人工智能改变商 人工智能 (AI) 并不是一个新概念——艾伦·图灵于 1950 年发表了他的论文，概述了衡量计算机智能的图灵测试。然而，几十年来，人工智能领域的进步很少，因为我们没有创建可用应用程序所需的计算能力和原始数据。1
随着我们存储、传输和计算海量数据的能力不断提高，我们现在拥有了在商业中创建有效人工智能技术的基础设施。目前，有近 80,000 家公司正在开发人工智能技术。2其中包括机器学习和深度学习技术。据全球咨询公司麦肯锡称，过去一年，组织对人工智能的采用率从 50% 上升到 72% 。3
当今商业领袖对人工智能产生兴趣的大部分原因可 人工智能改变商 以归因于生成式人工智能（一种基于训练数据模式创建新内容的技术）能力的最新突破。大多数商业领袖对人工智能的力量持乐观态度，四分之三的人预测人工智能将在不久的将来颠覆他们的行业。3人工智能的影响日益深远，体现在从金融和医疗保健到零售和制造业等众多领域。了解人工智能的变革性影响可以帮助您驾驭这个快速发展的领域，并利用其潜力推动您的职业发展。
本文将探讨人工智能在商业中的应用以及它如何改变日常运营和战略规划。
日常任务的自动化
生成式人工智能可以自动执行原本耗时 电话号码库 费力的常规任务，例如数据输入和调度。自动化这些低级任务可以让人类腾出时间去完成人工智能无法完成的高价值任务，例如需要同理心或复杂问题解决的任务。4
人工智能在商业领域的一些具体应用包括客户服务、软件开发和知识工作。人工智能技术可以显著提高这些行业工人的效率——研究表明，当知识工作者使用生成式人工智能时，生产力将提高 40-50% 。5
生产力的提高与费用的减少密切相关，尽管 如何提高销售盈利能力 人工智能也能以其他方式节省成本。人工智能可以通过减少人为错误和优化配送物流和供应链管理等领域来削减开支。例如，亚马逊使用人工智能来寻找包裹最有效的配送路线。6
企业还可以利用人工智能简化运营，从而降低劳动力成本。例如，一家零售公司使用人工智能进行库存管理，可以大幅削减因产品库存过剩或库存不足而产生的成本。
增强数据分析
人工智能对于大数据处理和改进决策至关重要。
大数据处理
商业领域的人工智能与大数据的兴起密不可分。我们通过在线开展业务和娱乐活动产生的海量数据为训练机器学习模型提供了素材，也为数据挖掘洞察提供了原始材料。7
如果没有人工智能，快速准确地处理这些大数据几乎是不可能的。商业领域的人工智能技术可以以闪电般的速度分析大量数据，发现原本隐藏的模式、趋势和见解。
机器学习算法、深度学习和自然语言 最新資料庫 处理 (NLP) 等人工智能系统对于大数据分析至关重要。Apache Spark 和 Hadoop 等工具通常用于大数据处理，使企业能够管理和解释其数据，以便将其用于战略业务决策。8此功能对于金融、医疗保健和营销等数据驱动决策至关重要的行业尤其有益。
改善决策
处理和分析大数据的能力直接转化为改善 人工智能改变商 决策机会，从而改变企业。人工智能驱动的分析使企业能够根据全面、实时的洞察而不是直觉或过时的信息制定战略。这种数据驱动的方法可以实现更准确的预测、更好的资源分配，并最终实现卓越的业务成果。
人工智能驱动的数据分析有助
于做出更明智、更及时的业务决策，从而极大地影响结果。人工智能可以快速筛选客户反馈、社交媒体互动和交易记录，为更明智的业务决策提供有价值的见解。现实世界的例子很好地说明了这一点。在零售业，沃尔玛等公司使用人工智能来优化库存管理并预测客户需求，从而降低成本并增加销售额。9
改善客户体验
公司在使用人工智能扩大客户群的同时，也在利用人工智能为每位客户创造更加个性化和个人化的体验。通过分析客户数据，人工智能可以根据个人喜好和行为定制营销信息、产品推荐甚至网站内容。这种个性化程度不仅可以提升客户体验，还可以提高参与度和忠诚度。这是许多消费者现在认为的常态趋势，71% 的消费者表示，他们希望在与企业打交道时进行个性化互动。10
AI 通过分析用户数据和偏好来定制推荐和互动，从而创造个性化的客户体验。例如，Spotify 的 AI 驱动推荐引擎为用户策划个性化播放列表，以提高用户留存率和享受度。11在零售业，电子商务平台使用 AI 来推荐与客户过去的购买和浏览行为相符的产品。这些个性化的体验让客户感到被重视和理解，从而提高满意度和回头客数量。
在客户支持方
人工智能技术提供即时、全天候的帮助，无需人工干预即可处理常见查询和问题。这可以缩短响应时间并提高客户满意度。将人工智能纳入客户服务策略可让企业高效处理大量查询。例如，电信公司可能会使用人工智能聊天机器人来协助排除故障、查询账单和更改计划。这不仅减少了人工客服的工作量，还确保客户获得及时准确的帮助
人工智能聊天机器人和虚拟助手（如美国银行的 Erica）正在提供高质量的客户体验。Erica 每天处理超过 200 万次客户互动，帮助完成监控订阅、提供消费见解和协助转账等任务。该人工智能系统通过快速解决常见问题来改善客户关系管理和效率，以便人工能够解决更复杂的问题。12
预测分析
自 20 世纪 70 年代以来，随着即时库存的出现，企业已经认识到优化库存以避免浪费的价值。预测分析中的人工智能通过预测市场趋势和消费者行为将这一概念提升到了一个新的水平，以便企业可以主动调整库存。通过分析大量过去的数据，人工智能可以发现有助于预测未来市场动态和客户行为的模式。13能够预测市场变化、客户需求和新兴机会对于保持竞争优势至关重要。
零售公司可能会使用人工智能根据季节性、经济因 人工智能改变商 素和消费者行为预测购物趋势。这种预见性有助于更好地管理库存、开展有针对性的营销活动和更精确的需求预测。同样，金融机构利用人工智能预测市场动向、指导投资策略并最大限度地降低风险。