你周围的人是否都在谈论“生成式AI”、“GPT”或“深度学习”等术语？是不是感觉有点迷惘？这里，我们整理了一份有关AI的入门术语列表，每个术语都是根据它对您客户和团队的影响来定义的。这里涵盖了您需要了解的有关生成式AI的所有内容，以了解近十年来出现的最新、最具影响力的技术。

1、人工智能核心术语
Artificial Intelligence	人工智能
Artificial Neural Network	人工神经网络
Augmented Intelligence	增强智能
CRM with AI	客户关系管理与人工智能
Deep learning	深度学习
Generative AI	生成式人工智能
Generator	生成器
Generative pre-trained transformer	生成式预训练
Machine learning	机器学习
NLP	自然语言处理
Transformer

 

人工智能（Artificial Intelligence）

人工智能是让机器像人类一样思考和行动的广泛概念。生成式AI是一种特定类型的人工智能。

对客户的意义：AI可以根据客户过去的行为来预测他们下一步可能想要什么，从而为客户提供帮助。企业借AI的力量可以为客户提供更相关的沟通和产品推荐，并可以提醒他们即将执行的重要任务（例如：客户订阅即将到期）。AI使客户在您的组织中的体验变得更有帮助、个性化、高效且无缝。

对团队的意义：AI通过自动化日常任务来帮助您的团队更智能、更快速地工作。这可以节省员工时间，为客户提供更快的服务，并提供更个性化的交互，所有这些都可以提高客户保留率，从而推动业务发展。

 

人工神经网络（Artificial Neural Network）

人工神经网络是一种模仿人脑处理信息方式的计算机程序。我们的大脑有数十亿个神经元连接在一起，而人工神经网络（也称为“神经网络”）有许多一起工作的微小处理单元。这就像一个团队正在努力解决同一个问题。每个团队成员都尽自己的一份力量，然后传递他们的成果。最后，您会得到您需要的答案。对于人类和计算机来说，这都是团队合作的力量。

对客户的意义：当人工神经网络解决问题并做出准确预测时，客户会以各种方式受益，例如高度个性化的推荐，从而带来更加量身定制、直观且最终更令人满意的客户体验。神经网络非常擅长识别模式，这使得它们成为检测异常行为（如欺诈）的关键工具。这有助于保护客户的个人信息和金融交易。

对团队的意义：团队也会受益。他们可以预测客户流失，从而促使采取积极主动的方法来提高客户保留率。人工神经网络还可以帮助进行客户细分，从而实现更有针对性和更有效的营销工作。在 CRM 系统中，神经网络可用于预测客户行为、了解客户反馈或个性化产品推荐。

 

增强智能（Augmented Intelligence）

可以将增强智能视为人与计算机的融合，以获得两全其美的效果。计算机非常擅长处理大量数据并快速执行复杂的计算。人类非常擅长理解上下文，即使在数据不完整的情况下也能找到事物之间的联系，并凭本能做出决策。增强智能结合了这两种技能。这并不是让计算机取代人类或为我们完成所有工作。这更像是雇佣一个非常聪明、有条理的助手。

对客户的意义：增强智能让计算机可以处理数字，然后人类可以根据该信息决定采取什么行动。这将为您的客户带来更好的服务、营销和产品推荐。

对团队的意义：增强智能可以帮助您做出更好、更具战略性的决策。例如，CRM 系统可以分析客户数据，并建议销售或营销团队接触潜在客户的最佳时间，或推荐客户可能感兴趣的产品。

 

客户关系管理与生成式AI（CRM with AI）

CRM是一种将客户记录保存在一个地方的技术，作为每个部门的单一事实来源，帮助公司管理当前和潜在的客户关系。生成式AI可以使 CRM 变得更加强大——想想为销售团队预先编写的个性化电子邮件、仅基于图像编写的电子商务产品描述、营销活动登陆页面、上下文客户服务工单回复等等。

对客户的意义：CRM 为客户提供跨所有参与渠道（从营销、销售到客户服务等）一致的体验。虽然客户看不到 CRM，但他们在与品牌的每次互动中都能感受到这种联系。

对团队的意义：CRM 帮助公司与客户保持联系、简化流程并提高盈利能力。它可以让您的团队在一个中心位置存储客户和潜在客户联系信息、识别销售机会、记录服务问题以及管理营销活动。例如，它向任何可能需要的人提供有关每次客户交互的信息。生成式 AI 通过更快速、更轻松地大规模连接客户来增强 CRM——想想营销活动发掘潜在客户会自动转化，从而覆盖全球顶级市场；或者推荐的客户服务响应，帮助客服人员快速解决问题并识别未来的销售机会。

 

