如何在您的企業中實施人工智慧：逐步指南
已發表: 2023-05-23除非您在過去幾年裡一直生活在岩石下——或者至少自 2022 年 10 月推出 ChatGPT 以來——那麼您已經聽說過人工智慧 (AI) 如何對任何不具備這種能力的組織變得至關重要。想要被留在塵埃裡。
人工智慧提供了廣泛的好處，從自動化重複性任務到解鎖可操作的見解和提供個人化的客戶體驗。 然而，對許多企業來說，第一個問題是：如何在我的企業中實施人工智慧？
在這篇文章中，我們將為您提供在您的業務中成功實施人工智慧的路線圖。 我們也將深入探討該技術帶來的主要優勢，並重點介紹人工智慧最有影響力的業務領域。
現在，讓我們深入了解並釋放人工智慧對您業務的全部潛力。
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在商業中使用人工智慧有什麼好處？
您可能在過去一個月（或者如果您在LinkedIn 上，則在一小時內）聽過這句話一百次，因此冒著聽起來重複的風險，以下是在您的企業中實施人工智慧的主要好處。
簡化和自動化任務
人工智慧可以實現重複性任務的自動化，從而釋放寶貴的時間和資源，將其重新分配給更具策略性和複雜性的活動。
可以交給人工智慧的一些常見任務是：
- 資料輸入－例如輸入客戶資訊、產品訂單和財務資料。
- 客戶服務– 例如回答常見問題、提供產品和服務支援以及解決投訴。
- 行銷– 例如建立和傳送電子郵件活動、管理社群媒體帳號以及追蹤網站流量。
- 銷售－例如產生潛在客戶、篩選潛在客戶和安排預約。
- 管理– 例如安排會議、管理行事曆和發送提醒。
主要擔憂之一是人工智慧取代人類能力，但請放心，這還沒有發生。 人工智慧當然能夠增強人類能力，但不一定能完全取代人類。
人工智慧技術旨在根據模式和演算法執行特定功能，其速度和準確性通常在某些領域超越人類技能。 然而，在許多領域，人類的判斷力、創造力、同理心和複雜的決策仍然至關重要。
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個人化客戶體驗
人工智慧使企業可以透過分析客戶數據和行為輕鬆個性化客戶體驗，從而提供有針對性的建議、量身定制的互動並提高客戶滿意度和忠誠度：
人工智慧驅動的推薦引擎使用演算法來分析客戶偏好、購買歷史記錄、瀏覽模式和其他相關數據。 基於這些洞察，品牌可以向客戶提供個人化的產品推薦：
例如，電子商務平台可以推薦與客戶之前購買的商品相關的商品或經常一起購買的商品，從而使購物體驗更加方便並增加額外銷售的可能性。
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加強網路安全
人工智慧透過採用先進演算法即時檢測異常、模式和潛在漏洞，有助於減少網路安全威脅，從而增強整體安全措施並保護敏感資料。
即時異常檢測是指持續即時監控網路流量、使用者行為和系統日誌：
透過採用先進的機器學習演算法，人工智慧可以學習系統或網路的正常模式和行為。
然後，如果（或更現實地說，當）偵測到任何偏差或異常，例如異常登入活動、可疑資料傳輸、流量突然激增或異常通訊模式，人工智慧系統可以快速標記並調查潛在的安全問題威脅。
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獲得可行的見解
人工智慧驅動的分析為企業提供更深入的市場研究和消費者洞察，揭示可以為決策提供資訊、優化策略和推動業務成長的模式、趨勢和偏好。
人工智慧驅動的分析可以分析大量客戶資料、人口統計資料、購買歷史和線上行為，以識別不同的細分市場。
例如，線上時尚零售商可以使用人工智慧驅動的分析來識別特定的客戶群，例如「對永續時尚感興趣的年輕人」或「運動服的頻繁購買者」。 透過了解這些細分市場，零售商可以客製化行銷活動、促銷和產品供應，以滿足每個零售細分市場的獨特需求和偏好：
