天陈 | 企业自动化专家

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14 2024-08
“AI Agent”是什么？ 1.AIAgent是什么AIAgent是一个集成了多个AI模型、为了达成目标而能够自主行动的高级软件系统。借助深度学习等技术，它可以执行复杂的任务，并代替人类做出决策。例如，它能够自动响应客户的咨询、管理商品库存，甚至发现新的商业机会。随着生成AI的发展，AIAgent实现了更高级的功能，并开始在商业的多种场合中得到应用。2.AIAgent的机制AIAgent是由以下四个要素构成的系统环境AIAgent活动的舞台-即服务的地点或情境传感器AIAgent获取环境信息的“眼睛”和“耳朵”等功能决策机制决定应该采取哪种行动的“大脑”部分执行器实际上执行某项操作的部分，如机器人的手臂或电脑键盘操作等通过这些要素的相互作用，AIAgent能够在复杂的环境中为了达到目标而自主行动。3.AIAgent的特征AIAgent具有以下特征：自主执行它可以不断监控项目的进展状态，并在发生延迟时自动采取对策。同时，它也能够调整多个任务之间的优先级，以最大化整体效率。此外，它还能自动响应客户的询问或执行产品的质量控制，这样可以减轻人力的负担，并提高工作质量。持续学习AIAgent通过使用强化学习等方法来更新自己的模型并提高性能。例如，通过重复与客户的对话，他们能够产生更加适当的回答。就像人类一样，通过经验成长并变得更加聪明。多个AIAgent的协作AIAgent不仅可以单独工作，还可以作为团队一起工作。通过多个Agent的合作，它们可以解决更复杂的问题。例如，在工厂的生产线上，每个Agent可以负责特定的工序，共同完成产品的制造。4.AIAgent与生成AI的区别"AIAgent"和"生成AI"都是在人工智能领域受到关注的技术，但它们的目的和功能有所不同，以下将具体解释AI智能体和生成AI的区别：AIAgent生成AI目的目标导向任务内容生成工作原理来自环境的输入大规模数据集互动性与环境进行双向交互单向处理应用范围通用能力专业能力目的生成AI（GenerativeAI）是一项技术，它能够创造各种内容，比如文章创作或是图像生成。与此同时，AI智能体（AIAgents）执行着特定的目标，比如客户服务或是业务自动化等具体任务。AIAgent的特点是其行为直接与商业成果相关联，因此更容易衡量其投资回报。工作原理生成AI是基于大规模数据集，使用概率模型来生成内容的技术。与此相对，AIAgent则基于从环境中获取的信息，利用强化学习等方法，学习为了达成目标的最优行动。AIAgent能够通过可视化决策过程，在业务中履行其说明责任。互动性生成AI基于给定的信息创造出新的信息，而AIAgent则在接收环境的反馈的同时，能够根据情况自主行动并适应变化。AIAgent的灵活性体现在它能在动态的环境中自主学习和适应，从而降低业务不确定性。应用范围生成AI专门用于创建特定的事物，例如文章和图像，而AIAgent则具备更广泛的能力以应对各种情况。例如，AIAgent能够同时处理多项任务，如智能家居控制和工厂生产管理等。5.AIAgent的种类AIAgent可以根据其架构或学习方式被分为不同的种类。由于各种类型的AIAgent适合不同的任务和环境，通过选择合适的AIAgent，可以构建更有效的AI系统，下面将详细解释这一点。简单反射Agent简单反射AIAgent同样被称为基于规则的系统，它们根据预先定义好的规则集来进行操作。这类AIAgent不会从过去的数据中进行学习，它们通过查找和输入信息相匹配的规则来产生相应的输出。简单反射Agent在处理特定的、规则化明确的任务时比较有效，但它们缺乏处理未知情况或复杂变量的能力。学习Agent学习Agent就像人类通过积累经验而成长一样，通过反复学习逐渐变得更加智能。例如，围棋AI通过大量学习过去的职业棋手对弈数据，能够发明出人类未曾想到的新手法，并且能够战胜世界顶级棋手。这个过程使用了一种叫做强化学习的方法，让AI通过不断的尝试和错误，学会选择最优的行动。基于模型的反射Agent基于模型的反射Agent就好比人类基于过去的信息来判断情况并决定行为一样。举个例子，喜欢听许多音乐的音乐应用会学习用户的偏好，并向用户推荐最适合他们的歌曲。