哪种商业案例更适合用人工智能解决？

在本教程中，我们将讨论可以实施人工智能来解决问题的不同业务案例。

人工智能在商业营销中的应用

问题：传统的营销方式通常面向更广泛的市场，因此参与度、潜在客户生成或广告预算浪费较低。在这些时代，企业无法在正确的时间做正确的事情。

人工智能解决方案：具有客户行为、偏好和人口统计详细信息的实时分析的人工智能营销工具，能够执行高度差异化的营销活动。这些方法还结合了预测性分析，可以提前了解客户需求，并根据个人用户提供最佳的产品或服务推荐。最后，人工智能可以通过从用户互动中学习来优化广告定位，将它们放置在最有效的地方，以便用户进行转化。

价值：人工智能可以真正个性化营销活动并吸引更广泛的受众，从而更成功地转化。通过代表企业自动化内容生成、A/B 测试和其他流程来调整营销活动，可以充分利用广告预算。

人工智能在商业营销应用中的示例包括

1. 推荐引擎（例如，根据浏览历史推荐产品）。
2. 用于潜在客户生成的聊天机器人（例如，在网站上吸引潜在客户时）
3. 预测性客户细分。示例：识别高价值客户的重复购买可能性

人工智能在客户支持自动化中的应用

问题：传统的客户支持系统面临重复性查询，响应无法及时且一致地做出。人工代理必须处理大量的工单，导致延迟和不满。

人工智能解决方案：许多客户咨询可以直接由基于人工智能的聊天机器人和虚拟助手处理。它会立即对常见查询和问题进行回复。人工智能具备自然语言处理能力，可以帮助它理解用户的意图并返回解决方案，或者在问题需要时将其转发给人工客户服务代理。然后，人工智能利用过去互动的分析来推动有意义的解决方案或升级问题。

价值：基于人工智能的客户服务使支持部门全天候可用，响应更快，客户满意度更高。它会自动回复常见问题，以便人工代理处理更复杂的情况，从而提高人工代理的分配效率。

人工智能通过互动和时间不断学习，从而随着时间的推移提高其决定正确且相关解决方案的能力。

应用示例

1. 常见问题解答自动化：人工智能聊天机器人即时回答常见问题，从而减轻了人工代理的负担。
2. 情绪分析：人工智能通过对话捕捉客户的不满，这可能导致及时升级给人工支持。
3. 自动工单路由：人工智能系统将根据查询的性质将支持工单路由到最合适的部门或代理。

人工智能在供应链优化中的应用

问题：管理供应链很复杂，因为这种需求可能导致意外需求、延迟、缺货或库存过剩，这可能效率低下且成本高昂。传统系统无法实时应对快速的市场变化或中断。

人工智能解决方案：基于人工智能的解决方案提供需求预测和库存管理，通过从各种来源挖掘数据来预测未来的库存水平。此外，人工智能通过提供最高效的路线选择和指出供应链中的瓶颈来改进物流。

价值：通过人工智能，在提高需求预测准确性、降低库存持有成本以及避免缺货方面为企业节省了更多资金。实时监控和调整供应链中断能力可缩短交付时间，并间接提高客户满意度。

应用示例

1. 预测性库存管理：基于人工智能的基线预测，以尽可能提高库存水平并减少浪费和缺货。
2. 物流优化：人工智能选择最及时、最具成本效益的运输路线，并考虑交通流量或任何中断等因素。
3. 供应商风险管理：人工智能评估供应商绩效并预测潜在风险，以确保供应不间断。

人工智能在金融服务中的欺诈检测

问题：随着交易数量的增加以及复杂性的不断提高，金融机构的欺诈检测系统变得难以管理。传统的基于规则的检测会导致误报，从而导致客户不满和资源利用效率低下。

人工智能解决方案：人工智能利用异常检测和机器学习算法的原理，研究交易模式，以标记任何异常之处，无论是因为偏离正常模式还是因为具有不熟悉的密钥属性。这些系统从历史欺诈数据中学习，以识别可能随着时间推移而演变并给传统基于规则的系统带来挑战的新欺诈策略。

价值：通过人工智能，欺诈检测的准确性得到提高，误报率降低，从而减少了客户在干扰情况下的麻烦。它还可以实现更快的欺诈检测，使金融机构在造成重大损失之前就能对可疑活动做出反应。随着时间的推移，它会不断学习新的欺诈模式，从而提高其检测新兴威胁的能力。

应用示例

1. 实时交易监控 - 通过人工智能，监控的交易包括异常之处，例如异常大的购买或来自未知位置的活动。
2. 行为分析：人工智能扫描正常用户行为，以检测可能表明账户已被泄露或正在被滥用的异常情况。
3. 文件伪造检测：人工智能可以通过扫描篡改和伪造来扫描交易提交文件的有效性。

人工智能在个性化产品推荐中的应用

问题：通过零售网站和电子商务平台向最终客户推荐合适的产品是困难的，这导致许多销售损失和极低的客户满意度得分。大多数传统的推荐系统都不考虑客户的个人偏好或最近的活动历史。

人工智能解决方案：基于人工智能的推荐引擎会扫描客户行为、购买历史、浏览数据，甚至社交媒体互动，以便在正确的时间推荐正确的产品和服务。机器学习模型可以基于客户互动来改进推荐器。

价值：人工智能通过更可能通过推荐来促成转化来帮助客户，从而提高销售额、客户满意度和客户保留率。个性化推荐还通过让客户尝试新事物来增加交叉销售和向上销售的机会。

应用示例

1. 电商推荐：根据过去的购买和浏览历史预测客户可能购买的产品。
2. 内容个性化：要流媒体播放的音乐或系列内容使用人工智能进行个性化建议，具体取决于用户偏好。
3. 动态定价：基于客户的购买行为和市场需求，人工智能为不同的客户群体提供个性化的价格建议。

