·推動創新。人工智能通過先進的算法、數據分析和機器學習優化運營，增強客戶體驗。

 

·提高效率。聊天機器人和智能流程自動化等人工智能技術簡化了業務流程，為復雜任務釋放了資源。

 

·促進增長。全球人工智能市場規模達到1423億美元，是變革性技術的核心，也是行業數字化轉型的關鍵參與者。

 

人工智能正在徹底改變數字化轉型的進程，為企業優化運營和增強客戶體驗提供了機會。通過采用人工智能技術，企業可以利用先進的算法、數據分析和機器學習來推動技術創新，并領先于競爭對手。

 

通過使用人工智能，企業能夠自動執行重復性任務，從海量數據中提取可操作的見解，并創建個性化的客戶體驗。從聊天機器人到預測分析和流程自動化，人工智能正在重塑企業實現數字化轉型的方式，將效率、敏捷性和以客戶為中心的功能帶到了最前沿。

 

根據數據統計機構Statista公司最近發布的一份研究報告，截至2023年6月，全球人工智能市場規模已經飆升到驚人的1423億美元。這一增長主要是由人工智能在增強客戶體驗、對客戶趨勢進行有洞察力的數據分析以及日益流行的生成式人工智能領域的變革性應用所推動的。此外，Statista公司在2023年5月的一份報告表明，人工智能、大數據和云計算是核心的變革性技術，在各個行業都有廣泛的應用。本文將探討人工智能影響數字化轉型的多種方式。

 

 

人工智能對數字化轉型影響的一個關鍵方面在于其實時分析和解釋大量數據的能力。通過人工智能驅動的分析，企業可以深入了解客戶的行為、偏好和趨勢，使他們能夠做出數據驅動的決策，并創造高度定制的體驗。

 

數據分析可以根據不同的標準，例如人口統計、購買行為和偏好，幫助細分客戶。這種細分使企業能夠為不同的客戶群體量身定制溝通和營銷策略，從而獲得更個性化的體驗。

 

使用人工智能進行數據分析是人工智能改變各行業業務的一個很好的例子。寬帶平臺和服務提供商ETI Software Solutions公司總裁Jeff Fraleigh表示，人工智能可用于分析來自傳感器和其他來源的數據，以預測關鍵電信設備何時可能發生故障。這使得運營商可以在問題發生之前安排維護，從而防止中斷，并提高網絡可靠性。這使他們能夠在消費者意識到問題之前解決問題。

 

此外，Fraleigh表示，人工智能可以用來分析網絡使用和流量模式的數據，以幫助網絡運營商和互聯網服務提供商規劃和優化他們的網絡。這可以幫助運營商提高網絡性能和容量，還可以幫助他們降低成本。例如，人工智能可以用來識別流量擁堵嚴重的區域，并提出緩解流量擁堵的解決方案。

 

 

人工智能還通過使用智能聊天機器人和虛擬助手來改變客戶互動和支持。這些人工智能驅動的生成和會話聊天代理能夠全天候為客戶的詢問提供即時和準確的響應。在線零售、銀行和電信等各個行業的企業都在使用人工智能聊天機器人來處理日常的客戶查詢，從而騰出人力來專注于更復雜的任務。這增強了客戶服務，縮短了響應時間，并改善了整體客戶體驗。

 

聊天機器人已經無處不在，如今的聊天機器人是由生成式和會話式人工智能驅動的，它為客戶提供了多種方法來尋找解決方案、解決問題或將他們引導到最合適的現場代理。能夠通過使用聊天機器人提供幫助，也使他們能夠控制自己的敘述，讓客戶感到滿意，并在情感上控制自己。這些人工智能驅動的聊天機器人還解放了現場代理來處理更復雜的服務問題，將他們從回答常規和重復問題中解脫出來。

 

人工智能驅動的聊天機器人改變數字領域的一個例子是數據科學商Boost公司。該公司的客戶密歇根州立大學聯邦信貸聯盟(MSUFCU)通過其實驗室測試了不同的技術試點，以更好地滿足其成員的財務需求，并提供更好的整體體驗。它的一個測試程序引入了其第一個虛擬代理Fran，最終導致了一個完整的實現。這使他們能夠為其成員提供全天候的支持，回答常見問題，并提供更多相關的響應和服務。在前兩周，Fran解決了81.1%的查詢。在實施后不到兩年的時間里，Fran的查詢解決率達到98%，MSUFCU的意向庫增加了620%，并且有20多萬次的成員對話。

 

 

除了面向客戶的應用程序，人工智能正在推動各種業務功能的流程自動化和優化。通過自動化重復性和人工任務，人工智能系統可以顯著提高運營效率和生產力。例如，在醫療保健行業，人工智能算法用于分析醫療記錄、診斷疾病并推薦個性化治療計劃，使醫療保健專業人員能夠提供更準確、更高效的護理。

 

