人工智能对商业的7大好处

从生成式人工智能驱动的聊天机器人，到运用机器学习的预测工具，人工智能正迅速成为企业运营中不可或缺的组成部分。AI 工具能够接手耗时的任务，并实现各类流程的自动化。但人工智能在商业领域的真正价值是什么？这笔投资是否值得？

从微软到谷歌，众多大型企业对此给出了肯定答案。本文将带您深入了解人工智能在商业中的优势，以及可能塑造人工智能下一阶段发展的关键趋势。


人工智能（AI）的定义

何为人工智能？目前的 AI 技术并非真正意义上的人工智能—— 它们无法完全复刻人类的思维过程。但他们所做的事情在很多方面都更令人印象深刻。

人工智能是一系列算法的集合，能够以极快的速度处理海量数据。借助机器学习、深度学习、神经网络等先进技术与方法，AI 能够实现自我发展与持续优化。不过，仍需人类介入以确保 AI 工具获得合适的训练数据，且避免算法中不慎引入偏见。

对企业而言，人工智能是一种快速、可靠的方式，可用于筛选和利用来自客户与合作伙伴的、持续增长的海量数据。


当下人工智能的应用实例

理解人工智能商业价值的最佳方式之一，是观察其当前的实际应用场景。

至少 50% 的企业表示，它们在至少两项业务职能中运用了 AI。

销售与营销是 AI 应用最广泛的领域，产品开发紧随其后。

麦肯锡的研究显示，未来三年内，所有行业都计划在 AI 领域加大投资。

该研究同时指出，AI 能帮助企业降低成本、提升盈利。企业可利用生成式 AI 自动生成评论和客户服务回复，从而让人员处理其他关键业务任务。AI 工具还能确保传递给人工销售代表的所有潜在客户都是经过资质审核的 —— 这意味着销售团队无需浪费宝贵时间追逐那些根本不可能转化的潜在客户。

商业领域中最常见的 AI 应用包括：

1. 生成式 AI 工具：这类工具采用自然语言处理 / 生成（NLP/NLG）等机器学习算法，根据用户输入生成文本、图像、音乐等新内容。生成式 AI 在多个行业的内容创作、产品开发设计及个性化营销中均有广泛应用。

2. 商业智能（BI）平台：BI 工具借助 AI 分析海量数据并提供可执行的见解。通过先进的数据分析识别趋势、预测未来结果、优化运营，这些平台帮助企业做出数据驱动的决策。

3. 开发工具（如自动代码生成器）：这类 AI 驱动的工具通过自动生成代码片段、提出优化建议，甚至根据预设参数创建完整应用程序，为开发者提供协助，从而提升生产力、缩短开发时间。

4. 分析平台：AI 驱动的分析平台处理海量数据，挖掘出人工无法察觉的模式，支持预测分析、客户行为分析及绩效跟踪。

5. 网络安全增强：AI 通过识别潜在威胁、监控网络活动、实时响应安全漏洞来强化网络安全。机器学习算法能检测异常或漏洞，并在攻击发生前预测风险。

6. 市场研究与目标受众细分：AI 工具分析消费者数据，深入洞察市场趋势、客户偏好与行为，帮助企业更精准地细分目标受众，进而制定个性化营销策略，提升客户参与度。

随着 AI 技术的进步，它有望融入企业运营的更多层面。


企业如何运用人工智能？

如上所述，企业 AI 系统涵盖从聊天机器人到商业智能工具等多种类型。企业正通过多种方式运用这些 AI 技术，从强化社交媒体管理到改进预测分析等。

企业可通过与 OpenAI、IBM watsonx 等 AI 公司合作或订阅其服务来获取这些优势。此外，HubSpot、Salesforce、Tableau 等供应商也推出了众多现成的 AI 驱动平台。