優化成本效率
透過自動化流程、改善資源分配和優化工作流程，人工智慧有助於降低企業的整體成本，進而提高獲利能力和財務績效。
這裡有一些例子：
- 流程自動化：可以實施人工智慧驅動的機器人流程自動化 (RPA)，以簡化資料輸入、發票處理或客戶支援票證路由。
例如，零售公司可以實施人工智慧驅動的聊天機器人來處理客戶查詢並提供支持，從而減少對額外客戶服務代理的需求。 該公司可以透過減少支援團隊的人員需求來節省成本，同時保持高水準的客戶服務。
- 優化資源分配：人工智慧可以分析數據並提供見解以優化資源分配，例如庫存管理或勞動力調度。
例如，運輸公司可以利用人工智慧演算法來優化送貨司機的路線規劃。 透過考慮交通狀況、客戶位置和交貨時間窗口等因素，人工智慧可以產生最佳路線，最大限度地減少燃料消耗、縮短交貨時間並提高整體營運效率，從而節省成本。
- 工作流程最佳化：透過利用人工智慧驅動的流程挖掘技術，企業可以深入了解任務的執行方式，識別冗餘或低效率區域，並簡化工作流程以提高效率。
例如，製造公司可以使用人工智慧來分析生產數據並識別出現生產瓶頸的區域。 透過識別這些瓶頸，公司可以優化工作流程、調整資源分配並簡化生產流程，從而降低營運成本並提高生產力。
人工智慧如何幫助企業發展
人工智慧可以透過多種方式幫助品牌成長，但並非每個特定企業都必須使用所有這些方式。 以下是人工智慧實施可以帶來益處的一些主要業務領域：
- 客戶服務（聊天機器人）：人工智慧驅動的聊天機器人可以提供即時、24/7 的客戶支持，處理日常查詢，解決常見問題，並將複雜案例上報給人工代理，確保高效和個性化的客戶互動。
- 銷售和行銷（個人化推薦）：人工智慧可以分析客戶數據和行為，以提供個人化產品推薦、量身訂製的行銷活動和有針對性的廣告，從而提高客戶參與度、滿意度和轉換率。
- 供應鏈管理（需求預測）：人工智慧演算法可以分析歷史銷售數據、市場趨勢和外部因素，產生準確的需求預測。 這使企業能夠優化庫存水準、減少缺貨並提高整體供應鏈效率。
- 金融（詐欺偵測）：人工智慧演算法可以分析大量金融數據，識別模式和異常情況，以即時偵測詐欺活動。 這有助於企業避免財務損失並保護客戶資料和交易。
- 製造（流程優化）：人工智慧可以分析來自製造設備的感測器數據，以優化生產流程、檢測異常並預測維護需求。 這可以提高生產力、減少停機時間並提高整體營運效率。
- 人力資源（虛擬助理）：人工智慧可以簡化人力資源流程，包括候選人篩選和選擇、員工入職、績效評估和人才管理。 它可以自動執行重複性任務，為決策提供數據驅動的見解，並透過聊天機器人或虛擬助理促進員工參與。
- 產品開發與研發（市場分析）：人工智慧可以透過分析市場趨勢、客戶回饋和競爭對手數據來幫助產品開發。 它可以產生產品構思、設計優化和品質控制預測分析的見解。
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如何在您的業務中實施人工智慧
將人工智慧整合到業務中可能是一項艱鉅的任務，尤其是在您不熟悉該技術的情況下。
請記住，實施人工智慧是一個迭代過程，必須從較小的、可管理的專案開始，以便在擴大規模之前獲得經驗並建立信心。
這是一個整體路線圖，分為這些較小的、可管理的步驟，可幫助您開始在業務中實施人工智慧。
1）定義你的目標
在實施人工智慧技術之前，確定您的目標很重要。 明確定義您的目標將幫助您知道從哪裡開始。
您希望透過人工智慧實現什麼目標？ 它可以改善客戶服務、產品推薦、流程優化、詐欺檢測或任何其他相關方面。
到那個時刻：
- 為了改善客戶服務，人工智慧可用於創建可以處理客戶查詢和投訴的聊天機器人。 這些聊天機器人可以被編程為理解自然語言並以類似人類的方式回應客戶的查詢。
