать «испытательным полем для ИИ», когда множество пилотных проектов на базе ИИ проходили тестирование в различных компаниях. Однако в настоящее время растет разочарование результатами этих проектов. Для настоящего прорыва ИИ должен выйти за рамки простого технологического открытия и стать реально применимой бизнес-моделью. В конечном итоге, системы ИИ должны эволюционировать до уровня, когда их можно надежно доверить принимать ключевые решения.
С точки зрения прагматизма бывшего CEO Intel Энди Гроува, мы можем более эффективно оценивать ценность ИИ. Гроув настаивал, что при измерении бизнес-результатов следует сосредоточиться на «выходных данных», что подразумевает, что внедрение ИИ не должно ограничиваться активностями или целями, а должно приводить к конкретным бизнес-результатам.
Опыт компании Trex Technologies в этом отношении представляет ценные уроки. Эта компания, предоставляющая глобальные услуги по управлению грузоперевозками, успешно использовала ИИ для повышения эффективности операций. Усилия Trex по увеличению доли бизнес-операций, обрабатываемых ИИ, в итоге привели к решению более 2 миллионов дополнительных случаев аномалий. Это подтверждает практическую ценность ИИ и ясно показывает, что постоянные инновации в правильном направлении дают реальные результаты.
Чтобы определить эффективность работы ИИ, необходимо четко установить ожидаемые бизнес-результаты и ориентироваться на них. Инструменты ИИ должны приносить существенную производительность, для чего необходимо без колебаний вносить необходимые коррективы. Такой подход — ключ к тому, чтобы ИИ создавал значимую ценность внутри компании.