深度学习（Deep learning）

深度学习是人工智能的一种高级形式，可以帮助计算机识别数据中的复杂模式。它通过使用所谓的分层神经网络来模仿我们大脑的工作方式，其中每一层都是一种模式（如动物的特征），然后让您根据之前学到的模式进行预测（例如：根据已识别的特征识别新动物）。它对于图像识别、语音处理和自然语言理解等方面非常有用。

对客户的意义：深度学习驱动的 CRM 为主动参与创造了机会。它可以增强安全性、提高客户服务效率并提供个性化体验。例如，如果您有在换季时购买新款服装的传统，那么与 CRM 连接的深度学习可以在换季开始前一个月向您展示包含您喜欢的品牌服饰的广告或营销电子邮件。

对团队的意义：在 CRM 系统中，深度学习可用于预测客户行为、了解客户反馈以及个性化产品推荐。例如，如果特定客户群的销售量激增，基于深度学习的 CRM 可以识别这种模式，并建议增加营销支出，以覆盖更多受众群体。

 

生成式人工智能（Generative AI）

生成式人工智能是人工智能的一个领域，专注于根据现有数据创建新内容。对于 CRM 系统，生成式人工智能可用于创建一系列有用的东西，从编写个性化营销内容到生成合成数据以测试新功能或策略。

对客户的意义：更好、更有针对性的营销内容，帮助他们准确获得所需的信息。

对团队的意义：更快地构建营销活动和销售活动，以及跨综合数据集测试多种策略并在任何内容上线之前对其进行优化的能力。

 

生成器（Generator）

生成器是一种基于人工智能的软件工具，可以根据请求或输入创建新内容。它将从任何提供的训练数据中学习，然后创建模仿这些特征的新信息。OpenAI的ChatGPT是一个众所周知的基于文本的生成器的例子。

对客户的意义：使用生成器，可以训练AI聊天机器人，使其从真实的客户交互中学习，并不断创建更好、更有用的内容。

对团队的意义：生成器可用于创建用于测试或训练目的的真实数据集。这可以帮助您的团队在系统上线之前发现系统中的任何漏洞，并让新员工在不影响实际数据的情况下快速熟悉系统。

 

生成式预训练（Generative pre-trained transformer）

GPT 是一个经过训练来生成内容的神经网络系列。GPT 模型基于大量文本数据进行了预训练，这使得它们能够根据用户提示或查询生成清晰且相关的文本。

对客户的意义：客户可以与您的公司进行更加个性化的互动，专注于他们的特定需求。

对团队的意义：GPT 可用于自动创建面向客户的内容，或分析客户反馈并提取见解。

 

机器学习（Machine learning）

机器学习是指计算机无需编程即可学习新事物。例如，当教孩子识别动物时，您向他们展示图片并收到反馈。随着他们看到更多的例子并反馈，他们学会根据独特的特征对动物进行分类。同样，机器学习模型从标记数据中学习以做出准确的预测和决策。他们像人类一样概括并应用他们的知识到新的例子中。

对客户的意义：当公司更好地了解客户的价值和需求时，就会改进现有产品或服务，甚至开发出更好地满足客户需求的新产品或服务。

对团队的意义：机器学习可用于预测客户行为、个性化营销内容或自动化日常任务。

 

自然语言处理（Natural language processing）

NLP 是人工智能的一个领域，专注于计算机如何理解、解释和生成人类语言。它是声控虚拟助手、语言翻译应用程序和聊天机器人等背后的技术。

对客户的意义：NLP 允许客户使用正常的人类语言而不是复杂的命令与系统交互。声控助手就是最好的例子。这使得技术更易于访问和使用，从而改善用户体验

对团队的意义：NLP 可用于分析客户反馈、为聊天机器人提供支持或自动创建面向客户的内容。

 

Transformer

Transformer 是一种深度学习模型，对于处理语言特别有用。它非常擅长理解句子中单词的上下文，因为它基于顺序数据（如正在进行的对话）创建输出，而不仅仅是单个数据点（如没有上下文的句子）。Transformer 的名称来自于它们将输入数据（如句子）转换为输出数据（如句子的翻译）的方式。

对客户的意义：企业可以通过个性化AI聊天机器人增强客户服务体验。这些可以分析过去的行为并提供个性化的产品推荐。它们还生成自动（但人性化）响应，支持与客户进行更具吸引力的沟通。

对团队的意义：Transformers 帮助您的团队生成面向客户的内容，并为可以处理基本客户交互的聊天机器人提供支持。Transformers 还可以对客户反馈执行复杂的情绪分析，帮助您响应客户需求。

 

