Empat cara kecerdasan buatan boleh menyelaraskan proses perniagaan

Daripada Internet Perkara hinggalah kepada jualan dan pemasaran, kecerdasan buatan memberi kesan kepada cara perniagaan menjalankan perniagaan. Berikut ialah 4 cara kecerdasan buatan merevolusikan perniagaan sekarang.

Kini, kecerdasan buatan (AI) ada di mana-mana. Walaupun teknologi ini masih di peringkat awal, tidak ada keraguan bahawa AI akan memainkan peranan utama dalam hampir setiap bidang perniagaan tidak lama lagi. Bukti fakta ini ialah kehadiran kecerdasan buatan dalam beberapa aplikasi, walaupun keupayaan semasanya hanya menconteng permukaan semua yang boleh dilakukannya.

Daripada Internet Perkara kepada jualan dan pemasaran, kecerdasan buatan memberi kesan kepada cara perniagaan menjalankan perniagaan. Berikut ialah 4 cara kecerdasan buatan merevolusikan perniagaan sekarang.

1. Pembangunan IoT yang stabil

Industri berat ialah salah satu industri terawal yang menggunakan teknologi IoT. Daripada menjejaki kitaran hayat bahagian kepada kawalan kualiti, IoT memainkan peranan penting dalam pembuatan dan rantaian bekalan. Biasanya peranti IoT menghantar data penggunaan ke pusat kawalan, yang mengambil set data ini untuk analisis lanjut.

Walaupun ini kelihatan hebat, terdapat beberapa pengehadan. Pertama, kerjasama adalah sukar apabila pusat kawalan mempunyai akses kepada berbilang set data. Contohnya, peranti IoT yang disambungkan kepada pam industri akan menjana set data yang mengukur output aliran dan kualiti komponen. Set data ini dipantau oleh pasukan yang berbeza, menjadikan tetapan makluman untuk ambang penggunaan mencabar.

Kecerdasan buatan mengubah ini dengan membenarkan perniagaan membuat makluman tersuai untuk pasukan yang berbeza dalam organisasi. Ia juga menyelesaikan masalah yang mengelilingi sejumlah besar data. Mata manusia mengambil masa berjam-jam untuk mengesahkan dan menghuraikan set data ini. Kecerdasan buatan boleh memproses data dengan serta-merta dan memberi amaran kepada pengendali dengan cepat tentang penggunaan yang tidak wajar atau potensi risiko.

Pemula seperti Sternum meningkatkan kebolehmerhatian ini dengan menggunakan AI untuk memudahkan kerja mereka yang membina IoT.

Sternum telah membangunkan enjin pembelajaran berasaskan AI yang menggunakan data surih yang ditentukan pengguna untuk mencipta profil tingkah laku peranti yang diingini dan menyerlahkan corak yang penting dan anomali. Setelah peranti disambungkan, sistem mula mengumpul data dan, selepas tempoh pembelajaran yang singkat, mula bertindak sebagai set mata kedua, memberikan makluman tentang aktiviti luar biasa yang boleh mengambil masa operator manusia berjam-jam, atau bahkan berhari-hari.

Terima kasih kepada kemajuan ini, perusahaan boleh mengeluarkan lebih banyak peranti IoT mereka untuk mengumpul set data yang lebih besar dan menggunakan pengajaran yang dipelajari daripada analitik dengan lebih baik.

Hasilnya ialah persekitaran operasi yang selamat yang menghasilkan hasil dengan kecekapan optimum.

2. Permudahkan proses B2B SDR

Jualan B2B amat diperlukan untuk kejayaan perusahaan dalam bidang ini. Walau bagaimanapun, wakil B2B menghadapi cabaran yang ketara. Pertama, kitaran pembelian adalah panjang dan melibatkan pelbagai pihak berkepentingan. Mentafsir niat pembelian boleh mencabar kerana syarat jualan boleh berubah daripada permintaan demo produk kepada panggilan balik. Sebagai contoh, pesaing mungkin mengeluarkan ciri baharu yang menyebabkan lebih banyak masalah.

Walaupun perniagaan tidak boleh mengubah tempoh kitaran pembelian pelanggan, mereka boleh memberikan wakil jualan lebih kuasa api semasa proses jualan. Jualan berbantukan AI kini menjadi pengubah permainan untuk jualan B2B, dan SDR lebih sesuai untuknya.

AI Ramalan kini boleh menyediakan wakil jualan dengan ramalan niat pembeli berdasarkan tingkah laku mereka sebelum ini. Dengan mengukur penglibatan pada bahan pemasaran dan perbualan, platform AI boleh membimbing wakil jualan dalam menentukan tahap cabaran untuk menutup jualan.

