Vier Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz Geschäftsprozesse rationalisieren kann

Vom IoT bis hin zu Vertrieb und Marketing hat künstliche Intelligenz Einfluss auf die Art und Weise, wie Unternehmen Geschäfte tätigen. Hier sind 4 Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz Unternehmen derzeit revolutioniert.

Künstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage überall. Obwohl die Technologie noch in den Kinderschuhen steckt, besteht kein Zweifel daran, dass KI bald in fast allen Geschäftsbereichen eine zentrale Rolle spielen wird. Ein Beweis für diese Tatsache ist das Vorhandensein künstlicher Intelligenz in mehreren Anwendungen, obwohl ihre derzeitigen Fähigkeiten nur an der Oberfläche dessen kratzen, was sie alles kann.

Vom Internet der Dinge bis hin zu Vertrieb und Marketing: Künstliche Intelligenz hat Einfluss auf die Art und Weise, wie Unternehmen Geschäfte tätigen. Hier sind 4 Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz Unternehmen derzeit revolutioniert.

1. Stabile Entwicklung des Internets der Dinge

Die Schwerindustrie ist eine der ersten Branchen, die die Technologie des Internets der Dinge eingeführt hat. Von der Verfolgung des Teilelebenszyklus bis hin zur Qualitätskontrolle spielt das IoT eine zentrale Rolle in der Fertigung und den Lieferketten. Typischerweise übermitteln IoT-Geräte Nutzungsdaten an ein Kontrollzentrum, das diese Datensätze zur weiteren Analyse aufnimmt.

Obwohl das großartig klingt, gibt es einige Einschränkungen. Erstens ist die Zusammenarbeit schwierig, wenn ein Kontrollzentrum Zugriff auf mehrere Datensätze hat. Beispielsweise generieren IoT-Geräte, die mit Industriepumpen verbunden sind, Datensätze zur Messung der Durchflussleistung und der Komponentenqualität. Diese Datensätze werden von verschiedenen Teams überwacht, was das Festlegen von Warnungen für Nutzungsschwellenwerte schwierig macht.

Künstliche Intelligenz ändert dies, indem sie es Unternehmen ermöglicht, benutzerdefinierte Benachrichtigungen für verschiedene Teams innerhalb der Organisation zu erstellen. Es löst auch die Probleme im Zusammenhang mit großen Datenmengen. Das menschliche Auge benötigt Stunden, um diese Datensätze zu überprüfen und zu analysieren. Künstliche Intelligenz kann Daten sofort verarbeiten und Bediener schnell auf unsachgemäßen Gebrauch oder potenzielle Risiken aufmerksam machen.

Startups wie Sternum erhöhen diese Beobachtbarkeit, indem sie KI einsetzen, um die Arbeit derjenigen zu vereinfachen, die IoT entwickeln.

Sternum hat eine KI-basierte Lernmaschine entwickelt, die benutzerdefinierte Trace-Daten verwendet, um Profile des gewünschten Geräteverhaltens zu erstellen und wichtige und anomale Muster hervorzuheben. Sobald das Gerät angeschlossen ist, beginnt das System mit der Datenerfassung und fungiert nach einer kurzen Lernphase als zweites Augenpaar, das Warnungen vor ungewöhnlichen Aktivitäten ausgibt, deren Entdeckung für einen menschlichen Bediener Stunden oder sogar Tage dauern kann.

Dank dieser Fortschritte können Unternehmen mehr ihrer IoT-Geräte einsetzen, um größere Datensätze zu sammeln und die aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse besser anzuwenden.

Das Ergebnis ist eine sichere Betriebsumgebung, die Ergebnisse mit optimaler Effizienz liefert.

2. Vereinfachen Sie den B2B-SDR-Prozess

B2B-Verkäufe sind für den Erfolg von Unternehmen in diesen Bereichen unverzichtbar. Allerdings stehen B2B-Vertreter vor großen Herausforderungen. Erstens ist der Kaufzyklus lang und umfasst mehrere Interessengruppen. Die Interpretation der Kaufabsicht kann eine Herausforderung sein, da sich die Verkaufsbedingungen von Produktdemoanfragen bis hin zu Rückrufen ändern können. Beispielsweise kann ein Konkurrent neue Funktionen veröffentlichen, die mehr Probleme verursachen.

Während Unternehmen die Länge des Kundenkaufzyklus nicht ändern können, können sie den Vertriebsmitarbeitern während des Verkaufsprozesses mehr Schlagkraft geben. KI-gestützter Vertrieb verändert mittlerweile den B2B-Vertrieb, und SDR ist dafür besser geeignet.

