人工智能能解决哪些商业问题？

引言

人工智能（AI）已深刻影响了商业，通过解决问题，使其更高效和更具创新性。AI 在自动化流程、降低成本、改进运营和基于结果的决策方面效果显著。它改进了客户关系（通过聊天机器人）、推荐相关产品（通过产品推荐系统）和情感分析等各个方面。AI 的应用增强了在需求预测、欺诈和风险管理方面的决策能力。

在医疗保健领域，AI 协助诊断和药物研发。它还广泛应用于供应链管理流程，用于识别任何网络安全威胁的变化，并逐渐改进营销。无论是在银行和金融领域还是在生产行业，在活动处理中采用技术都能带来优化、效率和新机遇的创造，这就是为什么人工智能对企业发展至关重要。

人工智能可以解决的商业问题

客户支持

能够掌握客户大量信息并满足其需求的客户，将处于更有利的地位。这是 AI 快速发展的真实情况，企业有机会在此应用 AI 来更深入地了解客户。借助 AI 在客户支持服务中的应用，公司可以更快地找到解决方案，并且这些服务可以全天候可用，这与传统商业结构下的商业模式不同。

AI 可以为改善客户支持提供以下解决方案

聊天机器人

在常见问题解答（FAQ）中使用自然语言处理，可以增加收益，例如为用户提供更便捷的界面，并降低企业的运营成本。客户可以从这些聊天机器人中获得各种好处，例如实时信息、数据存储能力以及预测客户行为的能力。

文本和 NLP 分析

通过这种方式，使用 NLP 可以了解客户的言语中对特定产品或服务的评价是积极、消极还是中立。它还使公司能够陈述他们的建议和担忧，以避免这种情况的发生。

生物识别

在人体测量和计算用于个人身份识别和安全、访问控制和身份验证的背景下，它是一个系统，利用人体的某些部分，如手指、虹膜或其他特征，如声音，来提供增强的安全性。

语音和面部识别

公司可以使用语音和面部识别，这有助于识别客户并让他们感到受欢迎，同时真实地验证他们的身份并阻止欺诈企图。

预测性个性化

另一方面，预测性个性化是一种应用程序，它根据客户的浏览历史、人口统计特征和其他此类数据推荐产品、详细信息和服务，以预测客户的下一步需求。

意图预测

在客户提出要求之前，就能预测有价值的个性化、观点、点击和购买。如果能确定特定客户购买旅程的阶段，那么更容易完成销售。还可以将客户数据与 AI 结合用于预测解决方案，这些解决方案还可以提供客户支持信息。

数据分析

数据分析包括数据的收集、分析、比较和解释，以了解某个特定主题。分析提供了审视数据的机会，从而产生丰富的信息，这些信息可以提高企业的利润、生产力和与竞争对手相比的绩效。也就是说，在数据结构中实施 AI 只是其应用的第一步，因为决策者必须预测股票价格及其客户的行为。

使用人工智能提升数据分析的一些解决方案包括

新见解

就 GIS 而言，信息可以被分析和处理，同时通过机器学习算法生成亮点。这些亮点涵盖了在过去需要几天甚至几个月才能完成的工作实例，而现在可以在瞬间完成。AI 可以分析大量数据，并根据其识别出的机会提出建议。

数据统一

通常，将所有客户集中在一个地方是方便的，这得益于 AI 可以从不同来源收集信息，从而为企业提高效率。

营销成果和商业预测

机器学习允许基于对多个来源的分析得出有价值的结论，并预测哪些方法在您的业务中会有效，哪些方法无效。

报告生成和分发

想法可以在短时间内，几乎实时地产生。随后可以进行报告撰写，从而解放人力员工，让他们可以调往其他岗位。这些报告可以轻松地在公司内部传播。

需求预测

在预测分析领域，需求预测通过数据分析来识别客户未来的潜在需求。这使得企业能够降低在其他运营中可能出现的供需失衡的成本。另一种需求预测方法基于需求预测方法的类型，其中包括以下几种：

• 外部： 用于准确预测组织外部的目标、增长率和竞争对手。
• 内部： 结合上述缺点，提供与产品需求、供应链以及企业运营相关的财务状况的广泛图景。
• 被动： 例如，当历史积累了大量数据时，它就很有用。
• 主动： 适用于相对年轻的公司，用于估算扩展所需的时间或预测资金。
• 短期： 在大多数情况下，这是在一年内预测产品、销售或其他需求（基于库存）的。
• 长期： 与短期相关，但用于更长的时间范围，提前两到四年，并包含供应链、投资所需资金和其他后勤因素等方面。