基于模型的反射Agent构建了内部状态模型，这是一个用来表示环境状况的模型，通过预测当前情况，它可以选择最优的行动。基于目标的Agent基于目标的Agent致力于为了实现给定的目标去探索最优的行动路径。比如，自动驾驶汽车以“安全地到达目的地”为目标，观察周围车辆的动作和交通信号，选择最安全且最快的路线进行驾驶。通过对当前状态、可能的行动和目标状态进行建模，并预测未来的状态，它能够选择最优的行动。实用Agent实用Agent在追求实现目标的同时，选择能带来最佳结果的行动。例如，自动清扫机器人不仅仅追求“清洁房间”的目标，它还会考虑“尽快、高效且安静地清扫”这样多个因素，从而选择最优的清洁路径。这样的Agent可以选择那些最大化自身效用值的行动。层级Agent层级Agent是将大任务分解成小任务，并将它们分配给专门的团队来完成的机制。每个团队专注于自己的任务，而总指挥官协调各团队的工作，从而使整个大项目能够成功。例如，在工厂的生产线上，组装、检查和包装等工作是由不同的机器人担当，而管理整个生产计划的机器人则指挥整体的操作流程。6.AIAgent的应用实例AIAgent不断地在各个领域提供新的价值，下面将介绍特别受关注的5个应用实例。数据分析AIAgent正在帮助金融机构进行投资决策。通过金融数据挖掘，它们能够检测市场潜在的风险和机遇，并支持实施如算法交易等高级投资策略。虚拟助手利用自然语言处理技术的AI虚拟助手是能够与客户进行自然对话的聊天机器人，它可以迅速回答客户的问题，提供仿佛与人交谈的感觉。因此，它能提供24小时全年无休的服务和更加个性化的客户支持，有助于提高客户参与度。自动驾驶搭载在自动驾驶汽车上的AIAgent能够时刻掌握周围情况，并瞬间判断出安全的驾驶路线。例如，它可以维持与前车的安全距离，并检测并避开行人，从而执行安全驾驶所需的各种任务。会话型AI利用自然语言处理技术的对话型AI能够准确把握病人的症状，并提供适当的医疗机构介绍或自我护理的建议。此外，通过分析医疗数据，它还为实现更加个性化的医疗服务做出了贡献。推荐生成被称为推荐引擎的AIAgent使用机器学习来学习用户的行为模式，并提供个性化的推荐。因此，可以期待顾客体验的提升和收益性的改善。例如，在网上购物网站或视频流媒体服务中，AI分析每个人的过去购买历史或观看历史，为用户推荐最合适的商品或内容，从而提高用户对更多商品的兴趣，并增加购买的可能性。7.未来AIAgent的发展趋势值得关注！这次我们解释了AIAgent的机制、特征、类型、与生成型AI的差异以及应用实例。AIAgent正在开辟新的可能性，以提升企业的业务效率和使我们的生活更加便利。在不远的将来，AIAgent将成为我们的商业伙伴或生活支持者，成为不可或缺的存在。免责声明：1、第三方机构如想转载天陈科技微信文章，请原文转载（不得修改）；如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。
13 2024-08
RPA+AI机器人 | 物流中心如何通过RPA和AI机器人实现单据大量且高效处理导读增加物流中心事务性工作时间的主要原因之一是票据处理。在中心内，应对并处理各种各样的票据成为现场的负担。在实现票据处理自动化的工具中，备受关注的是“RPA（机器人流程自动化）”。本次我们将介绍在物流中心进行票据处理时使用RPA的自动化方法。在物流现场，不仅要进行拣货等工作，还要进行一系列的事务性工作。根据接受的订货数据打印订货单和拣货清单，并根据这些清单进行拣货作业。然后，发行发货通知单、与商品进行核对，打印送货单等。这里存在各种类型和格式的票据。结果，许多物流企业的时间被手动输入的常规业务作业占据，如订单信息的数据输入、订单确认与通知、发行出货请求单和送货单、配送指示等。其中，订单的邮件发送和操作系统登录是很耗时的工作。要提高重复性常规业务的效率化，“业务标准化”是前提条件提高这类常规业务作业效率的工具之一是备受期待的“RPA（机器人流程自动化）”。RPA是一个“预设程序自动化机制”，可以代替人类工作者，即使是单调且数量庞大的工作，也能自动执行既定程序。这些程序可以通过使用RPA专用软件，由不具备编程或IT专业知识的负责人来创建。选择基于云的RPA工具则可以减少初期投资。