人工智能在人才招聘和招聘中的应用

问题：招聘流程漫长且效率低下。在找到最佳候选人之前，总是有一大堆申请需要审查。由于申请池中的并非所有人都适合该职位，因此会带来糟糕的匹配，而且招聘流程可能需要比预期更长的时间。

人工智能解决方案：人工智能通过筛选简历、识别与职位匹配的合适候选人以及安排面试来促进招聘流程。人工智能驱动的平台可以扫描职位描述和简历，并能够根据技能、经验和文化契合度筛选最合适的候选人。人工智能还可以执行面试安排，并向候选人传达面试状态。

价值：人工智能通过自动化筛选和安排任务，以及最大程度地减少重复性任务的发生，从而实现更快、更便宜的招聘。这样，招聘人员就可以将时间花在更有价值的任务上——面试顶尖候选人。人工智能的使用可以提高招聘质量，并通过更精确地匹配候选人与所需职位来帮助减少人员流失。

应用示例

1. 自动简历筛选会自动处理简历，我们将根据特定技能和资格筛选出候选人。
2. 面试安排：人工智能会自动安排面试，从而消除了招聘人员和候选人之间的来回沟通。
3. 多元化和包容性：人工智能可以检测职位描述和招聘流程中的偏见，从而实现更加多元化的招聘实践。

人工智能在医疗诊断和治疗中的应用

问题：由于医疗保健提供者，在为每位患者进行准确诊断以及及时有效的治疗计划方面，有时可能会出现问题。

准确诊断

人为错误和专家资源有限是导致患者延误或误诊的常见原因。

人工智能解决方案：人工智能驱动的诊断系统使用机器和深度学习算法来理解医学数据——从患者记录到实验室测试和扫描——医学影像扫描，如 X 射线或MRI。在这方面，人工智能可以检测出许多疾病——包括癌症、心脏病和糖尿病——这些疾病可能连专业医生都尚未诊断出来。人工智能甚至可以根据个人的基因特征和病史提出量身定制的治疗方案。

价值：人工智能提高了诊断的准确性，缩短了诊断时间，并提供了更个性化的治疗。这带来了更好的患者预后、医疗资源的有效利用以及减轻了医疗专业人员的负担。

应用示例

1. 医学影像：人工智能扫描医学影像，以便及早发现癌症或心脏病等疾病。
2. 患者预后预测分析：人工智能根据历史数据预测患者预后，并帮助医生就适当的治疗做出明智的决定。
3. 人工智能驱动的药物发现：人工智能通过对大型数据集进行分析以寻找潜在的新疗法，从而加速了药物发现过程。

人工智能在财务预测和规划中的应用

问题：企业通常在财务预测和预算编制中使用手动或基于电子表格的流程。这非常耗时、容易出错且被动。通常，传统方法无法解决对财务绩效产生影响的更复杂因素。

人工智能解决方案：基于人工智能的财务预测工具使用历史数据、市场趋势和经济指标来生成准确的实时财务预测。此外，该工具还可以通过模拟不同经济条件下的各种业务成果来进行情景分析，从而实现更好的业务规划。

价值：人工智能将提供恰当的财务预测，以便企业能够及早做出有关预算、投资和增长战略的恰当决定。它将减少出错的可能性，并提供更多关于潜在风险和机会的洞察。

应用示例

1. 人工智能现金预测：人工智能将研究过去的财务数据和市场状况来预测现金流
2. 人工智能收入预测：它会分析客户行为和其他外部因素的模式来预测收入趋势。
3. 风险管理：通过人工智能，对潜在的财务风险进行估算并制定缓解策略，使企业能够为市场变化做好准备。

人工智能在制造业中的预测性维护

问题：在制造业中，设备故障造成的非计划停机导致生产延迟、维护成本增加和收入损失。传统的维护模式，如计划性维护或反应性维护，效果不佳；它们要么过度维护设备，要么在设备已发生意外故障时才进行维护。

人工智能解决方案：使用人工智能和传感器进行预测性维护。所有设备均通过传感器进行实时监控，并进行数据分析。通过分析振动、温度和运行速度等数据，机器学习算法会相应地预测机器何时会发生故障。因此，通过及早检测磨损，人工智能可以安排在必要时进行精确维护，以避免成本高昂的故障。

价值：人工智能驱动的预测性维护可以延长设备的使用寿命，并通过减少停机时间和成本来实现优化计划和节省成本。最重要的是，它可以防止系统停机，因为维护方面的干扰会减少。

应用示例

1. 物联网传感器：人工智能读取机器周围的物联网传感器，有助于发现可能预示故障的异常情况。
2. 实时状况监控：人工智能持续监控设备的状况和健康状况，以预测可能发生的故障，直到它们变得至关重要。
3. 自动化维护计划：人工智能可以有效地确定维护的最佳时间，从而仅在必要时对设备进行维修，从而避免过度维修或突然发生故障。

结论

人工智能正在不断重新定义各种业务领域的范围。它提供定制化的解决方案，旨在提高效率、降低成本和提高客户满意度。从营销、客户支持到供应链管理、欺诈检测和预测性维护，人工智能无所不包，同时它使企业能够做出更明智、更具数据驱动力的决策。冗余任务的自动化以及人工智能随着时间的推移学习和改进的能力使组织能够适应动态的市场条件、优化运营并提供个性化服务。随着人工智能技术的进步，企业的竞争力很可能倾向于那些更擅长利用该技术的企业，从而解锁新的增长机会和最大化投资回报的潜力。