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您的企业可能需要使用 AI 的原因

您的企业可能需要使用 AI 的原因

人工智能是一个术语,用于描述机器通过算法表现出的智能。人工智能的自然语言处理有助于彻底改变我们开展业务的方式。它们可以在很少或没有数据可用于培训目的的环境中运行,而无需人工干预。

您的企业可能需要使用人工智能来实现其目标的原因有很多。近年来数据的指数级增长导致了比以往任何时候都更深入的分析和洞察。然而,数字化转型工作往往因无法对大型数据集进行充分分析而受阻。此外,许多公司在未标记或“结构化”的数据方面取得的成功有限。人工智能可以在这些情况下提供解决方案。

人工智能对您的业务有益的方式

需要注意的是,人工智能不能在它所知道的之外思考。它是为特定任务而设计的,它可以学习如何在没有人工交互的情况下随着时间的推移更好地完成这些任务。这使 AI 可以帮助实现您从未想过的目标。有各种 AI在制造业中的例子 可用于您业务的所有领域,包括营销、销售、服务和客户参与。以下是人工智能可能对您的公司有益的一些方式:

1. 分析

AI 可以扫描非结构化数据中的模式。这意味着它可以分析大量信息,即使它不是“结构化”格式。这里的含义至关重要,因为大多数广泛的数据集都没有正确标记或组织以供人工分析。使它成为 企业的理想合作伙伴 希望对他们的数据做更多的事情。这些系统可以处理当今基于不断学习的复杂算法的大规模数据分析工作所需的繁重工作。

2. 客户参与

AI 驱动的聊天机器人是提供可扩展到数百万用户的个性化服务的最有效方式之一。这些系统可以通过每次交互了解每个客户,利用这些集体知识成为最终的支持代理。它们可以部署在许多不同的渠道中,因此您的客户可以根据自己的喜好获得帮助。机器人也 24/7 全天候工作,因此无需像人类同行那样放慢速度或休息。

3. 客户细分

以人工智能为核心的营销工作使企业能够更好地了解目标受众,并提供在个人层面引起他们共鸣的相关信息。通过识别围绕特定事件或交互的用户行为模式,企业可以为个人客户定制信息。该消息将更有效,因为它是个人的,即使它是由人工智能系统生成的。

4. 预测洞察

人工智能驱动的预测工具可以提供对市场趋势和竞争对手定价的洞察,否则仅靠人工分析是无法发现的。通过从多个来源收集大量数据并通过高级算法运行它们,营销人员可以清楚地了解他们的公司与行业基准设定的目标相比的表现。这种洞察力使营销团队在规划未来活动或活动时能够做出更好的决策。

5. 自然语言处理

人工智能最大的资产之一是它能够筛选非结构化数据并将其转化为可以采取行动的东西。人工智能分析大量对话数据的能力对于营销团队来说是一个巨大的好处,他们面临着在公司与客户的所有其他互动中处理和理解社交媒体互动的能力的挑战。在线交谈的人越多,自然语言处理对了解客户情绪和改进营销工作的价值就越大。

6. 通用自动化

人工智能可以自动执行广泛的任务,否则这些任务需要人工干预。这些任务可能包括客户服务、数据输入和潜在客户资格。自动化这些流程可以让员工腾出时间专注于更高价值的工作,并提高组织的整体效率。此外,人工智能预测异常情况的能力可以为企业提供预防欺诈的支持。

7. 欺诈检测

人工智能检测人类看不到的数据模式的能力可以帮助企业停止 欺诈活动 在他们有机会造成伤害之前。通过近乎实时地分析大量数据,人工智能系统可以识别可疑活动并提醒相关人员采取行动。此功能对于面临金融欺诈或其他恶意活动风险的企业至关重要。人工智能已被证明是打击欺诈的最有效方法之一,因为它可以以人类无法企及的规模和速度分析数据。

8. 图像识别

图像识别技术越来越多地用于零售环境,客户使用智能手机拍摄他们想要购买的物品。零售商可以使用人工智能来搜索这些商品,并根据他们看到的图像提出建议。幸运的是,人工智能在企业中最令人印象深刻的用途之一是 识别能力 并解释图像。此功能可以通过多种方式使用,例如识别图像中的特定产品或理解照片中表达的情绪。对于希望通过检查客户照片更好地了解客户体验的品牌而言,人工智能是一种非常宝贵的工具。它还可以用于营销目的,例如创建个性化广告或产品推荐。

9. 改进决策

人工智能系统吸收大量数据并快速做出明智决策的能力对企业来说是一笔巨大的财富。通过处理数字和运行模拟,人工智能可以帮助企业领导者就资源分配位置、产品定价方式以及开展哪些营销活动做出更好的决策。可能性是无穷无尽的,不利用人工智能决策能力的企业处于真正的劣势。

尽管某些业务功能比其他业务功能更适合人工智能实施,但事实是几乎任何流程都可以从某种程度的人工智能干预中受益。关键是确定哪些领域可以提供帮助,然后找到合适的人工智能系统来提供它。凭借当今市场上的众多选择,一定会有适合您的业务的完美解决方案。

关于作者

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克里斯蒂·洛佩兹

克里斯蒂·洛佩兹 在 The Next Hint, Inc 担任专业新闻编辑。她习惯于查找每日报道。因此,这种对工作的热情和对工作的痴迷,帮助她找到了好消息。

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