如何建立强大的预测人工智能基础 好的，那么

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强”预测人工智能是什么样的呢？一方面，时间至关重要。 人工智能会随着时间的推移进行学习和训练。没有办法加快这个过程。最好的解决方案应该有相当多的时间来训练他们已经掌握的预测人工智能模型。 时间对于预测人工智能有什么作用？嗯，更多训练时间的 C级联系人列表 好处意味着这些解决方案比经验较少的解决方案更快，而且尤其更准确。这是因为模型会学习数据并随着时间的推移而改进。 回想一下营销人员使用预测人工智能为产品寻找市场客户的示例。随着时间的推移，随着模型的发展和改进，它可以为广告服务器等技术提供信息，以更快、更准确地找到市场上的客户。这是向即将购买的人发送消息与向已经购买的人发送消息之间的区别。 营销人员应该寻找具有实时模型更新的解决方案，而不是那些需要数周或数月的解决方案，因为它允许实时客户连接（大规模）。


优化数据以获得最佳人工智能功能 人工智能需要正确的数据来训练它，但你的输出取决于你的输入。以下是为人工智能做好准备的三种方法： 数据基础 您需要丰富您的第一方数据，使其能够以隐私安全的方式适用于人工智能应用程序。对其进行卫生处理：清洁、结构和加固。将您的数据视为流，人工智能需要持续的反馈循环才能有效。 大规模访问数据 将您的数据连接到基于人的身份。您需要有关客户的数据，无论他们身在何处，而不仅仅是来自您的互动。如果您没有强大的身份解析能力，就不可能将这些点连接起来。 准备就绪 让您的数据资产可供人工智能方法使用。（与营销解决方案提供商合作可以为这部分提供很大帮助，该提供商可以有效地将人工智能应用于您的数据，甚至可以首先让您的数据为人工智能做好准备，因此无需付出任何努力。




） 优先考虑消费者隐私和数据道德 在所有生成式人工智能的炒作中，营销人员不要忽视以消费者隐私和数据道德为中心的重要性，这一点至关重要。 生成式人工智能可以实时创建整个广告（从文案到视觉效果再到号召性用语）。连接预测性人工智能和生成式人工智能可以确定哪种创意将产生最大的情感影响，同时还可以通过仅创建使用的资产来减少浪费并提高效率。这种超响应性必须与品牌安全、内容适当性和合法性相平衡，最好是有人参与其中。 为了确保数据隐私和道德合规性，一个由真人组成的团队应该监控任何生成式人工智能输出——你不能只是设置它并让它运行。该团队需要确保一切都符合品牌标准并且不侵犯版权。