人工智能（AI）和机器学习（ML）正在成为我们工作或家庭生活中不可或缺的一部分。企业使用AI和ML来简化业务流程并帮助员工提高工作效率。社交媒体网站、搜索引擎和OTT平台使用人工智能和机器学习来帮助用户找到他们正在寻找的东西。在家里，我们出于多种目的使用基于AL的语音助手，例如Alexa、Siri和GoogleHomeAssistant。随着时间的推移，我们看到ML被企业广泛采用。北美在采用机器学习方面位居榜首，80%的公司以某种方式使用人工智能和机器学习。据GlobeNewswire报道，据称到2027年全球机器学习市场价值将达到1170亿美元，复合年增长率为39%。那么，企业使用机器学习的目的是什么？为什么AI和ML在当今的场景中如此重要，以至于有必要投资机器学习以保持竞争力？让我们找出这个问题的答案。机器学习在商业中的重要性机器学习是人工智能的一个子集。它分析数据集以跟踪模式并识别难以发现的趋势。它允许企业自动化数据分析并节省资源。(1)了解客户由于竞争的加剧，企业已经变得以客户为中心。如果您希望留住客户，了解客户的需求至关重要。请记住，您的竞争对手正在加倍努力以吸引您的客户加入他们的业务。机器学习分析客户数据，帮助您了解他们的好恶。(2)业务流程自动化机器学习如何应用于业务？当机器可以在更短的时间内以更高的效率完成一项任务时，为什么还要将其交给员工呢？让机器学习自动执行重复性任务，让您的员工有更多时间专注于核心项目。(3)广告个性化客户喜欢多样化。他们还喜欢提供尽可能多的产品/服务选项。您如何吸引客户来您的业务？个性化广告是机器学习的结果。您可以通过分析他们的搜索历史记录和购买偏好来吸引想要您提供的产品的用户。(4)提高业务安全网络安全一直是每个企业都关心的问题。一家初创公司或一家跨国公司，没有人能免受黑客攻击。但基于AI和ML的防病毒软件可以通过提供多层安全保护您的业务并防止网络攻击。当然，预计黑客也会使用相同的技术进入。但机器学习可以帮助及早发现弱点并加强整体安全系统。(5)人力资源管理中的机器学习能否增强商业工作环境中的人类学习？绝对地！机器学习以多种方式用于人力资源管理。从识别人才缺口，到筛选求职者和评估员工价值，再到提供定制的培训选项，ML可以帮助员工更好地工作。每个员工的职业发展都可以与公司的发展同步进行。(6)制造和物流人工智能和机器学习用于简化库存和缩短交货时间。机器学习使用现有数据提供有价值的见解，无论是预测性维护还是更早到达目的地的替代路线。这有助于您做出更好的决定。商务沟通中的人工智能是什么？人工智能在商务沟通中扮演什么角色？人工智能结合了机器学习、深度学习、自然语言处理和更多此类技术，可以有效地理解、分析和处理数据，从而提供有意义的洞察力。近年来，人工智能已被用于促进更好的沟通。以下是人工智能在通信中的应用方式：(1)客户服务聊天机器人聊天机器人正在改变企业与客户互动的方式。客户不必等待很长时间，也不必期望代表会尽快做出回应。这些聊天机器人不仅可以在商业网站上找到，也可以在其他通信渠道上找到。您可以为FacebookMessenger开发一个聊天机器人来回复平台上的关注者。使用聊天机器人还可以降低客户服务部门的支出成本。(2)SmartCampaignsAI解决方案可以创建智能营销活动并在目标受众中推广品牌。根据在线数据对客户进行细分和分类。这使您可以为每个客户群和每个客户创建针对性极强的广告。它可以增加将潜在用户转化为成功的潜在客户和客户的机会。(3)过滤电子邮件我们需要告诉您垃圾邮件的危害吗？他们一直来，不是吗？除非你有基于人工智能的过滤器，否则这将有效地阻止网络钓鱼邮件，并防止你的员工成为网络钓鱼邮件。袭击的受害者。与Gmail一样有效，使用您自己的基于机器学习的过滤器和垃圾邮件软件可以更好地防御网络钓鱼攻击。(4)发送自动智能回复自然语言处理有助于理解词语及其背后的意图。这可以使用人工智能和机器学习实现自动化，而不是要求员工回复每封电子邮件。自动智能回复使用适当的措辞来建立对每封电子邮件的回复。(5)员工自助服务类似于聊天机器人与客户沟通的方式，可以为内部客户（即员工）设置相同的帮助台系统。业务应用程序中的机器学习可以帮助员工通过联系聊天机器人而不是人工代理来回答他们的问题。