ကမ္ဘာတစ်လည့် မား kete marketing အသင်းများက Generative Artificial Intelligence (GenAI) ကို သက်တမ်းအတော်ရည်ကြာလာသော စမ်းသပ်မှုလည်းမဟုတ်ဘဲ လုပ်ငန်းစိတ်ရှားမှုအတွက် အသုံးပြုမှုအဖြစ် ဝန်ခံလာကြပြီး ပိုမိုအသုံးပြုလာကြသည်။ SAS ဟူသော အထင်ကရ သုတေသနပညာရှင် ဗျည်းစွမ်းအင်ဇော်ဂျီ ကုမ္ပဏီထိုး ထုတ်ဖော်ပြောကြောင်းမကြာမီ ပြုလုပ်ခဲ့သော သုတေသနကြီးလေးအရ မား kete marketing တွင် GenAI ကို အသုံးပြုမှုသည် များစွာ ထုတ်လွှင့်လာခြင်းဖြစ်ပြီး ပေးပို့မှုများနှင့် ဖောက်သည်အကျိုးအပြောတို့ကို တိုးတက်လာစေခဲ့ကြောင်း မျှော်လင့်ကြသည်။ ဥရောပ၊ အလယ်အလတ်အရှေ့နှင့်အာဖရိက (EMEA) ဒေသတွင် မား kete marketing အသင်းများမှာအသုံးပြုမှု အလွန်မြင့်မားစွာ မြင်ရပြီး AI ၏အသုံးချမှုသည် အကျိုးသက်ရောက်မှုအပေါ်ပိုမိုအတိုင်းအတာမှတစ်ဆင့် ဖောက်သည်အသေအချာအောင် အတွေးအခွန်စေခြင်းများပါဝင်လာကြောင်း ဆိုလိုပါသည်။ ၎င်းတွင် မူရင်းအကူအညီအဖြစ် အီးမေးလ်အလိုအလျောက် ဖြေကြားခြင်းနှင့် အချက်အလက်လွယ်ကူစွာ စစ်တမ်းစစ်ဆေးခြင်းများမှ တဆင့် ပိုမိုအရိုးရှင်းသော ပိုမိုအကျိုးပြုသော လုပ်ဆောင်ချက်များဖြစ်သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ မာကနာများ ဖန်တီးခြင်း၊ ခန့်မှန်းခြေအချက်အလက်များနှင့် ကြောင့်ကြောင့်ဖန်တီးခြင်းတို့ကို ပိုမိုရှုပ်ရှုပ်ထွေးထွေး မျှော်လင့်ကြောင်း အနားယူကြသည်။ ဒီအပြောင်းအလဲသည် တမ်းတနင်းက AI နယ်ပယ်မှလာသော အင်အားအား များလာစေ၍ မား kete marketing နှင့်စီးပွားရေးဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများကို လူကြီးမင်းအလေးထားစေသည်။ သမိုင်းတလျှောက် ပြုလုပ်လာခဲ့သော ပြန်လည်လုပ်ဆောင်မှုနှင့်အခြေခံ သိရှိမှုပမာဏပုံစံကြီးများ အစား ယခု GenAI က ဖောက်သည်၏ လုပ်ရပ်များကို ကျွမ်းကျင်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်သော ဖောက်သည် အသက်ခဏ်ပုံ စမ်းသပ်စေခြင်း၊ မည်သည့်အကြောင်းအရာကို ဦးစားပေးရေးဆွဲခြင်း၊ နှစ်သက်စေသောအကြည့်အတွက် ဖန်တီးမှုများနှင့် ဖောက်သည်အလယ်အလတ် ဖော်ပြစနစ်များကို ပိုမိုတိကျစွာ ဆောင်ရွက်နိုင်လာသည်။ ၎င်းက မြင့်မားသော နားလည်မှုကြောင့် ပိုမိုတိကျသော ကြော်ငြာများ၊ ကိုယ်ပိုင်အကြံပေးမှုများနှင့် ဖောက်သည်နှင့် ဆက်ဆံမှုအချိန်တစ်လျှောက် များစွာအကျိုးအမြတ်ပေးသည်။ ထို့အပြင် မား kete marketing မှ static data analysis မှ တစ်ဆင့် dynamic trend evaluation သို့ ပြောင်းလဲလာသည်။ ကြီးမားသော မ machine learning တိုးတက်မှုများကို အသုံးပြု၍ မား kete အဖွဲ့များသည် သမိုင်းအချက်အလက်များကို လေ့လာကာ အနာဂါတ်ဈေးကွက်လမ်းညွန်များကို ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး မျှော်လင့်ချက်များကနေ သုံးသပ်မှုများ၊ အသိပညာမြင့်မားလာစေသော မဲပြားအယူအဆများ အား ဖန်တီးနိုင်ကြသည်။ ၎င်းကစီးပွားရေးကို အားကောင်းစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် ဦးတည်သော စီမံကိန်းများကို လုပ်ဆောင်ရန် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ ပုံမှန်မဟုတ်သော အပလီကေးရှင်းများဖြစ်သော synthetic data ဖန်တီးမှုများသည် မြန်ဆန်လာလာကြသည်။ GenAI သည် အများအားဖြင့် ဂိုဏ်းစစ်မှတ်တမ်းအပေါ်မူတည်သည့် ပုံစံများကို တိုးတက်သည့် အကျိုးမူအတိုင်း ဖန်တီးပေးနိုင်သည်။ ဤအပလီကေးရှင်းမှတစ်ဆင့် မူလဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပိုမိုတိကျစေရန် ယခင် အပလီကေးရှင်းများကို ပြုပြင်နိုင်ပါတယ်။ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းစီမံခန့်ခွဲမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်းနှင့် မကြာခင်လာမည့် ဈေးကွက်ပြောင်းရွှက်များကို ရှောင်ကြဉ်နိုင်စေသည်။ ၎င်းကို ခြုံငုံမှ ပြောရလျှင် GenAI-driven content generation tools များသည် အထူးအဆင်ပြေကြောင်း ထိုအထဲတွင် ကိုယ်တိုင်ရေးသားသော အီးမေးလ်များ၊ လူမှုမီဒီယာ မာကနာများနှင့် ကြော်ငြာစာချုပ်များပါဝင်သည်။ ၎င်းတို့သည် မား kete အဖွဲ့များအတွက် အကျိုးအမြတ်များ မြှင့်တင်ရန် ပိုမိုမြန်မြန်ဆန်ဆန် မာကနာထုတ်လုပ်နိုင်စေပြီး ဦးစားပေးစကားများ၊ အချိန်မီစာပို့ခြင်းတို့ကို စွမ်းစွမ်းအောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ GenAI ၏ ပေါင်းစပ်မှုသည် ဒေတာအခြေခံ မား keteစဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်လာစေနိုင်သော ယဉ်ကျေးမှုကို ဖန်တီးပေးသည်။ ယင်းနည်းပညာများနှင့် ပညာရပ်များကို အသုံးပြုသူအသင်းများသည် ဖောက်သည်စိတ်ကျေနပ်မှုကို ပိုမိုနားလည်ပြီး ပြဿနာများကိုလည်း မြန်မြန်ဆန်ဆန် ဖြေရှင်းနိုင်သည်။ ၎င်းပိုမိုမူလအကောင်အထည်ဖော်ရန်ဘဲ မဟုတ်ဘဲ မြင့်မားသောအရည်အသွေးနှင့် ပြည့်စုံသော မား kete ကြော်ငြာခြင်း၊ အမှန်တကယ်အမှတ်အသားများကို ပေးစွမ်းပါသည်။ ဒါကြောင့် ပတ်ဝန်းကျင်သိပ္ပံပိုင်းဆိုင်ရာ စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်လာမှုများ၏ ရှေ့နေဖြစ်မှုသည် အကျိုးအမြတ်အတွက် အဓိကဖြစ်လာသည်။ သို့ပေမဲ့၊ သုံးသပ်သေချာမှုများအတွက် ဒေတာကိုယ်ပိုင်ပြီး နိုင်ငံရေး၊ လူ့အဖွဲ့အစည်းနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးကို ထိန်းသိမ်းရမည့် လုပ်ငန်းများတွင် ဥပဒေများနှင့် မူဝါဒများကို တိတိကျကျ ထားရှိရန်လိုအပ်သည်။ ထို့အပေါ်မှာ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် တာဝန့ွရှိမှုကို မြှင့်တင်ထားရန်အတွက် လုပ်ငန်းများအတွက် ကိုယ်ပိုင်ထောက်ခံမှုများ ဖြည့်ဆည်းရမည်။ အနာဂတ်တွင် GenAI ၏ မား kete ဖြင့်စီးပွားရေး ဆန်းသစ်မှုများအသစ်များကို မျှော်လင့်နေကြပြီး ဗဟိုအလားအလာများအတွက် ပြောင်းလဲလေ့လာနေကြသည်။ AI စီမံကိန်းအသစ်များ၊ ဒေတာစျေးနှုန်းများတိုးတက်လာခြင်းနှင့် များစွာသော လုပ်ငန်းများ၏ အသုံးချမှုအိုက်ကင်များသည် ပိုမိုတိုးတက်လာမည်ဖြစ်ပြီး ဖောက်သည်အကျိုးစေချင်မှုများ၊ ဦးစားပေးအချက်အလက်များ နှင့် အပြိုင်အလျှင် များစွာသော သင်ခန်းစာများကို ပြင်ဆင်ဖော်ဆောင်နိုင်သည်။ အနှစ်ချုပ်အားဖြင့် SAS ၏ သုတေသနသည် အဓိကပြောင်းလဲမှုကို အချက်ပြသည်။ Generative Artificial Intelligence သည် အဲ့ဒီ ခုနစ်ရပ်များအတွက် မျှော်မှန်းထားသော နည်းလမ်းများမဟုတ်ပဲ အသုံးဝင်တဲ့ လုပ်ငန်းစတင်စင့် များစွာရှာဖွေတွေ့ရှိလာသည့် ပစ္စည်းတစ်ခုအဖြစ် လူကြည့်ဖြစ်လာသည်။ မား kete၏ မှတ်တမ်းအနားယူမှုများ၊ ဖောက်သည်အသစ်များ ပိုမိုနားလည်မှု၊ synthetic data နှင့် အကြောင်းအရာဖန်တီးမှုတို့အားလုံးတွင် မျှော်လင့်ချက်အပြည့်အဝအသုံးချနိုင်ပါမည်။ တာဝန်ယူမှုအပြည့်အဝဖြင့် လုပ်ငန်းများအသုံးချပါက EMEA ဒေသနှင့်လုံးဝအပြင်အဆင်၍ပရိသတ်ဆွဲဆောင်မှုများ၊ ဖောက်သည်အမြတ်ထုတ်များနှင့် ပြိုင်ဘက်အနေအထား အကောင်းဆုံးရရှိနိုင်ပါသည်။