- 為了增加銷售額，人工智慧可用於分析客戶資料以識別模式和趨勢。 這些數據可用於建立針對特定客戶群的個人化行銷活動。
- 優化供應鏈，人工智慧系統可用於預測需求並優化庫存水準。 透過分析歷史銷售數據和天氣、假日等外部因素，企業可以準確預測需求並相應調整庫存水準。
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2）確定合適的用例
定義目標後，下一步就是確定合適的用例。
對您的業務流程進行徹底分析，以確定可以有效應用人工智慧的領域。 尋找重複、耗時、資料驅動或需要複雜決策的任務。 人工智慧可以應用於各種業務功能，包括行銷、財務、人力資源和營運。
人工智慧的幾個潛在用例包括：
- 行銷，分析客戶行為和偏好以創建有針對性的廣告活動。 透過使用機器學習演算法，人工智慧可以識別客戶資料中的模式，並使用這些資訊為個人客戶客製化行銷訊息。 這可以為您的企業帶來更高的轉換率和收入。
- 金融，人工智慧可用於分析市場趨勢並對未來表現做出預測。 它還可用於自動化日常財務任務，例如處理發票和核對帳戶。
- HR ，使用 NLP 和 ML 分析履歷和工作申請，以確定最適合空缺職位的候選人。
3）收集和準備數據
人工智慧工具的成功在很大程度上取決於它接收的資料的品質和數量。 因此，在開始建立人工智慧模型之前收集和準備數據非常重要。
數據是人工智慧演算法的燃料，使它們能夠學習、做出預測並提供有價值的見解。 這就是為什麼資料準備對於在行銷中實施人工智慧工具是必要的：
- 訓練人工智慧模型：人工智慧模型，例如用於客戶細分、個人化推薦或預測分析的模型，需要對相關資料進行訓練。 透過收集和準備特定於您的行銷目標的數據，您可以訓練 AI 模型來了解您的目標受眾、他們的偏好和行為。
- 準確性和品質：人工智慧演算法依靠準確和高品質的數據來產生可靠的見解並做出明智的行銷決策。 正確的資料收集和準備可確保人工智慧工具接收可靠且相關的信息，從而得出更準確的預測和可行的建議。
- 客製化和個人化：每個企業都有獨特的行銷要求和客戶檔案。 透過收集和準備特定於您的業務的數據，您可以自訂 AI 工具以符合您的行銷目標，並為您的客戶提供個人化體驗。
- 數據驅動的決策：人工智慧工具旨在分析數據並提供可以推動行銷策略的見解。 如果沒有適當的資料收集和準備，人工智慧工具可能無法存取必要的信息，從而阻礙其提供準確建議和見解的能力。
- 合規性和隱私：在實施用於行銷的人工智慧工具時，考慮資料合規性和隱私法規非常重要。 透過正確收集和準備數據，您可以確保遵守 GDPR 和 CCPA 等相關法律法規，以保護客戶的隱私。
最後一點，您應該考慮如何繼續收集和更新數據，以隨著時間的推移改進您的人工智慧模型。 這可能是建立流程來持續收集新數據，或使用機器學習演算法自動收集和標記數據。
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4）建立人工智慧團隊或與專家合作
根據您的資源和專業知識，您可以建立內部人工智慧團隊，也可以與外部人工智慧專家或顧問公司合作。
人工智慧顧問公司是一家提供人工智慧諮詢服務、幫助企業實施基於人工智慧的解決方案、制定人工智慧策略、訓練人工智慧模型的公司。 該公司應該擁有一支由資料科學家、機器學習工程師和領域專家組成的團隊，他們可以了解您的業務需求。
- 對於剛接觸人工智慧的組織來說，與人工智慧顧問公司合作可能是個不錯的選擇。 這些公司專門幫助企業確定可以實施人工智慧的領域，並建立滿足其特定需求的客製化解決方案。 他們還可以提供培訓和支持，幫助您的團隊跟上技術的步伐。
- 如果您正在尋找一種更放手的方法，那麼與人工智慧平台提供者合作是另一個想法。 這些公司提供預先建置的人工智慧解決方案，可以根據您的需求進行客製化。 他們通常提供持續的支援和維護，因此您不必擔心自己管理技術。
