Enhancing Operational Efficiency in E-Commerce Through Artificial Intelligence and Information Management Integration
Notice bibliographique
Résumé
In the rapidly evolving domain of global e-commerce, operational organizations are increasingly grappling with unprecedented competitive pressures and challenges in operational efficiency.This study investigates the integration of artificial intelligence (AI) and information management as a transformative approach to augment operational efficiency in e-commerce organizations.The research delves into the optimization of organizational structures, leveraging the predictive capabilities of key information facilitated by AI.A novel decision-making model, integrating AI techniques, is developed to address the limitations inherent in existing decision-making technologies.The model's efficacy is demonstrated through a detailed case study of an e-commerce platform, where objectives and constraints for optimizing e-commerce operational organizations are meticulously constructed.The research identifies critical optimization points, including resource allocation, inventory management, logistics distribution, and customer relationship management.A distinctive organizational operation decision-making model, synergizing with the established Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS), is proposed.This model focuses on optimizing variables pivotal to operational efficiency, with the dual goals of elevating efficiency and enhancing customer satisfaction.The findings underscore the significant role of AI technology in amplifying decision quality and boosting operational efficiency in e-commerce operational organizations, while also presenting potential applicability to a broader spectrum of organizational types.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».