2、人工智能核心术语
Discriminator(in GAN)	鉴别器
GAN	生成对抗网络
Hallucination	幻觉
LLM	大语言模型
Model	模型
Prompt engineering	提示工程
Sentiment analysis	情感分析
Supervised learning	监督学习
Unsupervised learning	无监督学习
Validation	验证器
ZPD	最近发展区

 

鉴别器（Discriminator(in GAN)）

在生成对抗网络（GAN）中，鉴别器就像一名侦探。当它显示图片（或其他数据）时，它须猜测哪些是真实的，哪些是假的。“真实”图片来自数据集，而“假”图片则由 GAN 的另一部分创建，称为生成器。鉴别器的工作是更好地辨别真假，而生成器则试图更好地制造假货。

对客户的意义：GAN 中的鉴别器是欺诈检测的重要组成部分，因此它们的使用可以带来更安全的客户体验。

对团队的意义：GAN 中的鉴别可帮助您的团队评估合成数据或内容的质量。它们有助于欺诈检测和个性化营销。

 

生成式对抗网络（Generative adversarial network）

GAN 是两种深度学习模型之一，由两个神经网络组成：生成器和鉴别器。这两个网络相互竞争，生成器根据某些输入创建输出，鉴别器试图确定输出是真还是假。然后，生成器根据鉴别器的反馈微调其输出，并且循环往复，直到鉴别器失效。

对客户的意义：它们允许使用个性化图像或文本进行高度定制的营销，就像为每个客户定制的促销图像一样。

对团队的意义：当缺乏客户数据时，它们可以帮助您的开发团队生成合成数据。当使用真实客户数据引起隐私问题时尤其有用。

 

幻觉（Hallucination）

当生成式AI分析我们提供的内容，但得出错误的结论并产生与现实不符的新内容时，就会产生幻觉。一个例子是经过数千张动物照片训练的人工智能模型。当被要求生成“动物”的新图像时，它可能会将长颈鹿的头部和大象的鼻子结合起来。虽然它们可能很有趣，但幻觉是不受欢迎的结果，并且表明生成模型的输出存在问题。

对客户的意义：当公司在其软件中监控并解决此问题时，客户体验会更好、更可靠。

对团队的意义：质量保证仍然是AI团队的重要组成部分。监测和解决幻觉有助于确保AI系统的准确性和可靠性。

 

大预言模型（Large language model）

LLM是一种经过大量文本数据训练的AI。它就像一个非常智能的对话伙伴，可以根据给定的提示创建听起来像人类的文本。一些LLM可以回答问题、写论文、创作诗歌，甚至生成代码。

对客户的意义：提供人性化交互的个性化聊天机器人，让客户能够以真实的方式快速简便地解决常见问题。

对团队的意义：团队可以自动创建面向客户的内容、分析客户反馈并回答客户询问。

 

模型（Models）

这是一个经过训练来识别数据模式的程序。你可以有一个模型来预测天气、翻译语言、识别猫的图片等。就像模型飞机是真实飞机的更小、更简单的版本一样，人工智能模型是现实世界过程的数学版本。

对客户的意义：该模型可以帮助客户获得更准确的产品推荐。

对团队的意义：可以帮助团队预测客户行为，并将客户分组。

 

提示工程（Prompt engineering）

提示工程意味着弄清楚如何提出问题才能准确得到您需要的答案。它精心设计或选择您提供给机器学习模型的输入（提示）以获得最佳输出。

对客户的意义：当您的生成式AI工具得到强大提示时，它能够提供强大的输出。提示越强烈、越相关，终端用户体验就越好。

对团队的意义：可用于要求大型语言模型生成给客户的个性化电子邮件，或分析客户反馈并提取关键见解。

 

情感分析（Sentiment analysis）

情感分析涉及确定话语背后的情感基调，以了解对话者或作者的态度、观点和情感。它通常在 CRM 中用于了解客户反馈或有关品牌或产品的社交媒体对话。

对客户的意义：客户可以通过新渠道提供反馈，从而使与之互动的公司做出更明智的决策。

对团队的意义：情感分析可用于根据客户的反馈或社交媒体帖子了解客户对产品或品牌的感受，这可以为品牌或产品声誉和管理的许多方面提供信息。

 

监督学习（Supervised learning）

监督学习是指模型从实例中学习。这就像一个师生场景：老师向学生（模型）提供问题和正确答案。学生研究这些问题，随着时间的推移，他们学会自己回答类似的问题。这对训练识别图像、翻译语言或预测可能结果的系统确实很有帮助。

对客户的意义：通过过去的互动，提高了效率，学会了理解他们的需求。

对团队的意义：可用于根据过去的数据预测客户行为或将客户分组。

 

