人工智能簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程的4種方式

人工智能簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程的4種方式

如今，人工智能(AI)無(wú)處不在。雖然這項(xiàng)技術(shù)仍處于初期階段，但毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能將不久在幾乎所有商業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮核心作用。這一事實(shí)的證據(jù)是人工智能在幾個(gè)應(yīng)用中的存在，盡管其目前的功能僅僅觸及了其所能做的一切的表面。

從物聯(lián)網(wǎng)到銷售和營(yíng)銷，人工智能正在對(duì)企業(yè)開(kāi)展業(yè)務(wù)的方式產(chǎn)生影響。以下是人工智能目前正在革新企業(yè)的4種方式。

1、平穩(wěn)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展

重工業(yè)是最早采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的行業(yè)之一。從跟蹤零件生命周期到質(zhì)量控制，物聯(lián)網(wǎng)在制造和供應(yīng)鏈中發(fā)揮著核心作用。一般物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將使用數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇刂浦行?，控制中心吸收這些數(shù)據(jù)集進(jìn)行進(jìn)一步分析。

雖然這聽(tīng)起來(lái)很棒，但也有一些局限性。首先，當(dāng)一個(gè)控制中心可以訪問(wèn)多個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)，協(xié)作是很困難的。例如，連接到工業(yè)泵上的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將生成測(cè)量流量輸出和部件質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集由不同的團(tuán)隊(duì)監(jiān)控，為使用閾值設(shè)置警報(bào)具有挑戰(zhàn)性。

人工智能允許企業(yè)為組織內(nèi)的不同團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建自定義警報(bào)，從而改變了這一局面。其還解決了圍繞大量數(shù)據(jù)的問(wèn)題。人眼需要花費(fèi)幾個(gè)小時(shí)來(lái)驗(yàn)證和解析這些數(shù)據(jù)集。人工智能可以瞬間處理數(shù)據(jù)，并迅速提醒操作人員使用不當(dāng)或潛在風(fēng)險(xiǎn)。

像Sternum這樣的初創(chuàng)企業(yè)正在使用人工智能來(lái)簡(jiǎn)化物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建人員的工作，從而增加這種可觀察性。

Sternum開(kāi)發(fā)了一種基于人工智能的學(xué)習(xí)引擎，該引擎使用用戶定義的跟蹤數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)建所需設(shè)備行為的配置文件，并突出顯示重要的和異常的模式。一旦設(shè)備連接上，該系統(tǒng)就開(kāi)始收集數(shù)據(jù)，并在短暫的學(xué)習(xí)期后，開(kāi)始充當(dāng)?shù)诙p眼睛，提供有關(guān)異?；顒?dòng)的警報(bào)，而這些異?；顒?dòng)可能需要人工操作人員花費(fèi)數(shù)小時(shí)，甚至數(shù)天才能發(fā)現(xiàn)。

由于這些進(jìn)步，企業(yè)可以更多地釋放其物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，以收集更大的數(shù)據(jù)集，并更好地應(yīng)用從分析中吸取的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。

其結(jié)果是一個(gè)安全的操作環(huán)境，以最佳效率產(chǎn)生結(jié)果。

2、簡(jiǎn)化B2B SDR流程

B2B銷售對(duì)于企業(yè)在這些領(lǐng)域的成功是不可或缺的。然而，B2B代表面臨著重大挑戰(zhàn)。首先，購(gòu)買周期很長(zhǎng)，且涉及多個(gè)利益相關(guān)者。由于銷售條件可能會(huì)從產(chǎn)品演示請(qǐng)求變?yōu)榛卣{(diào)，因此解讀購(gòu)買意圖具有挑戰(zhàn)性。例如，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手可能會(huì)發(fā)布新功能，帶來(lái)更多問(wèn)題。

雖然企業(yè)無(wú)法改變客戶購(gòu)買周期的長(zhǎng)度，但可以在銷售過(guò)程中為銷售代表提供更多的火力。人工智能輔助銷售現(xiàn)在是B2B銷售的游戲規(guī)則改變者，特別提款權(quán)更適合它。

預(yù)測(cè)性人工智能現(xiàn)在可以根據(jù)銷售代表之前的行為為其提供買家意圖預(yù)測(cè)。通過(guò)衡量營(yíng)銷材料和對(duì)話的參與度，人工智能平臺(tái)可以指導(dǎo)銷售代表確定完成銷售的挑戰(zhàn)水平。

