从预测分析到自动化客
器学习模型检测恶意电子邮件时，重要的是要考虑潜在的缺点。这些模型需要大量的训练数据，如果训练过程中没有足够的可用数据，或者参数没有正确调整，则模型在运行时处理看不见的输入时可能容易出现误报（合法邮件被标记）作为垃圾邮件）。 此外，机器学习模型通常严重依赖监督学习技术，其中数据集在使用之前需要由人类进行标记，因此如果注释者提供的标签不正确或不一致，则存在将偏差引入系统的风险。 也就是说，基于人工智能的系统能够从过去的经验中学习，这意味着它们可以 手机号码数据适应新型恶意电子邮件的出现，因此人工智能将在未来几年在电子邮件垃圾邮件过滤中发挥重要作用。 人工智能在营销自动化中的作用 人工智能已经证明了其作为打击垃圾邮件的强大工具的价值，将其应用于电子邮件营销也同样强大，其采用将对 2023 年及以后的业务产生积极影响。 事实上，人工智能已经彻底改变了企业与潜在客户互动的方式。
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户支持，人工智能使企业比以往任何时候都更容易锁定潜在客户并充分利用其营销活动。 通过自动执行重复性任务并为每个接收者创建个性化内容，人工智能已经帮助企业节省了时间，并且人工智能支持的分析提供了对客户行为的宝贵见解。 未来，我们可以预期人工智能将使用先进的自然语言处理（NLP）来分析个人社交媒体提要、过去的互动和其他数据点的公共写作。这种分析将深入了解人们的偏好和兴趣，使人工智能能够在电子邮件营销信息中定制更容易引起他们共鸣的语言。 此外，人工智能还可用于检测公共帖子中的情绪，以便相应地调整其消息传递——为那些积极发帖的人创
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