无监督学习（Unsupervised learning）

无监督学习让AI在没有任何指导的情况下找到数据中隐藏的模式。这都是为了让计算机自己探索和发现有趣的事物。想象一下，您有一堆混杂的拼图，但盒子上没有可供参考的图片，所以您不知道自己在做什么。无监督学习就像在不知道最终图像是什么的情况下，弄清楚碎片是如何组合在一起的，寻找相似之处或群体。

对客户的意义：当我们发现客户数据中隐藏的模式或细分时，它使我们能够提供完全个性化的体验。客户将获得最相关的优惠和建议，从而提高客户满意度。

对团队的意义：团队获得宝贵的见解以及对复杂数据的新理解。它使团队能够发现可能被忽视的新模式、趋势或异常现象，从而做出更好的决策和战略规划。这提高了生产力并推动组织内的创新。

 

验证器（Validation）

在机器学习中，验证是用于检查模型在训练过程中或训练后表现的步骤。该模型在训练期间未见过的数据子集（验证集）上进行测试，以确保它实际上是在学习，而不仅仅是记住答案。

对客户的意义：训练有素的模型可以创建更多可用的程序，从而改善整体用户体验。

对团队的意义：可用于确保预测客户行为或细分客户的模型按预期工作。

 

最近发展区（Zone of proximal development）

最近发展区（ZPD）是一个教育概念。例如，每年学生都会提高他们的数学技能，从加减法到乘法和除法，甚至复杂的代数和微积分方程。进步的关键是逐步学习这些技能。在机器学习中，ZPD 是指模型接受逐渐困难的任务的训练，因此提高学习能力。

对客户的意义：当您的生成式AI经过适当的训练时，它更有可能产生准确的结果。

对团队的意义：可应用于员工培训，以便员工可以学习执行更复杂的任务或更好地利用 CRM 的功能。

 

3、人工智能道德
Ethical AI Maturity Model	道德AI成熟度模型
Explainable AI (XAI)	可解释人工智能
Machine learning bias	机器学习偏差

 

道德AI成熟度模型（Ethical AI Maturity Model）

道德人工智能成熟度模型是一个框架，可帮助组织评估和增强其使用人工智能技术的道德实践。它列出了组织评估其当前道德人工智能实践的方式，然后朝着更负责任和更值得信赖的人工智能使用方向迈进。它涵盖了与透明度、公平性、数据隐私、问责制和预测偏差相关的问题。

对客户的意义：建立符合道德的人工智能模型，并对如何使用人工智能持公开态度，有助于建立信任并向客户保证您正在以负责任的方式使用他们的数据。

对团队的意义：定期评估您的人工智能实践并保持人工智能使用方式的透明，可以帮助您与公司的道德考虑和社会价值观保持一致。

 

可解释人工智能（Explainable AI (XAI)）

可解释的人工智能(XAI)应该提供对影响人工智能结果的因素的洞察，这将帮助用户解释(并信任)它的输出。在处理医疗保健或金融等敏感系统时，这种透明度非常重要，因为这些系统需要解释以确保公平、问责制，并在某些情况下确保合规性。

对客户的意义：如果AI系统能够以客户理解的方式解释其决策，可以提高可靠性和可信度。它还增加了用户信任，特别是在医疗保健或金融等敏感领域。

对团队的意义： XAI 可以帮助员工理解模型为何做出特定预测。这不仅增加了他们对系统的信任，还支持更好的决策，并有助于完善系统。

 

机器学习偏差（Machine learning bias）

机器学习偏差是增强版的人工智能版本。当计算机收到有偏差的信息时，它们会做出有偏见的决定。这可能是由于人类倾向于支持自动化系统产生的结果或建议，当计算机开始从数据集中的噪声和不准确的数据中学习时，或者算法在学习过程中做出错误的假设，从而导致有偏差的结果。

对客户的意义：与积极克服偏见的公司合作可以带来更公平的体验并建立信任。

对团队的意义：检查并解决偏差非常重要，以确保所有客户都得到公平和准确的对待。了解机器学习偏差并了解您的组织对其控制措施可以帮助您的团队对您的流程充满信心。

 

利用生成式人工智能迈出下一步

生成式人工智能能够帮助您的团队与客户更紧密地联系、释放创造力并提高生产力。从业务角度来看，人工智能几乎可以提高组织的所有部分的效率。销售、服务、营销和商务应用程序都能够利用生成式人工智能的力量，为客户提供更好、更量身定制的解决方案，而且速度更快。

通过让人工智能协助我们完成更多日常任务，帮助我们的客户蓬勃发展，我们将能够让我们的团队去做他们更擅长的事情——提出新的想法和新的协作方式，同时建立只有人类才能建立的独特联系。

 

有趣的是

为了突出生成式AI在现实世界中的应用，本文使用了生成式AI工具来收集素材整理内容，从而提升了效率。