- 與您所在行業的專業供應商合作是另一個需要考慮的想法。 例如，如果您從事醫療保健行業，您可能希望與專門從事醫療保健人工智慧技術的供應商合作。 這些供應商對您的行業有深入的了解，可以提供滿足您特定需求的客製化解決方案。
無論您選擇哪個選項，進行研究並選擇具有良好成功記錄的合作夥伴都很重要。 尋找案例研究和客戶評價，了解他們的專業知識和經驗。
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5）選擇人工智慧工具和技術
現在您已經評估了您的用例、資料要求和技術專業知識，請選擇最適合您的業務需求的 AI 工具、框架和技術。 如果你正在與人工智慧顧問公司合作，他們會在這方面與你合作。
有多種選項可協助解決業務問題，包括：
文案：
- 轉換.ai
- 聊天GPT
- 代言
- 碧玉
複製編輯：
- 文法
- 海明威
抄襲檢查器：
- 創意AI
- 人工智慧探測器
- GPT零
電子郵件行銷：
- 郵件黑猩猩
- 持續接觸
- 樞紐點
- 獲取回應
搜尋引擎優化：
- 塞姆拉什
- 阿雷夫斯
- 莫茲
- 間諜福
- 長尾專業版
行銷:
- 市場
- 樞紐點
- 收購
社群媒體：
- 社會麵包師
- 胡特套件
- 緩衝
- 萌芽社交
設計與圖像創作：
- 帆布
- 中途
- 達爾-E
數據分析：
- Google分析
- Adobe 分析
- 混合面板
- 吻計量學
CRO（轉換率優化）：
- 最佳化地
- 瘋狂蛋
- 霍特賈爾
- AB美味
銷售量：
- Salesforce愛因斯坦
- Hub現貨銷售中心
- 管道驅動
客戶支援：
- 禪台
- 新鮮桌面
- HubSpot 客戶關係管理
- 銷售隊伍
- 對講機
人力資源：
- 工作日
- 租用Vue
- 可行
- 繁榮地圖
人工智慧助理：
- 必應
- 概念人工智慧
- 詩人
- 聊天GPT
選擇人工智慧技術時，重要的是要考慮您業務的具體需求。
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6) 監控和評估績效
一旦您選擇了一些人工智慧工具作為開始，開始將人工智慧整合到您的業務中，並掌握了它們的竅門，您將需要持續監控它們的性能以評估它們對您的業務目標的影響。 收集使用者回饋，衡量關鍵績效指標 (KPI)，並進行必要的調整或改進以優化 AI 效能。
7）確保人工智慧的道德和負責任
人工智慧有潛力改變業務運營並改善客戶體驗，但它也引發了重要的道德和社會考慮。 因此，確保您的人工智慧方法符合道德和負責任至關重要。 這包括考慮隱私、偏見和透明度等問題，以及遵守相關法律法規。
8) 培育採用人工智慧的文化
最後，為了充分利用人工智慧工具，在企業內培養採用人工智慧的文化非常重要。 這意味著對員工進行教育和培訓，讓他們了解人工智慧的優點和局限性，鼓勵實驗和創新，並創造一個支持性和協作的環境。
隨著人工智慧的不斷發展，保持最新狀態並適應新趨勢和技術將是在競爭中保持領先的關鍵。
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關於商業人工智慧的最後一句話
在您的企業中實施人工智慧工具可能是一個複雜的過程，但目前遵循這些步驟可以幫助您獲得競爭優勢。
透過定義您的目標、確定合適的用例、收集和準備資料、建立團隊或與專家合作、選擇合適的工具、實施解決方案、監控績效、確保符合道德的 AI 以及培育採用文化，您可以利用人工智慧推動您的業務成長和創新。
如果您準備好將人工智慧應用到您的業務中， Single Grain 的行銷專家可以提供協助。
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