引入RPA后，可以期待实现单调的数据输入、修改更新、各类表单创建等重复性固定工作的自动化和省力化。如果对象业务“虽然是重复性固定工作，但容易发生操作失误”，导入效果可能会更显著。然而，考虑到RPA的特性是处理日常事务，业务标准化是必要条件。目标业务包括数据查询、汇总、加工、登记、报告等。也适用于实时更新理货、存货的最新状况等。还可以用于货主运营管理的销售管理系统等交换配送指示和业绩数据等。从物流中心的WMS（仓库管理系统）中提取出入库的日期时间、日程、查询编号、对应的运输公司等信息，并上传至货主方的系统（图1）。通过引入RPA，也可以实现出货实绩和库存信息等备份创建的省人化。图1：RPA（机器人流程自动化）与WMS（仓库管理系统）的联动示例在24小时运营的物流中心，最近由于人手短缺等问题，不得不将夜班员工分配到白天的工作中。这时，如果将基于订单数据的出货请求采集处理、账单打印、出货准备等一系列流程交给RPA处理，就能将夜班员工转移到白天去工作。通过这种人员配置的革新，预计能减少20～30%以上的运营成本。例如，物流公司A为了在营业时间以外进行收发订单处理，安排了夜班员工来应对。然而，夜班员工的负担很重，感到有必要进行改善。因此，导入RPA并推进夜间工作的自动化后，不仅减轻了夜班员工的工作负担，而且通过将人员转移到人手短缺的白天工作，实现了劳动力的有效利用和工作效率的提升。RPA与AI技术的结合，使进一步的自动化成为可能近年来，将AI（人工智能）技术应用于数据处理的趋势日益高涨。最近RPA工具也出现了引入AI技术的动向。原本的RPA不会通过机器学习等进行学习，程序也不会自主应对环境变化，因此，在数据获取等传统RPA领域，通过添加AI（人工智能）技术，可以实现自主操作（图2）。图2：通过RPA及AI（人工智能）技术的合作实现自主化比如说，对于兼职或临时工等工作人员的班次管理，人数越多，越需要考虑每个人的工作时间等情况，因此，排班负责人就必须花费更多的时间。特别是近年来，劳动力日趋多样化，老年人、女性、外国人等以往不从事作业的人才，希望在周末、节假日、短时间工作或非正式工作时间轮班的情况越来越多。对于越来越复杂的轮班管理，需要使用AI人工智能技术，而不是手工操作。在库存位置管理方面，也已经开始引入AI（人工智能）技术，根据出货频率和工作路线等因素，提供最佳储存位置或作业线路的建议。固定业务的自动化是“迈向完全自动化的入口”这样看来，RPA可以说是“迈向完全自动化的入口”。使用RPA将固定业务自动化的现场，是导入AI（人工智能）技术的绝佳环境。在即将到来的量子计算机和6G（第六代移动通信系统）时代，只要输入期望达成的业务目标，AI（人工智能）技术就会自动生成实现目标的过程。如果通过RPA能够实现固定业务处理的效率化与自动化，那么未来通过与AI（人工智能）的联合，即能够自主地推进自动化，也就是说“系统自己思考并执行最优的业务处理”的可能性正在显现。免责声明：1、第三方机构如想转载天陈科技微信文章，请原文转载（不得修改）；如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。
13 2024-08
业绩良好的企业在哪些业务中使用了“生成AI”？调查揭示导读根据麦肯锡的报道，有效利用生成AI的10家公司中有7家直面与数据管理和整合相关的挑战。尽管企业对生成AI抱有各种期望，但它在多大程度上有助于降低成本和提高收益呢？有效利用生成AI的企业的特点据麦肯锡报告，尽管在过去一年中全球引入生成AI的速度急剧增加，但即便是有效利用生成AI的企业中，也有70%直面数据管理和整合方面的挑战。另外，即使是在同一行业中，业绩较高和较低的企业在应用生成AI的趋势上也有所不同，让我们立即来看看。根据麦肯锡针对全球1363家企业进行的调查，至少在一个业务领域使用生成AI的比率，在短短10个月内从33%急增至65%。特别是在市场营销、销售、产品以及服务开发等方面取得了成果。然而，在全球范围内，只有5.2%的企业评估生成AI对EBIT（利息税前利润）的贡献超过了10%。麦肯锡的亚历克斯·辛格拉先生（高级合伙人）在声明中指出：“生成AI已不再是新鲜事物。领先企业不仅将生成AI工具整合到当前业务中，而且还专注于利用生成AI和结合AI进行分析，以重构整个工作流程。”