利用人工智慧改造業務：更好營運指南

有沒有註意到 Netflix 似乎總是知道您接下來想看什麼？ 或者，您的智慧型手機助理如何在您考慮之前就提醒您即將召開的會議？ 歡迎來到人工智慧的商業世界，在這裡，科技可以預測需求，讓生活變得更簡單。 想像一下，利用這種力量來幫助您的業務，將重複性任務轉變為自動化流程，預測客戶偏好，或從數英里之外發現市場趨勢。

這聽起來不是每個企業都應該擁有的秘密武器嗎？

如果您想知道人工智慧如何簡化營運、改善客戶體驗或提供隱藏在大量資料深處的關鍵見解，那麼您並不孤單。 這不再只是一個高科技夢想——它現在正在全球各個行業中發生。

這趟激動人心的旅程。 讓我們深入了解如何參與這些令人驚嘆的進步並從中獲益。

目錄：

• 人工智慧在業務流程中的作用
  • 在流程自動化中實施人工智慧
  • 利用人工智慧進行數據分析
• 利用人工智慧增強客戶體驗
  • 情緒分析：了解客戶情緒
  • 聊天機器人在客戶支援方面的力量
  • 數位個人助理：您的購物夥伴
• 人工智慧對供應鏈管理的影響
  • 數位個人助理和供應鏈
• 透過人工智慧偵測詐欺
  • 利用人工智慧最大限度地減少誤報
• 金融服務中的人工智慧
• 人工智慧中語言模型的力量
  • 自然語言處理：讓機器理解我們
  • 人工智慧寫作：當演算法變成作家
• 利用人工智慧進行影像識別
• 利用人工智慧徹底改變客戶支持
• 人工智慧業務管理的好處
  • 利用人工智慧工具
  • 自然語言處理
• 生成式人工智慧在商業中的作用
• 與 AI 業務相關的常見問題解答
  • 人工智慧如何應用於商業？
  • 我能用人工智慧賺錢嗎？
  • 商業範例中的人工智慧是什麼？
  • 我可以用人工智慧創業嗎？
• 結論

人工智慧在業務流程中的作用

人工智慧正在徹底改變企業運作的方式。 透過流程自動化，公司能夠簡化營運並減少人為幹預。 這就像擁有一個永不睡覺的數位個人助理。 從自動化日常任務到管理庫存，人工智慧正在做這一切。

根據福布斯顧問的調查，40% 的企業使用人工智慧進行庫存管理。 想想看—不再需要手動檢查庫存或放錯地方的物品。

在流程自動化中實施人工智慧

透過機器學習演算法，我們無需編程即可做出預測和決策，從而提高效率。 這些智慧技術隨著時間的推移從數據中學習，使它們能夠在不需要任何程式設計的情況下做出預測和決策。

這有助於提高效率，因為機器不會感到疲倦或無聊——它們可以比人類更快地執行重複性任務。 其中涵蓋的流程範圍之廣確實令人驚嘆：從在日曆上安排會議到自動產生報告，無所不包。

利用人工智慧進行數據分析

數據分析不僅僅是收集資訊； 重要的是你如何處理這些資訊。 人工智慧再次大放異彩，幫助我們快速、準確地從大量數據中獲得洞察。

根據前面提到的《富比士》調查，高達 46% 的企業使用人工智慧進行客戶關係管理，這意味著近一半的公司每天都依賴這些智慧型裝置。

現在你明白了——無論我們談論的是深度學習還是自然語言處理，在業務流程中應用人工智慧不僅變得可能，而且變得至關重要。

利用人工智慧增強客戶體驗

人工智慧正在改變公司與顧客的溝通方式。 由深度學習演算法提供支援的個人化推薦使購物體驗變得更加愉快和高效。

《哈佛商業評論》的一項研究表明，56% 的企業使用人工智慧來提供客戶服務。 這表明數位個人助理為客戶提供即時幫助的顯著趨勢。

情緒分析：了解客戶情緒

情緒分析使用自然語言處理來更好地理解客戶情緒。 這就像是觸手可及的智慧科技可以閱讀字裡行間的內容。 公司將這種技術應用於社群媒體貼文或產品評論，以顯著改善客戶關係管理策略。

