人工智能和机器学习在B2B领域的崛起

　　而库存管理是机器学习(人工智能的一个分支)提高生产力和效率的一个过程。

　　人工智能是革命性的技术，ChatGPT和Dall-E图像生成等项目都证明了这一点。然而，企业真的能在日常运营中使用人工智能的超能力吗?当然可以!

　　人工智能在很多方面都取得了进步。此外，由于在商业行业中已经实施人工智能技术，它对非技术用户来说变得更容易接近。

　　人工智能和机器学习正在改变人们开展业务的方式，提高人们的工作效率。从推测客户行为到减少人工数据输入，人工智能在企业中的应用正以前所未有的方式变得不可或缺。

　　有了人工智能，人们现在可以比以往更快更准确地做出决定。以下将讨论一些人工智能业务应用程序。

　　机器学习和人工智能如何使企业的业务受益?　　

　　数据分析、自动化和自然语言处理(NLP)是人工智能的热门应用。但这意味着什么?它如何简化程序并提高运营效率?

　　•数据分析：企业通过识别新模式和关联数据获得以前无法获得的见解。

　　•自动化人工智能：由于采用自动化技术，员工可以从单调、重复的工作中解脱出来。他们可以腾出时间来专注于完成更高价值的工作，因为他们不再花费大量的时间在重复的任务上。自动化人工智能也更准确，不太可能忽略关键信息。因此流程得到了改进，员工满意度也得到了提高。

　　•自然语言处理(NLP)和音调检测：许多人都在考虑自然语言处理，因为它使聊天机器人更有帮助，并为听力损失等残疾人增加了可访问性。

　　以下了解人工智能在商业中最常见和最实际的应用。

　　销售中的人工智能　　　　经验丰富的销售人员和销售组织正在重新评估销售中人员与机器的比例。自动化人工智能已经在促进销售活动，并将继续影响。根据《哈佛商业评论》的一项研究，使用人工智能进行销售的企业可以增加50%以上的潜在客户，减少60%～70%的通话时间，降低40%～60%的成本。这些数字表明，希望提高利润的企业有必要研究人工智能。

　　人工智能在销售中的几个应用实例如下：

　　•潜在客户评分：人工智能帮助确定潜在客户的优先级。有了这些人工智能工具，销售人员可以根据客户购买的可能性对他们进行排名。人工智能可以利用机会或潜在客户的管道对它们进行排名，或者根据它们成功完成交易的可能性进行排名。这是通过将客户过去的信息、他们的社交媒体帖子和销售人员与客户的互动历史放在一起来完成的。

　　•外发电子邮件活动：电子邮件活动在销售和市场营销中已经存在很长时间了，其原因很充分：它们很有效。但发送数百甚至数千封电子邮件并跟踪回复可能会让人很累。有了人工智能解决方案，能够以任何想要的方式跟踪、排序和归档电子邮件回复。它们消除了检查回复和人工标记重要邮件的需要。

　　•需求预测：预测可以实现自动化，尽管很复杂。人工智能能够根据所有客户互动和过去的销售结果自动准确地生成销售预测。

　　营销中的人工智能　　

　　在运营效率和客户体验之间找到适当的平衡是至关重要的，任何营销人员都可以证明这一点。使用人工智能技术解决方案是将两者最大化的最佳方法之一。

　　下面列出了一些最有效的方法：

　　•搜索引擎优化(SEO)：搜索引擎优化中的“搜索量”告诉有多少人在寻找产品或服务时搜索特定的术语和短语。像机器学习(ML)算法这样的新技术正在帮助人们更好地理解搜索内容和使用搜索词背后的意图。另一个好处是分析竞争对手使用的SEO策略，以检查自己的弱点，或者从他们没有使用的关键词中受益。人工智能还能够为企业的网站创建SEO优化的营销内容。

　　•竞争对手分析：与其花几个小时浏览竞争对手的推文，人工智能可以根据话题或主题对它们进行分类，并提醒关注新兴趋势。

　　•市场调查：不要抛弃来自客户调查或其他来源的定量数据。这些见解是集中的，便于访问，人工智能工具可以大规模地分析这些见解，而不需要企业或其团队人工标记。

　　•图像识别：通过计算机视觉，像计算机和系统这样的设备可以从数字图片、视频和其他视觉输入中推断出意义，然后采取适当的行动或提出建议。营销人员可以分析每天发布到社交媒体网站上的数百万张图片，以更多地了解商品或服务的使用方式和地点。因此，可以开发新的指标来评估市场渗透率和品牌知名度。

　　运营中的人工智能　　

　　将人工智能应用于业务运营(AIOps)已经成为企业数字化转型的重要组成部分。以下是AIOps的一些应用：

　　库存管理：库存管理是机器学习(人工智能的一个分支)被证明可以提高生产力和效率的一个过程。这很简单，就像把图像数据上传到一个人工智能工具上，它可以识别图像中的缺陷，或者对它们进行分类和标记。这些应用程序甚至可以链接到您当前的工具堆栈或在线商店，以自动分配标签。

　　人工智能在客户支持中的应用　　

　　不可否认的是，企业的成功取决于它的客户。主要目标是解决他们的问题，但有时不可能同时管理各种任务。在这一期间保持积极的在线评论，给联系业务的客户及时和有益的回复，而就很有挑战性。分配资源来监视客户消息需要花费时间和费用。此外，客户电子邮件的数量可能会有所不同，因此企业的客户支持团队可能会在一个下午超负荷工作，而在另一个下午可能完全空闲。

　　以下是人工智能如何解决这些挑战：

　　•优先排序和启动：人工智能可以用来在与客户和潜在客户的许多聊天中来回切换。人工智能系统能够识别出传达紧急情况的最关键词语。人工智能可以识别客户查询中容易出现危机的单词或短语，例如“我要离开你的公司”。对于潜在客户，人工智能可以识别诸如“这个报价听起来很有趣”，“我想下周购买”之类的短语，以及其他可能导致潜在销售的类似短语。

　　•自动分析客户信息：人工智能工具可以在先进技术的帮助下确定客户信息的语气和意图。人工智能将评估信息的整个场景，而不是像现在这样仅仅识别一个特定的关键字，例如“抱怨”。因此，即使是最长的文本也可以正确分类并分发给适当的团队。用户不需要编码经验就可以实现此功能，因为有些工具是为非工程师设计的。

　　结论　　

　　人工智能和机器学习已经彻底改变了商业领域，并将在很长一段时间内保持这种状态。

　　在商业环境中实施人工智能可以减少在重复任务上花费的时间，提高员工的生产力，并改善营销、运营、销售等方面的客户体验。