咨询公司Cognizant表示，生成AI到2032年可能会使美国经济每年增长高达1万亿美元，并将生产率提高3.5%。Cognizant与经济研究公司牛津经济共同分析了1000个职位和18000个工作流程来创建模型。根据该调查，生成AI将影响90%的工作流程，其中52%将受到显著的影响。不同职种“生成AI引入的影响”Cognizant表示，生成AI带来的影响因职业类型而异。美国注册会计师协会（AICPA）指出，在会计行业中，小型企业可以通过提高效率，加强数据分析以及减轻人力短缺的负担来提升其竞争力，从而与大公司竞争。AICPA在与CPA.COM共同制作的报告中声明：“生成AI与互联网或智能手机一样具有革命性。它的普及速度远远超过它们，并且易用性更佳。这项技术能够构建新颖且卓越的商业模式，并实现与成本相符的价值。”麦肯锡则表示“生成AI有助于降低成本和提高收益”。麦肯锡表示，公司们主要将生成AI用于支持市场营销策略、市场营销个性化、潜在客户的识别和优先排序、服务和产品设计的创作、调研的复审以及模拟和测试的加速。参与麦肯锡调查的公司报告说，“在供应链和库存管理方面，他们实现了至少5%的增收。”此外，人事领域实现了最大的成本削减。麦肯锡指出，正确利用生成AI的公司倾向于在风险管理、合规、法务、战略、企业财务、库存和供应链管理等领域利用生成AI。取得成果的公司与没有成果的公司之间的差异在哪里？比较同一行业中业绩较低和较高的公司，前者在会计文档处理、风险评估、销售促进、定价、研发等方面利用生成AI的趋势是后者的三倍以上。企业意识到与生成AI相关的一些风险，其中包括不准确性、偏见、数据隐私泄露、侵犯知识产权等。根据麦肯锡的说法，被评为高绩效者的公司，与其他公司相比，经历了生成AI带来的负面影响，例如网络安全、个人隐私、可解释性、知识产权侵犯等方面的风险趋势更高。被评为高绩效者的公司，70%直面数据治理建立、AI模型的快速数据整合、收集充足训练数据等挑战。麦肯锡的布莱斯·霍尔先生（助理合伙人）在声明中表示：“竞争优势源自于建立系统性和技术能力，广泛地开创、扩大和改进解决方案。也就是说，重塑业务以适应分散式数字和AI创新至关重要。”免责声明：1、第三方机构如想转载天陈科技微信文章，请原文转载（不得修改）；如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。
15 2024-07
天陈科技推出生成AI管理中台“ChatMaruko”企业版天陈科技于2023年6月发布了面向个人、免费生成AI聊天服务的“小丸子机器人”（英文名：ChatMaruko）。继去年之后，2024年，天陈科技推出面向企业的生成AI管理中台“ChatMaruko”企业版。“ChatMaruko”企业版具备以下功能：①企业本地安全私有化部署；②对接国内外数十个公开大模型：GPT4、文心一言、通义千问等；③对接企业私有化部署的大模型：LLAMA3、Gemma、Qwen、dbrx等；④5分钟搭建企业知识库系统：销售培训知识库、产品知识库等各部门知识库；⑤业务工作流程的设计、编辑、执行；⑥AIAgent开发-人类自然语言对话操作业务系统（ERP、OA、Outlook等）：预约会议，查询产品物料库存等；■如果您对“ChatMaruko”企业版有任何问题，或者商务合作等，敬请联络：E-MAIL:service@itenez.com天陈科技公司成立于2016年，怀着“创造新的价值，超越客户的期待，感动社会和每个人”的使命，致力于用数字化技术为企业提供有价值的智能产品和服务，是集业务咨询、设计、开发、实施与服务于一体的高科技企业。目前核心业务主要是为企业提供一站式从提案、设计、开发、测试、上线到运维的RPA+AI-OCR+AIGC解决方案。已为数十家中大型企业导入了业务自动化机器人，涉及安防、汽车、旅游，母婴，电子电气，金融等行业，在线机器人个数接近600个（截止到2024年01月）。例如：销售部：大量订单处理机器人生产部：图纸下载与序号录入机器人人事部：员工入职离职处理机器人采购部：发票签收与请款机器人财务部：发票核实与立账机器人IT部门：信息系统运维机器人免责声明：1、第三方机构如想转载天陈科技文章，请原文转载（不得修改）。如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。