聊天機器人在客戶支援方面的力量

沒有人喜歡再等待支援電話了； 我們生活在一個時間就是黃金的時代。 這就是人工智慧驅動的聊天機器人發揮作用的地方——它們提供即時回應並有效處理簡單的查詢，無需人工幹預。

《哈佛商業評論》的同一項研究報告稱，令人震驚的是，73% 的公司計劃使用或已經部署這些有用的小機器人。

數位個人助理：您的購物夥伴

最後但並非最不重要的一點是，讓我們來談談數位個人助理——您在線購物時最好的新朋友。 他們會記住您的喜好，根據過去的購買情況推薦產品，甚至在價格下跌時提醒您。

感謝機器學習演算法讓我們的日常生活變得更輕鬆。

人工智慧對供應鏈管理的影響

人工智慧和供應鏈營運的融合改變了企業運輸貨物、組織物流和提高生產力的方式。 一個關鍵優勢是人工智慧如何根據過去的數據產生精確的產品推薦，從而做出更明智的庫存決策。

人工智慧也大大提高了感測器數據的利用率。 智慧演算法可以即時處理大量感測器訊息，以追蹤貨運、監控倉庫狀況或在設備故障發生之前進行預測。

但讓我們在這次談話中添加一些內容。 您是否知道現在約有30% 的企業使用人工智慧進行供應鏈營運？ 幾乎三分之一的公司都在利用智慧科技的力量。

除了簡化流程和提高效率之外，採用人工智慧還可以讓組織變得更主動而不是被動。 預測分析有助於預見市場趨勢或潛在瓶頸，以便及時採取糾正措施。

數位個人助理和供應鏈

除了回答問題或安排會議等傳統用途之外，數位個人助理也開始在現代供應鏈中發揮重要作用。

一個典型的例子是亞馬遜的 Alexa，它提供語音控制的貨運追蹤或庫存檢查等功能，根本不需要任何人工幹預。 現在那不是嗎？

透過人工智慧偵測詐欺

企業正在轉向人工智慧技術來幫助偵測詐欺活動並發現可疑交易。 但這是如何運作的呢？

利用人工智慧最大限度地減少誤報

詐欺偵測的世界可能很棘手，各種各樣的誤報常常使該領域蒙上陰影。 以前，在詐欺偵測中誤報是不可避免的，但人工智慧已經大幅減少了誤報。

Incendium 對金融業實踐的研究強調機器學習演算法在這裡發揮著至關重要的作用。 它們讓系統從過去的經驗中學習，並隨著時間的推移完善其檢測能力。 與傳統方法相比，這種智慧技術更擅長區分真正的威脅和無害的異常情況。

這項進步不僅透過減少不必要的調查為企業節省了資金； 它還透過減少誤報引發的惱人的安全檢查，讓客戶的生活變得更輕鬆。

除了最大限度地減少誤報之外，這些智慧工具還為公司提供了新的方法，可以在潛在風險變成嚴重問題之前識別它們。 透過利用模仿人腦功能的深度學習技術（例如模式識別和直覺），公司可以比以往更快地發現複雜的詐欺模式。

簡而言之：採用人工智慧進行詐欺偵測不僅可以提高準確性，還可以加快整個流程，從而使企業在當今分秒必爭的快節奏數位環境中佔據優勢。

金融服務中的人工智慧

金融部門已經接受了人工智慧的使用。 許多投資公司已經在利用人工智慧的力量來預測潛在風險並制定有效的策略。 機器學習演算法篩選大量數據，並理解人類分析師可能忽略的複雜模式。

這種處理大型資料集的能力帶來了風險管理的典範轉移。 現在，人工智慧可以幫助識別可能預示潛在威脅的趨勢或異常情況。 例如，機器學習演算法可以同時分析市場狀況和消費者行為，以進行精確預測。

但這不僅涉及識別風險；還涉及識別風險。 擁抱人工智慧也意味著更準確的預測。 透過利用深度學習技術，投資公司能夠以令人印象深刻的準確性洞察未來市場趨勢。 這種方法可以幫助他們更好地制定投資策略並在變化發生之前進行預測。

福布斯顧問調查顯示，75% 的企業信任人工智慧用於與投資相關的決策流程，這表明這種智慧技術在該行業中得到了廣泛採用。

除了這些應用程式之外，數位個人助理使用的自然語言處理 (NLP) 也有助於增強客戶體驗。 這些語音助理使用 NLP 技術來解釋客戶的詢問，並根據使用隨時間收集的分析數據建立的個人化廣告模型提供建議。