Melengkapkan AI ramalan ialah AI preskriptif. Yang pertama menyediakan wakil jualan dengan item tindakan berdasarkan apa yang berlaku, manakala yang terakhir memproses data dalam masa nyata untuk menyediakan wakil jualan dengan cara ke hadapan. Ia menyediakan wakil jualan cara untuk menutup tawaran.

Platform seperti Sains Permintaan boleh menjejaki gelagat prospek dan mengenal pasti jurang dalam proses jualan semasa perniagaan. Hasilnya ialah pengalaman pelanggan yang lancar dan lebih banyak peluang untuk menukar kepada jualan. Dalam sesetengah kes, platform AI juga menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi untuk melibatkan bakal pelanggan apabila wakil jualan tiada.

Jadi prospek kekal terlibat dan wakil jualan boleh membuat susulan dengan maklumat tambahan untuk membantu menutup jualan dengan lebih cepat.

3. Sokong lebih ramai pelanggan layan diri

Chatbots telah mewakili kecerdasan buatan dalam bidang perkhidmatan pelanggan sejak sekian lama. Walau bagaimanapun, perkembangan terkini telah mendorong AI meningkatkan lagi rantaian perkhidmatan pelanggan, membantu perniagaan mengurangkan panggilan pelanggan yang kurang penting dan membantu wakil perkhidmatan mengutamakan panggilan pelanggan yang penting.

Kecerdasan buatan kini boleh berinteraksi dengan pelanggan melalui berbilang saluran. Chatbot yang sederhana telah menjadi lebih berkuasa, menjawab soalan pelanggan yang rumit berbanding sebelum ini. Contohnya, bot sembang AI yang dikuasakan oleh Dialpad boleh mendapatkan semula data daripada perbualan sebelumnya, data pesanan pelanggan dan perbualan yang mempertikaikan untuk memberikan cerapan tentang status dan banyak lagi.

Platform ini juga berinteraksi dengan pelanggan melalui saluran suara. Sebagai contoh, pelanggan boleh mendail nombor dan menyelesaikan pertanyaan biasa dengan memasukkan maklumat yang diproses dan dihantar oleh AI melalui suara. Hasilnya ialah volum panggilan yang lebih rendah dan perkhidmatan pelanggan yang lebih cekap.

AI juga pandai mengesan apabila pelanggan ingin bercakap dengan manusia dan bukannya berinteraksi dengan bot. Selalunya, pelanggan mengalami kesukaran mendapatkan semula nombor telefon atau e-mel yang membolehkan mereka menghubungi seseorang. Kecerdasan buatan boleh memberikan nombor ini dengan cepat sebagai jawapan kepada soalan mudah.

4. Kurangkan kerumitan akauntan

Perakaunan adalah bidang yang sangat misteri, dan kesilapan yang paling kecil boleh merumitkan masalah. Syarikat-syarikat besar takut untuk mengambil risiko menyatakan semula keputusan kewangan kerana bimbang akan kerosakan jenama dan kesan lain, termasuk kejatuhan harga saham.

Pada masa ini, kecerdasan buatan yang tertanam dalam platform perakaunan boleh mengautomasikan tugas simpan kira dan perkeranian seperti pemadanan akaun belum bayar. Sebagai contoh, sebaik sahaja pembayaran dijelaskan, AI akan mengklasifikasikannya berdasarkan catatan jurnal yang betul dan memadankan resit pembayaran dengan invois dan pesanan pembelian.

Jadi akauntan mempunyai semua maklumat yang mereka perlukan di hujung jari mereka. Platform yang lebih kompleks, seperti yang dibangunkan oleh Vic.ai. AI akan melangkah lebih jauh dan mengautomasikan entri perakaunan. Hasilnya adalah kurang kertas kerja untuk akauntan dan lebih banyak masa untuk menganalisis prestasi kewangan.

AI juga memudahkan pelaporan. CFO yang mencari cerapan kewangan tentang prestasi mereka boleh meminta data dalam bahasa semula jadi dan menerima laporan tersuai yang menggali data dengan lebih mendalam.

Kecerdasan buatan baru sahaja bermula

Revolusi kecerdasan buatan telah bermula, dan kami sedang menyaksikan langkah ke hadapan terbesar dalam teknologi. Walaupun masa akan menentukan ke mana perniagaan akan pergi, tidak syak lagi bahawa AI berada di sini untuk kekal dan membawa kecekapan kepada aliran kerja harian.

Atas ialah kandungan terperinci Empat cara kecerdasan buatan boleh menyelaraskan proses perniagaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!