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如何将人工智能应用于商业。 7 个基本步骤

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我们不会颂扬人工智能的优点。你可以从各个方向听到他们的声音。让我们直接进入问题的实际方面。

人工智能如何帮助我的业务?

了解更多:2024 年机器学习指南。终于明白了

让我们看看人工智能能为您的公司做些什么。

处理繁琐的任务

老实说,没有多少员工喜欢做行政任务。这需要大量的时间、精力和其他资源。然而,它们是必要的。

使用人工智能对个人和企业来说都是双赢的。

例如,RPA(机器人流程自动化)平台可以为您自动执行调度、数据输入、报告生成和其他分配等任务。

它们还提供实时监控、数据同步和电子邮件通知。

别担心,这不是数量大于质量。您可以两者兼而有之,因为 AI 通过从数据模式中学习来提高任务准确性。

因此,您的员工的创造力和整体效率将得到提高。

根据[德勤Deloitte的数据,数字化成熟的企业在推出后的短短1.2年内,其人工智能项目的投资回报率为4.3%。

改善客户体验

人工智能是创建个性化优惠的强大工具。这是因为它的算法。

人工智能助手可以分析和预测客户行为,帮助企业做出更明智的决策。

此外,您可能已经看到聊天机器人和虚拟助手可以立即响应网站访问者。

聊天机器人技术通常用于常见问题或常见问题。然而,公司也可以实施人工智能来回答有关其产品、服务等的具体查询。

一般来说,拥有一个 24/7 全天候工作的 AI 助手可以节省客户的时间并改善他们的整体体验。

协助分析

人工智能完全有能力产生销售预测和有效的预测分析。

它可以分析市场趋势、竞争对手的优势和劣势以及客户反馈。
拥有一个可以处理大量数据的助手可以确保节省时间,以及更好的决策。

处理编程无法完成的任务

随着人工智能超越了传统编程的局限性,当老式开发过于繁琐、成本高昂或无法提供可接受的结果时,它会有所帮助。

人工智能由于其灵活性,使企业能够处理非标准问题。

更重要的是,它的用途非常有创意。您可以在各个行业看到它们。

例如,优化物流中的仓库和设备维护、创建语音矫正助手、音乐播放自动评估等等。

如果你试一试,它可以使你的创新想法成为现实。

在您的业务中实施 AI 的步骤

跟上趋势并没有错。然而,仅仅为了进步而进步似乎是一种糟糕的商业策略。
为了有效地将 AI 集成到业务中,我们建议遵循以下简单步骤。

步骤 1。确定您的特定业务需求和目标

仔细查看您当前的业务流程。哪些领域运作良好,可以改进,或者还有很多不足之处?

哪个流程是员工的绊脚石?可以做些什么来改善客户服务?

哪个过程需要大量的时间、金钱和其他资源?

用于评估的一个很好的工具是力场分析

基本上,您应该反对推动变革的力量(例如,更好的客户体验)与限制变革的力量(例如,高成本)。

不仅要评估 AI 的功能和局限性,还要评估您对技术采用的内部准备情况。

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还可以使用模板进行评估。将利弊转化为数字可以帮助您更清楚地了解情况。

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第2步。选择 AI 解决方案和提供商

一旦您评估了业务需求和预算,选择最佳 AI 解决方案就会容易得多。

研究可用的 AI 工具,并探索其灵活性、可扩展性、定制级别和集成度。

分析潜在供应商的专业知识、声誉和经验。

检查法规遵从性和安全措施,以及支持产品。

第 3 步。准备数据

人工智能系统的成功依赖于高质量的训练数据。为确保这一点,请收集更多数据或改进现有来源。

要完成此步骤,通常需要经验丰富的 AI 提供商。专家团队将使用数据清理和预处理等技术来确保准确性并发现潜在问题。

就业务方面而言,您只需要收集数据并向供应商提供注释(通常是可选的)。

执行此步骤将最大限度地提高 AI 解决方案的有效性并改善业务成果。

第 4 步。制定实施策略

与任何其他实施项目一样,人工智能的采用需要规划。

设定截止日期、里程碑和具体要求。了解潜在威胁、挑战和数据隐私法规。

将职责分配给团队成员(数据科学家、ML 工程师等),并与他们讨论所有事情。

第 5 步。确保顺利集成

在选择最佳 AI 解决方案并收集数据后,您的模型将接受训练以识别趋势并提供准确的预测。

与数据科学家和 AI 专家合作,获得可靠的结果。

AI 模型将在训练和测试后集成到您公司的运营中。

为了有效地完成它,您现有的系统和程序可能需要进行调整。

因此,如果没有与重要利益相关者的互动和其他必要的帮助,就不可能顺利过渡到人工智能运营。

第 6 步。设置指南和协议

全面的数据安全和隐私政策、定义人工智能应用范围和评估判断对于最大限度地提高人工智能的优势和降低其风险至关重要。

定期查看和更新这些规则,确保符合新兴技术和业务要求。

第 7 步。评估 AI 性能

在您的公司实施 AI 后,您应该不断检查其性能。
这是为了确保它运行良好并产生预期的结果。
要评估 AI 对贵公司的影响,请设置与您的目标相对应的 KPI。例如,节省成本、改善客户服务或促进业务增长。
定期分析数据,确定问题和可能的发展领域。

结论

在商业中实施人工智能具有令人难以置信的潜力,但成功需要谨慎的战略和执行。此外,人工智能模型应不断增强和改进,以获得竞争优势。