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人工智能在商業(yè)中的應用是怎樣的?

2020-09-28 18:12:37 | 來源:中培企業(yè)IT培訓網(wǎng)

人工智能應用新的和改進的技術,不再只是特定于企業(yè)。全球各地的企業(yè)都在利用人工智能來自動化業(yè)務流程,消除效率低下并在流程中節(jié)省大量資金。人工智能已經(jīng)從模糊發(fā)展到主流,并且每天都受到AI的影響。但是,在這場技術創(chuàng)新大戰(zhàn)中,人工智能在商業(yè)中的應用是怎樣的?下文總結(jié)了5個應該方向,想了解的請繼續(xù)往下閱讀。

  人工智能在商業(yè)中的應用是怎樣的?

  1.客戶服務

從訂購比薩餅到預約,再到投訴的產(chǎn)生,客戶對不必進行口頭交流就感到滿意和高興,企業(yè)也是如此。累積甲骨文公司— 10個企業(yè)中有8個已經(jīng)實施或計劃在2020年之前將AI用作客戶服務解決方案。

這種迅速的中斷將主要是由于AI具有強大的多任務處理能力,并且可以對客戶查詢做出快速回復。無論是AI增強的Messenger機器人,AI增強的電話機器人還是AI應答電子郵件,它都能使客戶以更準確,更快捷的方式與簡單的語音或文本命令進行通信。

AI可以篩選數(shù)百萬條數(shù)據(jù),以找出確切的需求并生成對客戶重要的響應,從而創(chuàng)造出個性化的體驗。使用機器人應用AI不僅可以節(jié)省大量的工作時間,而且可以從根本上減少平均客戶處理時間并自動執(zhí)行重復性問題,最終提高客戶滿意度。

  2.使物流更智能

物流公司的定位使其可以在供應鏈的許多方面從人工智能中受益。借助AI的物流能夠處理各種變量,從而推出智能解決方案。資源管理,路線優(yōu)化,冗余預測,智能跟蹤是企業(yè)使用智能自動化解決方案并增強其物流流程可以實現(xiàn)的許多功能。

供應鏈流程每天都會生成大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。借助AI,可以利用這些數(shù)據(jù)來預測準確的需求預測和容量,從而使公司更加主動。

一些領先的公司已經(jīng)在利用AI進行實時決策,以選擇承運人,庫存,車輛,成本,倉庫位置等。從操作效率,成本節(jié)省和提高客戶忠誠度。

  3.行銷

“內(nèi)容為王,但訂婚為王后,而女士則掌管房子。”

在當今時代,營銷不僅僅是一個流行語,每個客戶都希望個性化的參與,營銷人員迫切需要提升自己的游戲水平。人工智能營銷的目的是利用客戶數(shù)據(jù)和人工智能來預測客戶的思維過程并向他們提出個性化的想法。同時,AI將減少RnD的時間,減輕營銷人員的負擔并委托給機器。

隨著技術和社交媒體的發(fā)展,客戶只需單擊一下,就可以找到他們想要的任何東西。這是大量的數(shù)據(jù),人工智能可以使用這些數(shù)據(jù)來分析搜索模式并預測營銷人員應該在其中花費的主要區(qū)域精力充沛。

他們可以根據(jù)受眾人口統(tǒng)計目標,并向他提供理想的交易,這是他無法拒絕的交易。情緒分析還將幫助公司大幅降低其每次點擊費用并增加客戶在此過程中的參與度。

  4.工作場所轉(zhuǎn)型

人工智能是現(xiàn)代企業(yè)如何在辦公室進行溝通和運營的福音。無論是招聘新候選人還是消除重復的管理任務,人工智能都可以提高生產(chǎn)力。工作場所正在使用機器人將候選人與工作進行匹配,并至少在初始篩選級別上與候選人進行溝通。

他們還讓候選人根據(jù)最適合自己的時間安排自己的面試,并在需要時重新安排面試。有一些機器人可以安排和記錄會議,自動回復電子郵件,引導新員工進行培訓并分析績效。

在AI的幫助下,您無需滾動日歷即可查找日期和會議,也無需建立手動報告或日復一日地回答相同的重復性問題。另外,使用這些工具收集員工的反饋和疑慮,以使工作場所文化健康快樂。借助AI,您將有更多時間從事重要工作和創(chuàng)新!

  5.欺詐檢測

欺詐繼續(xù)使全球企業(yè)蒙受巨額損失,而小型組織受到的打擊尤為嚴重。每個欺詐行為的背后都有一組出色的算法。累積對于McAfee而言,網(wǎng)絡犯罪目前使全球經(jīng)濟損失約6000億美元,占全球國內(nèi)生產(chǎn)總值的0.8%。

在機器學習的幫助下,數(shù)據(jù)科學家可以通過發(fā)現(xiàn)和匹配大數(shù)據(jù)量的模式來構(gòu)建算法,以有效地檢測極有可能被欺詐的交易。在幾毫秒內(nèi)執(zhí)行數(shù)千次計算,以檢測出肉眼看不到的可疑行為,并發(fā)現(xiàn)先前在數(shù)十億個帳戶中觀察到的欺詐模式,從而成倍增加了欺詐檢測的前景。而且,人工智能的應用將使欺詐檢測變得更快,更可擴展。

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