人工知能がビジネスプロセスを合理化できる 4 つの方法

モノのインターネットから販売やマーケティングに至るまで、人工知能は企業のビジネスのやり方に影響を与えています。ここでは、人工知能が現在ビジネスに革命を起こしている 4 つの方法を紹介します。

今日、人工知能 (AI) はどこにでも存在します。このテクノロジーはまだ初期段階にありますが、AI が間もなくビジネスのほぼすべての分野で中心的な役割を果たすようになるのは間違いありません。この事実の証拠は、人工知能がいくつかのアプリケーションに存在していることです。ただし、その現在の機能は、人工知能が実行できるすべての表面をなぞっただけです。

モノのインターネットから販売やマーケティングに至るまで、人工知能は企業のビジネスのやり方に影響を与えています。ここでは、人工知能が現在ビジネスに革命を起こしている 4 つの方法を紹介します。

1. モノのインターネットの安定した発展

重工業は、モノのインターネット技術を最も早く採用した業界の 1 つです。部品のライフサイクルの追跡から品質管理に至るまで、IoT は製造とサプライ チェーンで中心的な役割を果たします。通常、IoT デバイスは使用状況データをコントロール センターに送信し、コントロール センターはこれらのデータ セットを取り込んでさらなる分析を行います。

これは素晴らしいように思えますが、いくつかの制限があります。まず、コントロール センターが複数のデータ セットにアクセスできる場合、コラボレーションは困難になります。たとえば、産業用ポンプに接続された IoT デバイスは、流量とコンポーネントの品質を測定するデータセットを生成します。これらのデータセットはさまざまなチームによって監視されているため、使用量のしきい値に対するアラートの設定が困難になります。

人工知能は、企業が組織内のさまざまなチーム向けにカスタム アラートを作成できるようにすることで、この状況を変えます。また、大量のデータを取り巻く問題も解決します。人間の目は、これらのデータセットを検証して解析するのに何時間もかかります。人工知能はデータを瞬時に処理し、不適切な使用や潜在的なリスクをオペレーターに迅速に警告します。

Sternum のようなスタートアップ企業は、人工知能を使用して IoT 構築者の作業を簡素化することで、この可観測性を高めています。

Sternum は、ユーザー定義のトレース データを使用してデバイスの望ましい動作のプロファイルを作成し、重要で異常なパターンを強調表示する AI ベースの学習エンジンを開発しました。デバイスが接続されると、システムはデータの収集を開始し、短い学習期間の後、第 2 の目として機能し始め、人間のオペレーターでは数時間、場合によっては数日かかる可能性のある異常なアクティビティに関するアラートを提供します。

これらの進歩のおかげで、企業はより多くの IoT デバイスを活用して、より大規模なデータ セットを収集し、分析から学んだ教訓をより適切に適用できるようになります。

その結果、最適な効率で結果を生み出す安全な操作環境が実現します。

2. B2B SDR プロセスの簡素化

B2B 営業は、これらの分野の企業の成功に不可欠です。しかし、B2B の代表者は大きな課題に直面しています。まず、購入サイクルは長く、複数の利害関係者が関与します。販売条件は製品デモのリクエストからコールバックまで変わる可能性があるため、購入意図を解釈するのは困難な場合があります。たとえば、競合他社が、より多くの問題を引き起こす新機能をリリースする可能性があります。

企業は顧客の購入サイクルの長さを変えることはできませんが、販売プロセス中に営業担当者により多くの火力を与えることはできます。 AI 支援セールスは現在、B2B セールスにとって大きな変革をもたらしており、SDR はそれに適しています。

予測 AI により、営業担当者が以前の行動に基づいて購入者の意図を予測できるようになりました。 AI プラットフォームは、マーケティング資料や会話に対するエンゲージメントを測定することで、営業担当者が販売を成立させる際の課題レベルを判断できるようにします。

予測人工知能を補完するものは、規範的人工知能です。前者は、何が起こったかに基づいて営業担当者にアクションアイテムを提供し、後者はリアルタイムでデータを処理して、営業担当者に今後の方向性を提供します。営業担当者に取引を成立させる方法を提供します。

Demand Science のようなプラットフォームは、見込み客の行動を追跡し、企業の現在の販売プロセスのギャップを特定できます。その結果、顧客エクスペリエンスがスムーズになり、販売につながる機会が増加します。場合によっては、AI プラットフォームが自然言語処理を使用して、営業担当者がいないときに潜在顧客を引き付けることもあります。

これにより、見込み客は関心を持ち続け、営業担当者は追加情報をフォローアップして、販売をより早く成立させることができます。

3. より多くの顧客セルフサービスのサポート

チャットボットは、しばらくの間、顧客サービス分野における人工知能の代表的な存在です。しかし、最近の開発により、AI は顧客サービス チェーンのさらに上位に進出し、企業が重要度の低い顧客からの電話を減らし、サービス担当者が重要な顧客からの電話を優先できるようになりました。

人工知能は、複数のチャネルを通じて顧客と対話できるようになりました。謙虚なチャットボットはさらに強力になり、これまで以上に顧客の複雑な質問に答えます。たとえば、Dialpad を利用した AI チャットボットは、以前の会話、顧客の注文データ、議論の会話からデータを取得して、ステータスなどに関する洞察を提供できます。

プラットフォームは音声チャネルを通じて顧客と対話することもできます。たとえば、顧客は番号をダイヤルし、AI が処理して音声で提供する情報を入力することで一般的な質問を解決できます。その結果、通話量が減り、より効率的な顧客サービスが実現します。

AI は、顧客がボットと対話するのではなく、人間と話したいときを検出することにも優れています。多くの場合、顧客は連絡先の電話番号や電子メールを見つけるのが困難です。人工知能は、簡単な質問に対する答えとしてこの数値をすぐに提供できます。

4. 会計士の複雑さを軽減する

会計は非常に謎に満ちた分野であり、ほんの小さな間違いが問題を複雑にする可能性があります。大企業はブランドの毀損や株価急落などの影響を恐れ、決算を修正するリスクを恐れている。

現在、会計プラットフォームに組み込まれた人工知能は、簿記や買掛金の照合などの事務作業を自動化できます。たとえば、支払いが完了すると、AI が正しい仕訳入力に基づいて支払いを分類し、支払いの領収書を請求書や注文書と照合します。

つまり、会計士は必要な情報をすべてすぐに手に入れることができます。 Vic.ai によって開発されているものなど、より複雑なプラットフォーム。 AIはさらに一歩進んで、会計入力を自動化します。その結果、会計士の事務処理が減り、財務実績の分析により多くの時間が費やされるようになります。

人工知能により、レポート作成も簡単になります。業績に関する財務上の洞察を求めている CFO は、自然言語でデータを要求し、データをより深く掘り下げたカスタマイズされたレポートを受け取ることができます。

人工知能は始まったばかりです

人工知能革命が始まり、私たちはテクノロジーにおける最大の前進を目の当たりにしています。ビジネスの行方は時間が経てばわかりますが、AI が定着し、日常のワークフローに効率性をもたらすことは間違いありません。

以上が人工知能がビジネスプロセスを合理化できる 4 つの方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。