如何透過決策樹和大型語言模型提升運營效率

組織快速且準確地做出明智決策的能力非常重要。各行各業的組織都依賴先進技術來處理複雜的數據，並提升顧客體驗。

決策樹和大型語言模型 (LLMs) 是兩種在幫助組織做出明智決策中扮演重要角色的技術。決策樹提供了一個結構化的決策分析框架，而 LLMs 則使得高級自然語言處理成為可能。這兩者結合起來，為數據驅動的洞察和流暢的溝通提供了強大的工具。

決策樹在各行各業中被廣泛使用，主要用途包括：

顧客細分：企業利用決策樹根據顧客的人口統計、行為模式和偏好來細分顧客。這樣的細分能夠實現個性化的行銷策略和量身定制的顧客體驗。
風險評估：決策樹幫助組織評估和管理風險，通過分析潛在的結果和決策情境來實現。這使得組織能夠採取主動的風險緩解策略，並優化資源分配。
運營效率：決策樹自動化決策過程，提高運營效率並減少人工工作。它們簡化了工作流程，並提高了決策的準確性。

同樣，LLMs 在以下方面也非常重要：

文本摘要：LLMs 可以自動總結冗長的文本，幫助組織從大量數據中提取關鍵信息和洞察。
自然語言生成：LLMs 生成類似人類的文本，能夠自動回應顧客的詢問、發送個性化訊息，並改善溝通渠道。

解鎖 SAS 的先進能力

SAS® Intelligent Decisioning 是一項對於希望將洞察轉化為行動的組織來說非常重要的技術。這個平台使用決策樹並支援大型語言模型，幫助包括金融機構、娛樂組織和行銷團隊在內的 SAS 客戶利用內建的自動化來批准貸款請求、向顧客發送行銷優惠和細分機會。

我們最近在一場「專家問答」的網路研討會中介紹了 SAS Intelligent Decisioning。由產品經理 Crystal Baker 主持，與會者了解了最新的功能並觀看了示範。

這些新功能和進展包括：

細分樹和價值列表：這些是層級結構，讓組織可以根據多個標準（如人口統計、行為和偏好）來細分顧客。這樣的細分促進了針對性的行銷策略、個性化的顧客體驗和提高顧客保留率。
自訂功能：自訂功能是另一項新功能，並不是 SAS 軟體中預先包裝的。自訂功能提供了根據業務需求獨特的客製化程度。例如，您的行業可能需要一個獨特的方程式。使用 SAS 自訂功能，您可以更有效地收集數據，而不必每次都手動撰寫。想了解更多自訂功能，請參考這篇 SAS 社群的文章。
支援 LLMs：SAS Intelligent Decisioning 能夠與大型語言模型 (LLMs) 整合，啟動像文本摘要這樣的過程，以澄清冗長的顧客服務投訴並生成自然語言回應，增強組織在面對數千名顧客時的語氣和一致性。這些能力使商業流程自動化，改善顧客服務回應，同時提供類似人類的豐富對話輸出。

細分樹是流程圖，描繪出不同的行動路徑和潛在結果。在 SAS Intelligent Decisioning（如本例所示）中，這個細分樹為組織提供了細分員工和服務顧客的方式。