人工智能(AI)和機器學習(ML)正在成為我們工作或家庭生活中不可或缺的一部分。企業使用AI和ML來簡化業務流程并幫助員工提高工作效率。

社交媒體網站、搜索引擎和OTT平臺使用AI和ML來幫助用戶找到他們想要的東西。在家里，我們出于多種目的使用基于AL的語音助手，如Alexa、Siri和Google Home Assistant。

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隨著時間的流逝，我們看到ML被企業廣泛采用。北美在機器學習應用方面占據首位，80%的公司以某種方式使用人工智能和機器學習。據Globe Newswire報道，據說到2027年機器學習的全球市場價值將達到1170億美元，復合年增長率為39%。

那么，公司使用機器學習做什么?為什么AI和ML在今天的場景中如此重要，以至于有必要投資于機器學習以保持競爭力?讓我們找到這個問題的答案。

機器學習在商業中的重要性

機器學習是人工智能的一個子集。它分析數據集以跟蹤模式并識別難以發現的趨勢。它允許企業自動化數據分析并節省資源。

(1) 了解客戶

由于競爭日益激烈，企業已變得以客戶為中心。如果您希望留住客戶，了解客戶的需求至關重要。請記住，您的競爭對手正在付出更多努力來吸引您的客戶加入他們的業務。機器學習將分析客戶數據，以幫助您了解他們的喜好、喜好和厭惡。

(2) 自動化業務流程

機器學習如何用于商業?當一項任務可以由機器在更短的時間內以更高的效率完成時，為什么要把它轉嫁給員工呢?讓機器學習自動執行重復性任務，讓您的員工有更多時間專注于核心項目。

(3) 廣告個性化

客戶喜歡多樣化。他們還喜歡提供他們想要的多種產品/服務選項。您如何吸引客戶加入您的業務?個性化廣告是機器學習的結果。您可以通過分析他們的搜索歷史和購買偏好來聯系想要您提供的產品/服務的用戶。

(4) 提高業務安全性

網絡安全一直是每個企業關注的問題。一家初創公司或一家跨國公司，沒有人能免受黑客攻擊。但是基于AI和ML的防病毒軟件可以通過提供多層安全保護您的業務并防止網絡攻擊。當然，預計黑客也將使用相同的技術進入。但機器學習可以幫助提前識別弱點并加強整體安全系統。

(5) 人力資源管理

機器學習能否增強商業工作環境中的人類學習?絕對!機器學習以多種方式用于人力資源管理。從識別人才缺口到篩選申請人和評估員工的價值，再到提供定制的培訓選項，ML可以幫助員工更好地工作。每個員工的職業發展都可以與公司的發展同步進行。

(6) 制造和物流

人工智能和機器學習被用于簡化庫存并縮短交貨時間。機器學習使用現有數據提供有價值的見解，無論是預測性維護還是更早到達目的地的替代路線。這有助于您做出更好的決定。

什么是商業溝通中的人工智能?

人工智能在商務溝通中扮演什么角色?人工智能結合了機器學習、深度學習、自然語言處理以及更多此類技術，可有效理解、分析和處理數據以提供有意義的見解。近年來，人工智能已被用于促進更好的溝通。以下是人工智能在通信中的使用方式：

(1) 客戶服務聊天機器人

聊天機器人改變了企業和客戶之間的互動方式。客戶無需等待很長時間，希望代表盡快回復。這些聊天機器人不僅可以在商業網站上找到，還可以在其他通信渠道上找到。您可以為Facebook Messenger開發聊天機器人，以響應該平臺上的關注者。使用聊天機器人還降低了客戶服務部門的支出成本。

(2) 智能廣告系列

人工智能解決方案可以創建智能營銷活動，并在目標受眾中推廣品牌。客戶根據他們的在線數據進行細分和分類。這使您可以為每個客戶群和每個客戶創建超定向廣告。它可以增加將潛在用戶轉化為成功的潛在客戶和客戶的機會。

(3) 過濾電子郵件

我們需要告訴您垃圾郵件的滋擾嗎?他們不斷來，不是嗎?除非您擁有基于人工智能的過濾器，否則將有效地阻止網絡釣魚電子郵件并防止您的員工成為網絡攻擊的犧牲品。盡管Gmail很有效，但使用您自己的基于機器學習的過濾器和垃圾郵件軟件可以更好地抵御網絡釣魚攻擊。

(4) 發送自動智能回復

自然語言處理有助于理解文字和文字背后的意圖。這可以使用人工智能和機器學習自動化，而不是要求員工回復每封郵件。自動智能回復使用適當的措辭來構建每封電子郵件的回復。

(5) 員工自助服務

與聊天機器人與客戶溝通的方式類似，可以為內部客戶(即員工)設置相同的幫助臺系統。商業應用中的機器學習可以幫助員工通過聯系聊天機器人而不是人工代理來回答他們的問題。這為兩組員工節省了時間。

如何將機器學習應用于商業問題?