09 2023-10
前沿 | 首席自动化官CAO是个什么职位？导读科技的进步和商业环境的变化常常带来新职业的诞生。随着生成型AI等新兴技术的兴起，预计2023年以后与此相关的新职业需求将急剧扩大。其中，尤其备受瞩目的新职位是“首席自动化官（ChiefAutomationOfficer）”，在美国上市公司中，也出现了设立这一职位的动向。除此之外，还有哪些新兴职业正在诞生，哪些需求正在增加呢？让我们一起探讨一下劳动力市场的未来走向。目录技术的进步与劳动市场的变化受到特别关注的新兴职业CAO是什么？CAO的角色是什么？与AIOps的关系元宇宙科学家、游戏化专家等√技术的进步与劳动市场的变化依据生成AI的摘要，技术的进步带来了新的职业，劳动市场也正在经历巨大的变化。最近造成这种变化的一个因素就是生成AI，例如ChatGPT。这项技术让公司扩大了AI的应用和投资，同时，劳动者也加快了学习与AI相关的技能。根据斯坦福大学人工智能研究所（HAI）发布的2023年AI指数报告，仅在2022年，美国相关AI职位的招聘信息就接近80万条。在美国，近几年整体职位中AI相关职位的比例也在稳步上升。从2016年的不到1%，到2018年的1.5%，2021年约1.8%，到2022年首次超过2%。报告中还分析了在美国AI相关职位上，究竟需要哪些具体技能。排在首位的是AI开发中最受欢迎的编程语言“Python”。在2022年的美国劳动市场上，要求Python技能的职位数量约为30万个。此外，还有很多需要“计算机科学”（260,000个职位）、SQL（185,000个职位）、数据分析（160,000个职位）、数据科学（158,000个职位）、亚马逊网络服务（155,000个职位）等技能的职位。而商业社交平台LinkedIn在2023年3月23日的数据显示，该平台上描述中含有“人工智能”一词的职位数量超过了10万个。进一步地，在该平台上含有“GPT”一词的职位在2021-2022年间增加了51%。人才方面也敏锐地反应到AI技术的普及，加快了相关技能的学习。据LinkedIn数据，用户在该平台上关于AI相关技能的注释显著增加。其中，“问题回答”这项与ChatGPT这类聊天机器人开发必要的技能增长最为显著，年增长率达到332%。此外，“分类”增长了43%，“推荐系统”增长了40%，“计算机视觉”增长了32%，“自然语言处理”增长了19%。√备受关注的新兴职业CAO由生成AI的普及带来了如PromptEngineer（提示工程师）这样的新职业，吸引了大家的注意，新兴技术的普及也带来了各种各样的新职业，并预计今后这些职业的关注度和需求将进一步增加。其中一个就是“首席自动化官（ChiefAutomationOfficer，简称CAO）”。全球招聘平台Multiplier在其2023年的招聘趋势报告中预测将会有10个新兴职业崛起，并特别强调了CAO的重要性。同样，Venturebeat在2023年9月5日发布的2023年的科技招聘趋势文章中，也把CAO放在了首位，从海外媒体的关注度来看，其重要性可见一斑。CAO这个主导自动化的职位几年前就开始被讨论其重要性，但实际上并未被广泛推广。然而，随着生成AI的崛起，在行政工作、市场营销、法务、研究等所谓的白领/专业工作领域实现了自动化，系统化的自动化变得必要，预计CAO的需求会增加。世界经济论坛预测，到2025年，将有8500万个工作因自动化而消失。与此相关的是，McKinsey预测，到2045年左右，当前的工作中将有大约一半通过生成AI被自动化。自动化将提高生产效率，为世界经济每年增加2.6万亿到4.4万亿美元的价值。自动化带来的影响在市场营销/销售方面尤为显著，其金额高达7600亿至1.2万亿美元。此外，软件工程（5800亿至1.2万亿美元）、客户运营（3400亿至4700亿美元）、产品/R&D（2300亿至4200亿美元）也将享受到生成型AI带来的自动化的利益。例如，在市场营销/销售方面，利用生成AI能够创建个性化内容，市场营销功能的生产力增加5-15%，同时全球销售生产力预计也将提高3-5%。√CAO的角色是什么？与AIOps的关系CAO负责企业各业务的需求事项，决定何种自动化策略最佳，以及何时、以何种形式应该应用，并仔细评估自动化对整个组织的影响。