傳統上，人工智能是由數據驅動的，而機器人流程自動化(RPA)是由規則驅動的。通過將人工智能集成到RPA中，企業可以將更廣泛的流程實現自動化，而不僅僅局限于簡單的、基于規則的任務。這種集成還使自動化更有彈性，更能適應變化，這在動態業務環境中尤為重要。人工智能與RPA的集成通常被稱為智能流程自動化(IPA)或智能機器人流程自動化。這種組合能夠使機器人流程自動化處理涉及非結構化數據、自然語言處理、決策和從經驗中學習的更復雜的任務。

 

對于Fraleigh的寬帶業務，人工智能被用于自動化網絡規劃過程。這可以騰出人力資源來專注于其他任務，也有助于提高規劃過程的準確性和效率。例如，人工智能可用于根據各種因素(例如流量模式、預算限制和監管要求)生成網絡計劃。

 

數據目錄和端到端治理解決方案提供商OvalEdge公司的首席執行官Sharad Varshney表示，將人工工作負載轉換為自動化流程除了節省時間和成本之外，還有其他重要的好處。Varshney說:“使用人工智能對數據進行分類，企業可以提取并識別公司內部中的個人身份信息(PII)、敏感和機密數據。這些知識支持透明的審計，并加速數據的采用和訪問，因為可以基于這些人工智能驅動的分類結果更快地構建訪問策略。”

 

 

人工智能驅動的預測分析是數字化轉型正在發生革命性變化的另一個領域。通過使用歷史數據和機器學習算法，企業可以做出準確的預測，使他們能夠主動應對挑戰并利用所呈現的機會。例如，零售公司使用人工智能算法分析客戶購買模式并預測未來需求，優化庫存管理并確保熱門產品的可用性。

 

當今消費者互動的高速度、快節奏要求品牌擁有實時響應不斷變化的環境的能力。通過將實時分析集成到預測模型中，企業可以在瞬間做出決策，這對于提供卓越的客戶體驗至關重要。

 

例如，Netflix公司使用預測和數據分析來為客戶提供個性化的推薦。通過分析客戶的觀看歷史、搜索歷史、人口統計、評級和偏好，他們能夠做到這一點，準確率達到80%。類似地，Spotify公司等其他公司也使用人工智能算法生成個性化的播放列表，以迎合個人口味。這種程度的個性化提高了用戶體驗，增強了客戶忠誠度。

 

運輸保險和替代金融服務提供商UPS Capital公司產品管理總監Ryan Fannon表示，物流行業正在使用預測分析來發現與地址相關的數據，以確定某些交付區域的各種風險水平。在一個運輸體驗不確定、需要一流客戶體驗的時代，現代預測分析對企業來說是必要的。Fannon解釋說，“這些數據為商家提供了有關某些交付區域風險水平的見解，使他們能夠決定是否應該采取額外的保護措施。”

 

此外，預測分析提供了預測潛在情況的能力，而規范分析則更進一步，通過建議利用這些預測的最佳行動方案。將規范性分析集成到客戶體驗計劃中，使品牌不僅可以預測客戶需求，還可以動態調整和優化其策略，以超越客戶期望。

 

 

在營銷領域，人工智能正在改變客戶洞察力和目標策略。從客戶互動中產生的大量數據是一個名副其實的機會寶庫。通過使用人工智能和機器學習，企業可以從這些有價值的數據中提取細致的見解。人工智能與情感分析結合使用時，不僅能夠預測客戶行為，還能預測這些行為背后的情緒。這使得企業可以定制既豐富情感又符合背景的客戶旅程。

 

基于人工智能的情緒分析使企業能夠從所有渠道解讀客戶情緒，包括社交媒體帖子、聊天討論、產品評論和客戶服務電話。此外，許多品牌正在使用情感分析和社交傾聽來更全面地了解客戶社交媒體帖子背后的情緒和感受。

 

勞動力績效商Calabrio公司的首席技術官Joel Martins表示，情緒分析的目標是理解客戶的意思，而不僅僅是他們在說什么。他說:“令人驚訝的是，企業不再需要監控個人電話，以了解消費者對其業務的看法。情緒分析為每次客戶互動提供即時評分(正面、中性或負面)。人工智能情感分析使用高級文本和語音到文本分析來識別關鍵字和短語，這些關鍵詞和短語表明了客戶話語背后的情感基調和潛在情緒。”

 

Martins解釋說，情緒分析不是等待客戶告訴他們不滿意，而是實時強調負面或正面的體驗。

 

 

人工智能正在從根本上改變數字化轉型。通過使用人工智能技術，企業可以為增長、效率和客戶體驗創造新的機會。從個性化體驗和智能自動化到高級分析和預測能力，人工智能正在全面重塑(并顛覆)行業。通過利用人工智能的潛力，企業可以改善數字化轉型過程，保持競爭力，并為客戶提供卓越的產品、服務和體驗。

 

 

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