以下是 AI 有助于改进需求预测解决方案的一些方法：

更高的效率

由于供应链和股票市场的问题将实现自动化，因此解决这些问题的需求将大大减少。

改进的人员规划

关于使用需求预测概念的具体应用的具体例子，可能受益于这种方法的部门包括人力资源部，因为优化全职和兼职员工的成本，以及找到特定需求水平下全职和兼职员工数量的最佳解决方案，可能很有意义。

客户满意度提高

它可用于确定所需的库存水平，因为它有助于满足客户在购物时的需求。这反过来又会提高客户满意度，并最终让客户忠于特定品牌。

随时间的推移，准确性得到提高

它从数据中学习，并且每次输入新数据时都可以进行改进的预测和预测，从而随着时间的推移变得更智能。

Markdown 和折扣优化

当库存积压时，每个企业都会蒙受损失，而需求预测通过识别哪些折扣和促销活动能吸引客户，来帮助销售这些商品。

欺诈

这些类型的算法基于过去的欺诈活动来检测未来的欺诈活动。它们能够实时分析数据，识别 CEO 欺诈、虚假发票、支付欺诈以及您可以想象到的任何欺诈。我相信，对于应对大规模需求，尤其是在当今复杂的欺诈行为面前，采用 AI 是理想的选择。

这意味着人工智能可以在以下方面用于打击欺诈：

身份盗窃

电子邮件、姓名、密码、银行账户和任何其他个人信息相关的数据对隐私泄露非常敏感，这是提供商和客户都非常关注的关键问题。在账户被盗用时，攻击者会进入当前账户，而我们知道，像电子邮件这样的数据很容易被更改。合成盗窃涉及将真实详细信息与虚假信息相结合，目的是建立一个新的身份，以便进行欺骗，创建虚假个人资料并进行非法购买。

身份文件伪造

伪造的身份证件通过提供高质量的仿制品，对自动验证系统、用户和服务所有者构成威胁。另一种遏制此类欺诈的方法是利用预编程的神经网络，该网络可以扫描和识别身份证件照片。然后，它会尝试在模型中查找其他类似伪造文件的特征，将其标记为伪造，并鼓励进一步检查。

支付欺诈检测

AI 关注的一个众所周知的欺诈类型——支付——可以细分为信用卡号盗窃、丢失卡、被盗卡和伪卡。费用和欺诈是主要问题，机密信息通常通过网络钓鱼被盗，并用于订购产品或向银行索取巨额贷款。

电子邮件网络钓鱼

具体来说，机密数据通过虚假消息和网站泄露，借助伪造的访问窗口。其中一些消息看起来非常真实，因此很难确定给定的电子邮件是真实的还是伪造的。对于身份验证，保护包括电子邮件识别等程序，对于网络保护，有三种过滤器：黑名单过滤器、白名单过滤器和模式过滤器。它们通过阻止 IP 地址和域来工作。

虚假账户验证

虚假账户检测基于虚假活动和参与率。例如，在社交媒体上，虚假账户通常有很多关注者或朋友，而个人资料的用户互动很少。诸如在网站上花费的金额、注册日期、 MAC 地址和用户设备 IP 地址等属性可用于发现注册多个不活跃账户的用户。

图像和视频识别

机器学习利用专门的算法从一系列好坏样本或监督学习中提取隐藏的知识。最常用的方法是深度学习，因为它能够实现熟练的实时对象检测和面部识别。

图像识别系统包括使用数据集进行训练、图像识别神经网络训练和 AI 模型测试。

数字图像处理包括以下步骤：

• 图像采集： 使用传感器（可以是相机）捕捉图像，并将其转换为可管理的对象。通常，可以通过抓取来实现。
• 图像增强： 提高图像质量，以便可以提取嵌入式信息以供后续处理。
• 图像恢复： 通过消除任何潜在的损坏来提高图像质量，创建更清晰的图像版本。
• 彩色图像处理： 处理彩色图像和各种颜色空间，例如伪彩色处理（将灰度值分配为彩色）或 RGB 处理（使用全彩色传感器捕获的图像）。
• 图像压缩和解压缩： 压缩允许改变图像的大小和分辨率，解压缩则将其恢复到原始大小和分辨率。
• 形态学处理： 定义图像中对象的形状和结构。通常用于定义 AI 模型必须识别或标识的内容。
• 图像识别： 识别图像中特定对象的特定特征。