• 結合人工智慧減少交易過程中的人為幹預，進而提高效率
• 數位個人助理透過提供及時的建議來改善客戶關係
• 在機器學習的幫助下，我們能夠透過使用自動化分析程序來簡化風險識別。 這使得發現潛在問題變得輕而易舉。

人工智慧中語言模型的力量

語言模型是現代人工智慧的核心。 它們就像大腦的字典，以幾乎與人類相似的方式理解和生成文本。

一個突出的例子是自然語言處理（NLP）。 它是一種人工智慧工具，可以讓機器閱讀和理解我們的語言。 但它不僅僅是文字——NLP 還包含上下文、情感，甚至諷刺。 福布斯顧問調查發現 46% 的企業使用 NLP 進行客戶關係管理。

這為我們帶來了另一個奇蹟——人工智慧寫作。 透過從海量資料集（我們談論的是數百萬個文件）中學習，這些智慧演算法可以產生自己的句子。 從產品描述到整篇新聞文章——他們都涵蓋了。

自然語言處理：讓機器理解我們

要了解這是多麼具有革命性，請回想一下您上次與 Siri 或 Alexa 的聊天。 借助先進的 NLP 技術，這些數位個人助理可以解碼您所說的內容並聰明地做出回應。

人工智慧寫作：當演算法變成作家

如果您認為機器產生的內容都是官樣文章，請再想想。 OpenAI 最先進的模型 GPT-3 的崛起，以其針對任何特定主題創作高品質散文的不可思議的能力，在人工智慧寫作領域掀起了波瀾。

利用人工智慧進行影像識別

人工智慧（AI）開闢了商業新領域—影像辨識。 透過採用機器學習演算法，企業可以增強其營運和市場滲透率。

這項技術背後的魔力在於人工智慧的深度學習面。 深度學習允許機器透過分析影像的多層特徵（例如邊緣、形狀、紋理或顏色）來模仿人類的視覺感知。

這項創新不僅限於識別影像中的對象，也超出了理解上下文的範圍。 例如，如果你給它一張有人在大熱天在雨傘下吃冰淇淋的照片； 它不僅能辨識出這個人、冰淇淋和雨傘，還能理解現在可能是夏天。

IBM 的 Watson 就是一個例子，他們利用人工智慧驅動的影像辨識工具進行醫療保健診斷，並根據透過影像擷取的使用者行為模式進行個人化廣告。 這些是在提供卓越客戶體驗方面的一些重大飛躍。

在市場成長方面， Cognilytica預測人工智慧增強影像辨識的支出將從 2023 年的 37 億美元成長到 2025 年的 266 億美元，其中零售和電子商務是主要貢獻者。

• 想像瀏覽您最喜歡的時尚網站，而其智慧型裝置會立即識別您上傳的照片中的商品並提供推薦？
• 使用臉部辨識軟體的商店可能會發現常客進入其營業場所，為他們提供客製化優惠，從而加強關係管理。
• 最好還是考慮安全系統在任何人為幹預發生之前識別威脅，確保及時啟動安全措施。

因此，我們站在黎明時分，我們的機器不僅能看到我們所看到的，也能理解它們所看到的。 隨著我們不斷部署人工智慧，我們的未來擁有無限可能。

利用人工智慧徹底改變客戶支持

人工智慧 (AI) 的興起為客戶支援注入了新的活力。 我們談論的不僅是重新粉刷一層油漆，而是徹底檢修。 現在，我們可以為客戶提供更有效率、更個人化的體驗。

透過使用人工智慧驅動的聊天機器人，企業正在重新定義與客戶互動的方式。 根據《哈佛商業評論》報道，73% 的企業已經使用或計劃很快部署這些數位助理。

考慮到聊天機器人已經從單純的基於規則的響應者發展成為能夠理解自然語言的高級對話代理，這並不奇怪。 他們就像不知疲倦的客戶服務代表，不休息。

該領域另一個令人著迷的發展是情感分析——一種用於從文字資料中衡量情感的人工智慧技術。 有了這個工具，我們就可以即時了解客戶在互動過程中的感受。

除了透過立即回答常見問題使對話更加順暢和快捷之外，這些智慧機器人還收集有價值的回饋以進行持續改進。

將人工智慧融入客戶支援不僅能提高效率，還能提高效率。 它有助於透過大規模個人化與客戶建立更牢固的關係——在此類技術出現之前這是不可能的。 根據內容行銷研究所的數據，為什麼多達 56% 的企業轉向使用人工智慧來改善客戶服務就很清楚了。

