人工智能行業專家John Michaelis說，“使用人工智能的企業可以通過針對性更強、更相關的客戶參與、跨業務運營更快速的可擴展性，以及更高的生產率來實現銷售增長。”

 

他為此分享了企業使用人工智能來發展其業務和創造企業價值的三個基本技巧：

 

(1)人工智能從用戶數據中學習

 

在開始廣泛使用人工智能之前，重要的是認識到人工智能與其他算法系統之間的根本差異。人工智能從用戶數據中學習，因此其性能會隨著時間的推移而提高。這意味著數據集必須可靠，并且企業必須投資于演示和傳達其道德操作規范，以確保其算法中沒有偏見。

 

(2)了解數據資產

 

在對人工智能進行任何重大投資之前，企業應清楚地了解可能的技術以及現有的可用數據。了解數據資產的人員最好由兩個或三個人組成，這些人來自面向客戶的業務部門，并且對企業的數據資產有著全面的了解。

 

(3)投資重點

 

企業的投資重點應該決定首先對哪些人工智能項目進行投資。對于具有高增長潛力的企業來說，提高客戶獲取率或追加銷售機會的項目可能是更好的選擇。因此，可能會提高生產率，降低運營成本，擴大規模，并加快新產品和服務的上市。

 

 

Pardoe Ventures公司創始人兼總經理Andy Pardoe解釋說，人工智能不僅可以促進新產品和服務的生產，還可以提高運營效率和改善客戶服務。

 

他說：“企業可以使用人工智能增強現有的流程和程序，提高效率和操作質量是一種自然趨勢。雖然這可能增加利潤，但這種方法的好處有限。與其相反，企業首席執行官、首席信息官和首席技術官應該尋求開發新的產品和服務，這些新產品和服務只有在大量應用人工智能能力的情況下才可能實現，而自動化產品和服務將為未來的大規模增長提供新的機會。”

 

 

CCS Insight公司企業研究高級副總裁Nick McQuire表示，大多數企業都計劃在未來12個月內增加其IT投資，以推動轉型并提高彈性。

 

他認為，更重要的是，很多企業正在尋求業務增長。根據CCS Insight公司的調查，60%以上的企業現在計劃增加對人工智能的投資，將其作為實現這一目標的關鍵領域。

 

McQuire說，“我們看到三個重要的領域正在幫助企業在這種艱難的環境中成長。最重要的是，這些領域在疫情期間都在加速改變。首先是在客戶體驗方面，在虛擬代理等領域中使用人工智能來改善等待時間，并在聯系中心進行改造，以幫助在家遠程工作的人員處理更高價值的客戶查詢。

 

第二個領域是個性化。人工智能正被用于電子商務，以改善購買體驗，以及更準確地改善需求預測。在某些情況下，我們發現，如果在購買體驗中有效利用人工智能，可以將轉化率提高20%。

 

第三，我們也看到人工智能被用于欺詐檢測，為企業提供幫助(特別是金融機構)，改善客戶體驗，并在欺詐交易中節省資金。”

 

 

與McQuire一樣，Appian公司產品策略副總裁兼副首席技術官Malcom Ross也表示，冠狀病毒疫情揭示了企業都需要一個快速變化和不斷適應的計劃。

 

他說：“這場疫情幾乎破壞了從研發到供應鏈、配送和客戶服務的每一個主要業務流程。人工智能可以在將這些破碎的流程重新創建為智能流程方面發揮重要作用，這些流程可以幫助企業在未來做出更好的決策。”

 

但是就其本身而言，人工智能不會影響企業業務成果。相反，人工智能將成為現代員工隊伍的一員，與機器人和工作人員并肩作戰。他建議說，“為了獲得最大的業務成果價值，所有現代勞動力(包括人員與機器)都必須在單一工作流程中無縫地協調一致。這就是更好的決策如何變成更快、更好的行動的方式。”

 

 

Finastra公司人工智能和機器學習主管Adam Lieberman解釋說：“使用人工智能理解客戶行為，對于幫助企業與客戶建立更牢固的互動關系并推動增長至關重要。獲取歷史數據、了解歷史數據，并確定模式，使企業能夠更好地了解他們的客戶是誰、他們喜歡什么、他們如何使用產品，并根據他們的需求構建更智能的產品和服務。”

 

他繼續說：“企業可以利用人工智能使效率低下的人工作業實現自動化，提高生產率并降低成本。例如光學字符識別(OCR)中的人工智能方法，不僅大幅減少了提取和構造相關數據所需的時間，而且還可以消除提取過程中的人為錯誤，并與其他基于人工智能的模型一起用于糾錯等任務。”

 

 

Alteryx公司歐洲、中東和非洲地區副總裁Alan Gibson補充說：“在未來五年，將從人工智能中受益最多的企業將不僅投資于裝備其整個員工隊伍的正確技術，而且還將建立一種文化，使所有員工都能實現變革，而不僅僅是數據科學家和分析師。

 

這將讓每個人都踏上人工智能之旅，而增長意味著簡化和自動化流程。為此，企業領導者需要考慮如何使所有員工都能使用新興技術。一個易于使用的自動化數據分析平臺將在未來十年內被證明是最有價值的。”

 

以廣受歡迎的健身品牌Gymshark為例，Gibson解釋說，它使用自動分析平臺快速準確地識別哪些類別表現良好。該平臺使公司能夠調整產品供應、定制營銷方法，并最終在經濟不確定時期保持敏捷和盈利。

 

然而，并不是所有的企業都處在這個階段，許多企業都在努力接受和采用人工智能。Gibson說：“我們目前面臨的障礙是人員與技術的交集。他們克服障礙的關鍵在于解決技能差距，并通過引入直觀且易于采用的平臺，授權員工解決復雜的數據科學問題，能夠與現代勞動力同步。人們普遍認為，數據能增加價值，但只有當工作人員能夠挑選出切實可行的見解，從而為企業提供信息時，數據才會增值。”

 

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