如果您知道如何使用機器學習，它可以解決多個業務問題。當然，采用AI和ML有其自身的一系列挑戰需要應對。這就是為什么大多數企業依靠離岸機器學習咨詢公司來幫助采用過程。

• 預測與決策：您需要確定是否要使用機器學習進行預測或決策。將機器學習用于錯誤的目的將導致損失大于利潤。
• 數據處理和分析：雖然數據豐富，但并非所有數據都有用。數據首先需要清理，然后才能進行處理和分析。即使是非結構化數據也需要去除重復項。
• 允許錯誤：請記住，即使在行業中使用機器學習應用程序時，也有出錯的機會。沒有什么是絕對的，機器學習也不是100%準確的。它只能降低人為錯誤的風險。但是如果你輸入的數據本身是錯誤的，機器學習軟件就無能為力了。
• 優先問題優先：在為機器學習模型開發原型時，您需要首先關注問題領域。不要將您的資源浪費在將ML用于已經有效的事情上。
• 調整和更改是必要的：您需要不斷進行必要的更改和調整，以便基于ML的系統提供您想要的結果。

聘請ML咨詢團隊將確保他們解決這些問題并幫助您實現目標。

機器學習在商業通信中的應用

以下是機器學習在商業通信中的一些用途：

(1) 電子郵件營銷

您是否知道垃圾郵件在2019年占電子郵件總流量的57%?但多年來，電子郵件營銷一直是一種有效的策略。你如何平衡這兩者?您需要創建質量更高的電子郵件，并特別關注內容，以避免被過濾為垃圾郵件。

限制促銷詞、針對目標受眾細分和定制電子郵件、定期更新訂閱者列表以及使用專有IP共享這些電子郵件是改進電子郵件營銷策略的方法。機器學習可以幫助您實現這一目標。

(2) 智能呼叫中心

商業通信中的機器學習導致使用最新技術改造呼叫中心系統。智能呼叫中心是其通信系統在云平臺上的呼叫中心。VoIP(集成協議語音)用于撥打電話。這與企業的社交媒體和CRM軟件集成。

虛擬呼叫中心收集的數據使用人工智能和機器學習進行處理，以實現快速分析和洞察。您可以使用機器人為客戶服務團隊提供支持。這些機器人可以評估客戶的情緒狀態，并將他們與真正的代理聯系起來，以快速解決問題。

(3) 通過對潛在客戶進行分類的選擇性銷售

增加銷售額是企業的最終目標。機器學習可以幫助您確定接觸潛在潛在客戶并說服他們成為客戶的最佳方式。該人是否更有可能回復來自代理或電子郵件的電話?他們會更喜歡與機器人聊天嗎?

ML將檢測數據中的模式并與銷售團隊分享見解。然后，團隊可以制定全面的策略，成功地將客戶添加到列表中。可以為每個客戶開發一種通信方法。

(4) 分析溝通以獲得洞察力

通過分析您與客戶的交流，您可以了解很多關于您的客戶的信息。他們如何回應建議?是什么激怒了客戶?語氣有變化嗎?什么能讓他們開心?他們提供什么樣的反饋?

手動分析這些信息是一項非常艱巨的任務，可能會導致對客戶的錯誤理解。機器學習解決方案簡化了流程并使其非常有效。

(5) 監督機器學習

監督式機器學習在現代企業中有哪些應用?推薦引擎是商業通信中受監督機器學習的最佳示例。Netflix以使用它向訂閱者推薦相關內容而聞名。亞馬遜是另一個擁有準確推薦引擎的平臺。這種溝通形式看起來簡單易行，但對銷售和收入有非常積極的影響。

(6) 動態定價

Uber和Ola等出租車服務是動態定價的最好例子。行程費用取決于所選車輛、到目的地的距離以及該路線的一般交通狀況。機器學習算法使用歷史和實時數據來建議對企業和客戶有利的價格。這讓客戶滿意。

(7) 人工智能語音助手

另一個著名的機器學習示例是在工作中使用AI語音助手。幾家公司已經開始使用語音助手來幫助HR團隊管理他們的日常工作。這減少了多任務處理以及雇用更多員工來管理報告和溝通的需要。

(8) 內容

機器學習可用于提高您在互聯網上發布的內容的質量。分享有價值和權威的內容是成為行業領導者的關鍵。使用ML幫助營銷團隊和編輯找到新主題、構建帖子和短語內容以最大限度地增加讀者。

(9) A/B測試

A/B測試是營銷策略的重要組成部分，可以確定吸引目標受眾的正確方法。使用機器學習進行A/B測試可以使流程更加有效，并通過優化廣告最大限度地降低失去機會的風險。

結論

人工智能和機器學習可以通過多種方式改善業務溝通。ML不僅限于業務的一部分，這是另一個優勢。您可以在整個企業中采用機器學習并將其包含在每個流程中。