IBM的数据、AI和自动化部门总经理DineshNirmal先生在Venturebeat上指出，CAO主管的具体领域包括IT操作和业务流程。在IT操作方面，对AIOps（用于IT运营的人工智能）的关注度正在增加，利用这些技术的组织也在增加。根据Gartner的说法，AIOps是一种将大数据和机器学习结合起来自动化IT操作（例如异常检测）的方法。通过自动化IT操作的工作流程，有可能减少数十万美元的成本。在业务流程方面，例如，根据预定计划执行市场营销电子邮件的发送、在人事部门处理工作申请、设置面试日程、发布录取通知、进行入职手续、薪资管理和福利管理的自动化，还有在销售和会计方面的潜在客户的确定、潜在客户的分配、发票的自动化等。在2023年7月25日，纽约证券交易所上市的物流解决方案开发公司GXOLogistics宣布，将任命AdrianStok先生为新设立的CAO职位。预计未来会有更多像GXO这样的美国上市公司设立和任命CAO。√元宇宙科学家、游戏化专家等除了CAO外，还有一些备受关注的新兴职业在文章开头提到的Multiplier和Venturebeat都提到了一些职业，如元宇宙科学家、人机匹配师、数字声誉保护者等。元宇宙科学家在2026年预计XR市场（包括AR、VR和MR）将超过1000亿美元的情况下，预计其需求将会增加。人机匹配师在AI的普及和自动化的推进中变得必不可少，他们定义人类和AI的角色和责任，设定任务执行规则等。数字声誉保护者是一种主要在Z代中需求预计会增加的新兴职业。被称为数字原住民的Z代在社交媒体的包围中长大，而不了解数字足迹的影响。数字声誉保护者负责删除可能对未来的机会造成潜在损害的数字内容。此外，还有将原始数据翻译成可理解和共享形式的数据侦探、负责引入市场营销游戏元素的游戏化市场营销专家等也受到关注。*本文原文作者：細谷元，中文内容由天陈团队翻译。欲了解关于详细的业务自动化解决方案，请联系：电话：86-021-5080-5898邮箱：service@itenez.com天陈科技公司成立于2016年，怀着“创造新的价值，超越客户的期待，感动社会和每个人”的使命，致力于用数字化技术为企业提供有价值的智能产品和服务，是集业务咨询、设计、开发、实施与服务于一体的高科技企业。目前核心业务主要是为企业提供一站式从咨询，设计，开发,测试到运营的RPA+AI-OCR+AIGC解决方案。已为数十家中大型企业导入了业务自动化机器人，涉及安防、汽车、旅游，母婴，电子电气，金融等行业，在线机器人个数接近600个（截止到2023年09月）。免责声明：1、第三方机构如想转载天陈科技微信文章，请原文转载（不得修改）。如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。

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资生堂肖课长
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TENEZ ● 天陈

天陈科技公司成立于2016年，怀着“创造新的价值，超越客户的期待，感动社会和每个人”的使命，致力于用数字化技术为企业提供有价值的智能产品和服务，是集业务咨询、设计、开发、实施与服务于一体的高科技企业。目前核心业务主要是为企业提供一站式从咨询，设计，开发, 测试到运营的 RPA+AI-OCR+AIGC解决方案。已为数十家中大型企业导入了业务自动化机器人，涉及安防、汽车、旅游，母婴，电子电气，金融等行业，在线机器人个数接近600个（截止到2024年01月）。

我们的使命

创造新的价值，超越客户的期待，感动社会和每个人

我们的愿景

成为一家世界领先的数据科技公司

我们的团队

公司核心成员毕业于复旦大学、浙江大学等名校，并拥有多年美国、日本等海外学习和工作的经历。

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公司核心成员毕业于复旦大学、浙江大学等名校，并拥有多年美国、日本等海外学习和工作的经历。

我们的优势

ADVANTAGE

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