與預(yù)測(cè)性人工智能相輔相成的是規(guī)范性人工智能。前者根據(jù)發(fā)生的情況向銷售代表提供行動(dòng)項(xiàng)目，而后者則實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，為銷售代表提供前進(jìn)的方向。其為銷售代表提供了完成交易的途徑。

Demand Science等平臺(tái)可以跟蹤潛在客戶的行為，并找出企業(yè)當(dāng)前銷售流程中的差距。其結(jié)果是順暢的客戶體驗(yàn)和更多轉(zhuǎn)化為銷售的機(jī)會(huì)。在某些情況下，人工智能平臺(tái)甚至在銷售代表不在時(shí)使用自然語(yǔ)言處理來(lái)吸引潛在客戶。

因此，潛在客戶保持參與，銷售代表可以跟進(jìn)額外的信息，以幫助更快地完成銷售。

3、支持更多客戶自助服務(wù)

聊天機(jī)器人代表人工智能在客戶服務(wù)領(lǐng)域已經(jīng)有一段時(shí)間了。然而，最近的發(fā)展將人工智能推向了客戶服務(wù)鏈的更上游，幫助企業(yè)減少不太重要的客戶電話，并幫助服務(wù)代表優(yōu)先處理重要的客戶電話。

人工智能現(xiàn)在可以通過(guò)多個(gè)渠道與客戶互動(dòng)。這個(gè)不起眼的聊天機(jī)器人已經(jīng)變得更加強(qiáng)大，比以往任何時(shí)候都能回答復(fù)雜的客戶問(wèn)題。例如，由Dialpad驅(qū)動(dòng)的AI聊天機(jī)器人可以從以前的對(duì)話、客戶訂單數(shù)據(jù)和爭(zhēng)議對(duì)話中檢索數(shù)據(jù)，以提供對(duì)狀態(tài)等的洞察。

該平臺(tái)還通過(guò)語(yǔ)音渠道與客戶互動(dòng)。例如，客戶可以撥打一個(gè)號(hào)碼，并通過(guò)輸入AI通過(guò)語(yǔ)音處理和傳遞的信息來(lái)解決常見(jiàn)的查詢。結(jié)果是更少的呼叫量和更高的客戶服務(wù)效率。

人工智能還擅長(zhǎng)檢測(cè)客戶何時(shí)希望與人交談，而不是與機(jī)器人互動(dòng)。通常，客戶很難檢索到可讓其與人聯(lián)系的電話號(hào)碼或電子郵件。人工智能可以迅速提供這個(gè)數(shù)字作為一個(gè)簡(jiǎn)單問(wèn)題的答案。

4、降低會(huì)計(jì)師的復(fù)雜性

會(huì)計(jì)是一個(gè)非常神秘的領(lǐng)域，最小的錯(cuò)誤都可能使問(wèn)題復(fù)雜化。大企業(yè)不敢冒險(xiǎn)重述財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)，因?yàn)槠鋼?dān)心品牌受損和股價(jià)暴跌等其他影響。

目前，嵌入會(huì)計(jì)平臺(tái)的人工智能可以自動(dòng)完成簿記和文書任務(wù)，如應(yīng)付賬款匹配。例如，一旦付款清算，AI將根據(jù)正確的日記賬分錄對(duì)其進(jìn)行分類，并將付款收據(jù)與發(fā)票和采購(gòu)訂單進(jìn)行匹配。

因此，會(huì)計(jì)人員可以隨時(shí)獲得所需的所有信息。更復(fù)雜的平臺(tái)，比如Vic.ai正在開(kāi)發(fā)的平臺(tái)。Ai將更進(jìn)一步，自動(dòng)化會(huì)計(jì)分錄。其結(jié)果是減少了會(huì)計(jì)人員的文書工作，并有更多的時(shí)間來(lái)分析財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)。

人工智能還使報(bào)道變得容易。首席財(cái)務(wù)官們?cè)趯で髮?duì)自身業(yè)績(jī)的財(cái)務(wù)見(jiàn)解時(shí)，可以要求以自然語(yǔ)言提供數(shù)據(jù)，并收到一份能夠更深入地挖掘數(shù)據(jù)的定制報(bào)告。

人工智能才剛剛起步

人工智能革命已經(jīng)開(kāi)始，我們正在見(jiàn)證技術(shù)向前邁出的最大一步。雖然時(shí)間會(huì)告訴我們業(yè)務(wù)將走向何方，但毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能將繼續(xù)存在，并為日常工作流程提高效率。

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