人工智慧業務管理的好處

人工智慧（AI）正在重塑商業格局。 這種變革性技術已成為企業管理的重要組成部分，帶來了許多好處。

流程自動化：人工智慧可以透過自動化重複任務來簡化營運。 例如，人工智慧驅動的聊天機器人可以幫助全天候回答客戶的疑問，無需人工幹預。 它們是完全自動化的，能夠從過去的互動中學習，隨著時間的推移提供更準確的回應。

Forbes Advisor 調查顯示，46% 的人將其用於客戶關係管理； 展示了這項技術在增強客戶體驗方面的價值。

資料分析：借助深度學習演算法，企業可以有效分析大型資料集。 機器學習演算法會篩選廣泛的數據並提取有意義的見解，而人類可能會因數據量龐大或複雜性而錯過這些見解。

利用人工智慧工具

有多種工具可用於應用這些強大的技術。 其中一個工具是 LeadFuze，這是一款專為潛在客戶開發和銷售勘探而設計的智慧軟體。

自然語言處理

自然語言處理（NLP）是人工智慧在企業管理中大放異彩的另一個面向。 NLP 讓數位個人助理等智慧型裝置更好地理解人類語言，從而更有效地回答問題或執行命令。 行銷人員報告說，利用 NLP 也有助於極大地改進他們的內容策略。

生成式人工智慧在商業中的作用

人工智慧不再是未來主義的想法，而是成為現代商業格局不可或缺的一部分，徹底改變了營運。 掀起波瀾的人工智慧的一個分支是生成式人工智慧。

透過利用機器學習演算法和數據分析，生成式人工智慧使企業能夠做出更明智的決策。 透過模仿人類的創造力，它從頭開始創造出獨特的輸出。

這項技術透過創建可以起草電子郵件或生成徽標和設計等創意內容的虛擬助手，在各個行業中發揮重要作用。 但它的應用不僅限於這些任務。

例如，行銷人員正在使用生成模型根據從大量培訓資料中提取的消費者行為模式來創建個人化廣告活動。

• 它使自動駕駛汽車具有解釋交通號誌和識別行人的能力——所有這些都是透過深度學習技術驅動的圖像識別來實現的。
• 在金融業，由該技術支援的詐欺檢測系統透過可疑交易的即時分析，顯著減少了詐欺活動。

然而，要利用這些優勢，需要仔細的實施策略，包括將資源用於品質保證檢查，因為完全依賴自動化系統有時可能會導致不可預測的結果，因為它們的「黑盒子」性質，甚至創作者有時也不知道內部發生了什麼事。

與 AI 業務相關的常見問題解答

人工智慧如何應用於商業？

人工智慧為企業的許多部分提供動力，例如自動化流程、透過聊天機器人提升客戶服務、發現詐騙模式以及將大數據轉化為有價值的見解。

我能用人工智慧賺錢嗎？

絕對地。 您可以開發基於人工智慧的產品或服務，用它來簡化營運以節省成本，或出售您作為人工智慧專家的技能。

商業範例中的人工智慧是什麼？

一個例子是使用機器學習演算法根據過去的數據預測未來的銷售趨勢。 它有助於有效地規劃庫存管理。

我可以用人工智慧創業嗎？

當然可以。 如果您擁有專業知識並看到可以透過人工智慧技術的創新應用來滿足的市場需求，那麼就繼續吧。

結論

所以，您已經看到了在商業中利用人工智慧改變遊戲規則的潛力。 顯然，人工智慧業務不再是遙遠的夢想，而是現實。

數據分析？ 我們正在獲得前所未有的見解。 流程自動化？ 檢查 – 我們正在節省員工的時間並提高效率。

透過個人化推薦或快速支援獲得更好的客戶體驗？ 完畢！ 我們不要忘記它如何改變供應鏈管理並比以往更準確地偵測詐欺活動！

簡而言之，在營運中採用人工智慧可以成為簡化流程、預測趨勢和提高客戶滿意度的秘密武器。

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