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确保数据质量和准确性
人工智能解决方案的强大程度完全取决于训练它的数据的质量。如果数据不准确、不具代表性，该工具生成的答案和解决方案就会质量较差、无效。

遵守隐私法
由于人工智能是根据客户的个人信息进行训练的，因此其使用必须受到严格监管。使用人工智能进行营销活动的公司必须严格遵守法律要求。

HFS Research 称，媒体中误导性的人工智能部署造成的声誉损害增加了欧洲和北美要求加强监管的压力。俄罗斯立法者呼吁在《数字法典》中纳入人工智能合作的关键原则，并对与神经网络相关的特别敏感问题进行规范。

营销中实施人工智能的指南
将 AI 引入营销活动的五个步骤。

明确目标。将人工智能融入营销活动的第一步是确定目标和期望。评估过去的活动中哪些有效、哪些无效，并找出人工智能可以帮助改善结果的方法。一旦获得所有批准，就更容易选择解决方案并设置关键绩效指标来评估结果。
寻找专家。具有人工智能经验的数据科学家或工程师通常不是营销团队的成员，但他们的经验和专业知识对于成功实施该流程至关重要。公司管理层面临一个选择：要么雇用必要的员工，要么寻求第三方供应商的帮助来维护技术。两种方法各有利弊，主要与组织愿意投入的投资水平有关。
遵守数据隐私法。公司面临的最大挑战之一 币安数据 是使用客户数据而不违反隐私法。组织必须找到方法来确保整个过程中这些信息的安全性和匿名性。
数据质量检查。人工智能营销工具的成功取决于其训练数据的准确性和相关性。基于猜测或错误数据的人工智能工具自然无法提供有用的建议。因此，应首先关注介绍信息的质量。
选择适合您的解决方案。彻底研究不同类型的营销应用程序以及其他公司如何使用它们非常重要。如果您已经完成前四个步骤，那么最后一步将是最简单的。
在我国，该技术被Yandex积极应用于创作音乐、诗歌、预测天气、控制无人驾驶汽车、识别语音和图像等。