组织可以使用人工智能来发展业务，只要让每个人都参与进来。投资人工智能可以帮助企业在创造商业价值的同时实现增长。在这篇文章中，五位专家就企业如何使用AI来改进他们的业务和产品提出了建议。企业价值“部署人工智能的企业可以通过更有针对性和相关的客户参与、更快的业务运营可扩展性和更高的生产力来增加销售额，”在使用人工智能实践方面经验丰富的专家和经验丰富的商业顾问约翰迈克尔斯说。他还是早期人工智能公司的活跃天使投资人和董事会顾问。他提供了使用AI发展业务和创造企业价值的三个基本技巧。1.AI从你的数据中学习在开始大规模使用AI之前，重要的是要认识到AI与其他算法系统之间的根本区别。人工智能从用户数据中学习，因此它的性能会随着时间的推移而提高。这意味着数据集必须可靠，企业必须投资于展示和交流他们的道德操作实践，以确保在他们的算法中没有偏见的防御能力。2.开始在对人工智能进行任何重大投资之前，组织应该清楚地了解可能性的艺术以及可用的数据；这可能最好由面向客户的业务部门的两三个人和对组织的数据资产有透彻了解的人来完成。3.投资重点投资重点应确定首先追求哪些人工智能项目。具有高增长潜力的组织可能最适合提高客户获取率和/或交叉销售/追加销售机会的项目。在更成熟的公司中，客户可能更容易被锁定，因此可能会提高生产率、降低运营成本、扩大规模并加快新产品和服务的市场准备。人工智能如何影响和转变业务IT运营在本文中，四位专家讨论了如何使用AI不仅影响而且转变业务IT运营。在此处阅读有关新产品和服务的信息，PardoeVentures创始人兼董事总经理AndyPardoe教授解释说，人工智能可以产生新产品和服务。该技术不仅仅是提高运营效率和更好的客户服务的工具。“使用人工智能来简单地增强现有流程和程序，提高效率和运营质量是一种自然趋势，”他说。“虽然这会增加一些底线，但这是一种潜在好处有限的方法。相反，首席执行官、首席信息官、首席信息官和首席技术官应该寻求探索只有通过大量应用人工智能功能才有可能实现的新产品和服务。自新服务从一开始就具有一定程度的自动化和效率，这些新机会将增强现有产品并提供大规模增长的潜力。“人工智能在商业中的应用正在增长根据CCSInsight企业研究高级副总裁NickMcQuire的说法，大多数组织计划在未来12个月内增加IT投资，以推动转型和提高弹性。但最重要的是，他认为组织正在寻求成长，CCSInsights调查的公司中有超过60%现在计划增加对人工智能的投资，作为实现这一目标的关键领域。在如此困难的环境中成长起来。最重要的是，这些环境拥有所有“在大流行期间加速。首先是在客户体验方面，AI被用于虚拟代理等领域以减少等待时间，并用于联络中心转型以帮助现在远程工作的联络中心人员处理更高价值的客户查询，”McQuire说。他继续说：“第二个领域是个性化。人工智能正被用于电子商务以改善购买经验，并更准确地改进需求预测。在某些情况下，我们已经看到在购买体验中有效使用AI后，它可以将转化率提高多达20%。“第三，我们还看到人工智能被用于欺诈检测，帮助公司，尤其是金融公司，改善客户体验并在欺诈交易中节省资金。”AI是现代劳动力的一部分LikeMcQuire，AppianMalcom产品战略副总裁Ross，CTOMalcom副总裁，明白Covid-19表明每个组织都需要一个快速变化和不断适应的计划。“大流行已经扰乱了从研发到供应链、交付和客户服务的几乎所有主要业务流程。人工智能可以在将这些破碎的流程重新创建为智能流程方面发挥重要作用，从而帮助组织在未来做出更好的决策。更好的决策，”他说。然而，人工智能本身不会影响业务成果。相反，罗斯称人工智能是现代劳动力的一部分，与软件机器人和人类并驾齐驱。“为了从业务成果中获得最大价值，所有现代“工作人员——人和机器——必须在单一工作流程中无缝协调。这就是更好的决策如何转化为更快、更好的行动的方式，”他建议道。Alteryx欧洲、中东和非洲地区副总裁艾伦·吉布森(AlanGibson)带领所有人踏上人工智能之旅，他补充说：“未来五年将从人工智能中受益最多的企业将不仅投资于为全体员工配备合适的技术，而且在一种赋予所有员工权力以实现变革的文化——而不仅仅是数据科学家和分析师。”这是关于让每个人都踏上AI之旅——“增长意味着流程的简化和自动化，为此，企业领导者需要考虑如何让所有员工都能使用新兴技术。一个易于使用的自动化数据分析平台将被证明是未来十年最有价值的，更不用说经济智能了，”他继续说道。以流行的健身品牌Gymshark为例，Gibson解释说它使用了一个自动化分析平台快速准确地确定哪些类别表现良好（哪些表现不佳）。该平台使公司能够调整产品供应、定制营销方法，并最终在经济不确定时期保持敏捷和盈利。然而，并非所有企业都处于这种状态阶段，许多人都在努力拥抱人工智能。根据吉布森的说法，“我们今天面临的巨大障碍是人与技术的交叉点。克服障碍的关键是解决技能差距并赋予员工解决复杂数据科学问题的能力。它人们普遍认为数据可以增加价值，但前提是日常员工可以挑选相关的、可操作的见解来告知他们整个组织的企业。”