这为两组员工节省了时间。如何将机器学习应用于业务问题？如果您知道如何使用机器学习，它可以解决多种业务问题。当然，采用AI和ML有其自身的一系列挑战需要应对。这就是为什么大多数企业都依赖离岸机器学习咨询公司来帮助采用过程。预测与决策：您需要决定是否要使用机器学习进行预测或决策。将机器学习用于错误的目的将导致损失多于利润。数据处理与分析：虽然数据丰富，但并非所有数据都有用。数据首先需要清洗，然后才能进行处理和分析。即使是非结构化数据也需要进行重复数据删除。允许错误：请记住，即使在工业中使用机器学习应用程序，也有可能出错。没有什么是绝对的，机器学习也不是100%准确的。它只能降低人为错误的风险。但如果你输入的数据本身是错误的，机器学习软件就无能为力了。首先确定问题的优先级：在对机器学习模型进行原型设计时，您需要首先关注问题领域。不要将ML用于已经有效的事情而浪费您的资源。调整和更改是必要的：您需要不断进行必要的更改和调整，以便您的基于ML的系统能够提供您想要的结果。聘请ML咨询团队将确保他们解决这些问题并帮助您实现目标。机器学习在商业通信中的用途以下是机器学习在商业通信中的一些用途：(1)电子邮件营销您是否知道垃圾邮件占2019年所有电子邮件流量的57%？但多年来，电子邮件营销一直是一种有效的策略。你如何平衡两者？您需要创建更高质量的电子邮件并特别注意内容以避免被过滤为垃圾邮件。限制促销词、针对目标受众细分和定制电子邮件、定期更新订阅者列表以及使用专用IP共享这些电子邮件是改进电子邮件营销策略的方法。机器学习可以帮助您实现这一目标。(2)智能呼叫中心业务通信中的机器学习导致使用最新技术改造呼叫中心系统。智能呼叫中心是通信系统在云平台上的呼叫中心。VoIP（集成协议语音）用于拨打电话。这与企业的社交媒体和CRM软件集成在一起。虚拟呼叫中心收集的数据使用人工智能和机器学习进行处理，以进行快速分析和洞察。您可以使用机器人来支持您的客户服务团队。这些机器人可以评估客户的情绪状态，并将他们与真正的代理联系起来，以便快速解决问题。(3)通过对潜在客户进行分类，通过选择性销售来增加销售额是业务的最终目标。机器学习可以帮助您确定接触潜在潜在客户并说服他们成为客户的最佳方式。这个人是否更有可能回复代理或电子邮件的电话？他们会更喜欢与机器人聊天吗？ML将检测数据中的模式并与销售团队分享见解。然后团队可以制定综合策略，成功地将客户添加到列表中。可以为每个客户开发一种通信方法。(4)分析沟通以获得洞察力通过分析与客户的沟通，您可以了解很多关于客户的信息。他们如何回应建议？是什么激怒了客户？语气有变化吗？是什么让他们开心？他们提供什么样的反馈？手动分析此信息是一项非常困难的任务，并且可能导致对客户的误解。机器学习解决方案简化了流程并使其非常高效。(5)监督机器学习监督机器学习在现代企业有哪些应用？推荐引擎是商业通信中监督机器学习的最好例子。Netflix以使用它向订阅者推荐相关内容而闻名。亚马逊是另一个拥有精准推荐引擎的平台。这种沟通方式看似简单易行，但对销售和收入有着非常积极的影响。(6)动态定价Uber和Ola等出租车服务是动态定价的最好例子。行程费用取决于所选车辆、到目的地的距离以及路线的一般交通状况。机器学习算法使用历史和实时数据来建议对企业和客户有利的价格。这让客户满意。(7)人工智能语音助手机器学习的另一个著名例子是在工作中使用人工智能语音助手。一些公司已经开始使用语音助手来帮助人力资源团队管理他们的日常工作。这减少了同时处理多项任务和雇用更多员工来管理报告和沟通的需要。(8)内容机器学习可用于提高您在互联网上发布的内容的质量。分享有价值和权威的内容是成为行业领导者的关键。使用ML帮助营销团队和编辑寻找新主题、构建帖子和短语内容以最大限度地扩大读者群。(9)A/B测试A/B测试是您营销策略的重要组成部分，用于确定接触目标受众的正确方式。使用机器学习的A/B测试可以提高流程效率，并通过优化广告最大限度地降低错失机会的风险。结论人工智能和机器学习可以通过多种方式改善业务沟通。ML不仅限于业务的一部分，这是另一个优势。您可以在整个企业中采用机器学习并将其纳入每个流程。