AI 可以使用以下解决方案来改进图像和视频识别：

边缘检测

识别亮度不连续性，以定位已处理图像中对象的边缘。

目标检测

对图像中的不同对象进行分类，并使用边界框标记每个对象的位置。

实例分割

分离属于同一类的不同对象或实例。

对象分割

识别属于图像中每个对象的特定像素，而不是在单独对象周围绘制边界框。

预测客户行为

显然，AI 在预测客户行为方面非常有用，尤其是在零售行业，它使组织能够做出明智的决策。这有助于企业在电子商务、语言、自动化、制造和供应链等领域得到改进，从而能够根据客户喜欢或不喜欢的商品、经常购买的商品等提供定制化的推荐商品。

客户行为预测包括

• 细分： 根据客户的购买习惯将客户划分为更小的细分市场，有助于识别市场区域。
• 预测分析： 数学方法评估过去的数据以预测客户的未来行为。

通过 AI 的解决方案可以改进客户行为预测，例如：

成功的营销活动

通过数字数据，如在线搜索、以往评论和观看次数，AI 可以通过识别最能引起客户参与的内容来帮助制定成功的营销活动。然后，广告商可以选择合适的媒介来传递他们的信息，以促进销售。

更好的客户沟通

聊天机器人有助于自动化常见问题解答，并引导客户获取所需信息。聊天机器人能够加快与客户的沟通速度，从而更令人满意。由于对于大型公司来说，回答每一条消息都可能很困难，因此 AI 聊天机器人可以将人力资源解放出来用于其他业务功能，同时与客户实时互动。

趋势预测

AI 能够从过去的购买记录和意见，甚至社交媒体网站中提取信息，以了解消费者的期望或哪些产品有需求。考虑到经济状况以及购买力，AI 系统能够非常准确地预测未来的供需。这使得公司能够在特定的市场区域提供定制化的产品和服务。

客户情感分析

这有助于企业了解客户的情绪——积极、消极或中立。通过分析网上成千上万的产品评论，人工智能可以确定客户对价格和质量的满意程度。然后，企业可以就产品价格和质量做出决策和采取行动，从而改善客户服务。

客户流失预测

客户流失是指客户停止与公司业务往来的百分比。确定客户流失的原因并预测它，可以帮助公司采取主动措施并了解行为模式。

生产力

人工智能正在革新制造业，例如，通过大数据存储和分析以及云计算的飞跃。AI 技术为企业提供了做出明智决策和优化运营所需的重要见解。

AI 可以通过以下技术提高生产力：

预测性维护

通过使用传感器持续跟踪设备状况并分析数据，公司可以按需维护设备，而不是按照预定的维护周期。这减少了停机时间，因为设备还可以确定何时需要维修并相应地订购零件。

自动化物料采购

机器学习和分析收集所有形式的信息，包括报价和供应链信息。通过这种自动化，公司物料采购有可能降低仓储和运输成本，因为通过 AI，供应链中的战略决策将得到促进。

准确的需求预测

AI 和机器学习可以测试数百种模型，随着它们不断学习以适应新信息而进行优化。即使是简单的实物库存盘点，也可以通过无人机等机器进行优化，这些无人机能够实时跟踪产品。

制造过程优化

AI 系统将能够监测周期时间、消耗量、交付周期、温度、错误和停机时间，以使生产发挥最佳性能。操作员可能会实时获得建议和反馈，同时 AI 会从操作员的决策中变得更智能。这将实现智能自动化，从而提高生产效率。

监管合规

各种行业都有严格的合规责任。适应不断变化的动态目标是 AI 和机器学习可以帮助组织适应法规变化的地方。这些技术还将使合规流程更加顺畅，并确保组织避免因不合规而产生的成本，尤其是对于主要法规。

结论

人工智能（AI）可以通过优化效率、自动化重复性任务和有效决策来解决许多商业问题。 通过 AI 驱动的分析，公司可以从大量数据输入中提取有意义的输出，从而进行更好的预测、正确评估风险，甚至更有效地分析客户。

在客户支持方面，虚拟助手和基于 AI 的聊天机器人提供 24/7 支持，降低了响应时间和运营成本。AI 甚至可以通过预测需求变化和发现效率低下来简化供应链管理。在营销方面，AI 基于有针对性的推荐和情感分析来个性化客户体验。

此外，它通过识别欺诈和异常事件的能力来提高安全性。在医疗保健领域，AI 用于诊断和预测患者的健康状况。在金融领域，AI 简化了交易和信用风险评估。

最后，AI 推动创新，最大限度地减少人为错误，并在每个行业中产生竞争优势。有效利用 AI 的企业能够实现效率、降低成本和改进决策，从而实现可持续增长和成功。