英特尔使用AI寻找特定行业的新客户

导读 给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识

给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识与大家分享。希望大家看完之后会喜欢。

英特尔如何预期人工智能硬件的市场机会从2017年的25亿美元增长到2022年的100亿美元，英特尔如何发现新的客户机会？当然是用AI。在今天的博客中，英特尔详细介绍了其IT高级分析团队开发的工具，该工具可以挖掘数百万个公共业务页面，为当前和潜在客户提取可行的细分市场。该芯片制造商表示，其销售和营销人员使用新系统比以前更快、更准确地找到新的潜在客户。

“英特尔销售和营销人员传统上使用手动搜索和供应商工具来识别潜在客户；但是，这些方法缺乏与英特尔员工使用的内部语言保持一致的能力，无法正确细分和调整他们的推广计划。”英特尔写道。“此外，在业务全球化时代，现有客户通常会拓展到新的领域，这就需要销售和营销人员跟上各个行业的变化。”正如英特尔所解释的，该系统专注于两个关键的分类方面：(1)行业领域，从“医疗保健”等垂直行业到“视频分析”等更具体的领域，以及(2)“制造商”或“零售商”，以进一步区分潜在销售和营销机会。AI模型从数百万个站点获取恒定的文本数据流，每小时用千兆字节的数据更新数百万个节点的知识图谱，然后传输给一组机器学习模型，对潜在客户进行细分。

网页被输入到文本分类模型中，该模型由预训练的多语言BERT语言模型增强，有助于跨语言和类的扩展。(BERT于2018年11月由谷歌开放，使开发人员能够在未分类和未标记的数据上训练最先进的自然语言模型。)英特尔通过爬行丰富了训练模型的数据，成千上万的公司网站提供了来自维基百科的信息。对于没有标签的公司，则采用半监督学习来利用现有的维基百科语料库，在训练过程中需要将少量的已标记数据与大量的未标记数据进行组合。

英特尔写道：“我们的客户细分系统只是未来几年将改善企业的数千个AI应用之一。”“(我们期望)找到新的令人兴奋的方法，利用尖端技术在最合适的位置移动、存储和处理数据。”

基于人工智能的线索生成正在迅速成为常态，而不是例外。约87%的企业AI采用者表示，他们正在使用(或至少打算使用)AI和机器学习进行销售预测和改进电子邮件营销，而根据实时数据仓库公司MemSQL的数据，61%的营销人员认为AI是其整体数据策略中最重要的元素。此外，65%的营销专业人士在回应Salesforce最近的调查时表示，基于人工智能的见解将“使他们在工作中更有效”。

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