Predictive AI kann Vertriebsmitarbeitern jetzt Vorhersagen zur Käuferabsicht basierend auf ihrem bisherigen Verhalten liefern. Durch die Messung des Engagements in Marketingmaterialien und Gesprächen können KI-Plattformen Vertriebsmitarbeitern dabei helfen, den Schwierigkeitsgrad beim Abschluss eines Verkaufs zu bestimmen.

Die prädiktive KI wird durch präskriptive KI ergänzt. Ersteres stellt den Vertriebsmitarbeitern Aktionspunkte basierend auf dem Geschehen bereit, während letzteres Daten in Echtzeit verarbeitet, um den Vertriebsmitarbeitern einen Weg nach vorne zu bieten. Es bietet Vertriebsmitarbeitern die Möglichkeit, Geschäfte abzuschließen.

Plattformen wie Demand Science können das Lead-Verhalten verfolgen und Lücken im aktuellen Verkaufsprozess eines Unternehmens identifizieren. Das Ergebnis ist ein reibungsloses Kundenerlebnis und mehr Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung. In einigen Fällen nutzen KI-Plattformen sogar die Verarbeitung natürlicher Sprache, um potenzielle Kunden anzusprechen, wenn keine Vertriebsmitarbeiter vor Ort sind.

So bleiben Interessenten engagiert und Vertriebsmitarbeiter können mit zusätzlichen Informationen nachfassen, um den Verkauf schneller abzuschließen.

3. Unterstützen Sie mehr Customer Self-Service

Chatbots stellen seit einiger Zeit künstliche Intelligenz im Bereich Kundenservice dar. Allerdings haben die jüngsten Entwicklungen die KI in der Kundendienstkette weiter nach oben gedrängt, was Unternehmen dabei hilft, weniger wichtige Kundenanrufe zu reduzieren und Servicemitarbeitern dabei zu helfen, wichtige Kundenanrufe zu priorisieren.

KI kann jetzt über mehrere Kanäle mit Kunden interagieren. Der bescheidene Chatbot ist leistungsfähiger geworden und beantwortet komplexe Kundenfragen als je zuvor. Beispielsweise kann ein von Dialpad unterstützter KI-Chatbot Daten aus früheren Gesprächen, Kundenbestelldaten und Streitbeilegungsgesprächen abrufen, um Einblicke in den Status und mehr zu geben.

Die Plattform interagiert auch über Sprachkanäle mit Kunden. Kunden können beispielsweise eine Nummer wählen und häufige Fragen klären lassen, indem sie Informationen eingeben, die die KI verarbeitet und per Sprache übermittelt. Das Ergebnis ist ein geringeres Anrufvolumen und ein effizienterer Kundenservice.

KI ist auch gut darin zu erkennen, wenn ein Kunde mit einem Menschen sprechen möchte, anstatt mit einem Bot zu interagieren. Kunden haben oft Schwierigkeiten, eine Telefonnummer oder E-Mail-Adresse abzurufen, über die sie eine Person kontaktieren können. Künstliche Intelligenz kann diese Zahl als Antwort auf eine einfache Frage schnell liefern.

4. Reduzieren Sie die Komplexität für Buchhalter

Buchhaltung ist ein sehr mysteriöses Gebiet, und der kleinste Fehler kann das Problem verkomplizieren. Große Unternehmen haben Angst davor, ihre Finanzergebnisse anzupassen, aus Angst vor Markenschäden und anderen Auswirkungen wie sinkenden Aktienkursen.

Derzeit kann in Buchhaltungsplattformen eingebettete künstliche Intelligenz die Buchhaltung und Büroaufgaben wie den Kreditorenabgleich automatisieren. Sobald beispielsweise eine Zahlung eingegangen ist, klassifiziert die KI sie anhand des korrekten Journaleintrags und gleicht Zahlungsbelege mit Rechnungen und Bestellungen ab.

So haben Buchhalter alle Informationen, die sie benötigen, immer zur Hand. Komplexere Plattformen, wie die von Vic.ai entwickelte. KI wird noch einen Schritt weiter gehen und Buchhaltungseinträge automatisieren. Das Ergebnis ist weniger Papierkram für Buchhalter und mehr Zeit für die Analyse der finanziellen Leistung.

AI erleichtert auch die Berichterstellung. CFOs, die finanzielle Einblicke in ihre Leistung benötigen, können Daten in natürlicher Sprache anfordern und erhalten einen maßgeschneiderten Bericht, der tiefer in die Daten eintaucht.

Künstliche Intelligenz hat gerade erst begonnen

Die Revolution der künstlichen Intelligenz hat begonnen und wir erleben den größten technologischen Fortschritt. Während die Zeit zeigen wird, wohin sich das Geschäft entwickeln wird, besteht kein Zweifel daran, dass KI bestehen bleibt und die täglichen Arbeitsabläufe effizienter macht.

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