对于拥有内部开发团队的企业，也可打造专属的定制化 AI 解决方案。但这要求团队成员深入理解 AI、机器学习及其对现代商业的影响。


人工智能在商业中的七大优势

前文已提及 AI 在商业中的部分通用应用与价值，以下是企业已在广泛利用的七大具体优势：

1. 优化决策制定。AI 赋能的决策过程更快、更精准，因为它能实时提供企业领导者所需的数据。例如，若营销人员想知道是否继续推进某项活动，AI 可迅速呈现该活动的当前表现，同时还能指出可能影响活动成效的市场波动及其他因素。营销负责人能快速获取这些洞察，基于准确数据自信地做出即时决策。

2. 提升效率。通过自动化重复性任务，AI 推动各类业务流程实现更高效率。以数据录入为例，这项工作耗时耗力，且并非高技能人才的最佳价值发挥方式，人工操作还易出错。而 AI 工具可在一个系统中的数据发生变化时接收通知，并自动更新相关系统中的数据。

部分 AI 系统甚至能扫描手写文档，并将内容保存为可后续编辑的文本 —— 这是一些医疗企业使用的现代电子健康记录（EHR）系统的功能之一。AI 确保数字记录与手写记录整合在同一平台，为患者、医疗服务提供者及保险公司带来便利。

3. 改善客户体验。无论咨询内容如何，客户都期望企业能提供 24/7 全天候服务，但企业未必能即时响应每一条咨询。此时 AI 便可发挥作用：借助自然语言处理（NLP）与自然语言生成（NLG）技术，聊天机器人和自动邮件能处理大量客户咨询。

品牌还能通过 AI 实时回复所有社交媒体评论，将客户服务提升到新高度。AI 还可迅速回复消息或邮件，并利用 NLG 打造高度个性化的体验。

4. 降低成本。预算管理是一项需要高度专注的业务流程。通过加快业务运营速度、减少人工介入需求，AI 能显著帮助企业削减成本。例如在制造业中，AI 可运用模式识别等技术简化质量控制流程。产品质量提高、浪费减少，这对众多制造企业而言意味着巨大的成本节约。

5. 强化风险管理。AI 利用历史数据预测未来趋势，使风险管理变得更为简便 —— 因为 AI 的建议完全基于数据，几乎不存在偏见。此外，AI 处理的数据量远超人类能力范围，确保所有建议都整合了多来源信息。保险行业便是受益领域之一，AI 能为成本、理赔及客户行为等方面提供建议。

6. 驱动创新。生成式 AI 非常适合头脑风暴，能生成新想法以激发创新者的灵感。而分析型 AI 同样可成为创新动力：基于数百万 GB 数据洞察当前与未来趋势，为研发（R&D）部门提供支持。借助合适的数据，研发部门能确保产品与市场完美契合，从而获得真正的竞争优势。

7. 助力预测分析。预测分析是高级分析的一个分支，它利用历史数据、统计算法和机器学习技术，根据历史数据预测未来结果的可能性。AI 通过快速、准确地分析大型数据集，识别人类分析师可能遗漏的复杂模式，从而强化预测分析能力。这使企业能够预测趋势、预判市场变化，并更有信心地做出数据驱动的决策。

示例：某零售企业运用预测分析管理库存。AI 通过分析历史销售数据、客户偏好及季节趋势等外部因素，预测未来几个月哪些产品将需求旺盛。这使企业能够优化库存水平，同时减少库存积压与缺货情况。最终，企业得以提升销售额、通过确保热门产品供应来提高客户满意度，并降低与过剩库存相关的成本。


商业人工智能的未来趋势

人工智能在商业领域的应用正不断演进。规模化的解决方案需要想象力与创新力，企业领导者需思考如何利用 AI 重构整个工作流程。具备 AI 经验的开发者将供不应求，尤其是那些理解 AI 如何推动商业成功的人才。

商业 AI 领域的预测趋势包括：

1. 更类人的语言生成：AI 模型生成的文本将与人类创作内容几乎无法区分，这可能会改善客户服务互动、内容创作及报告生成质量。

2. 更精准的个性化服务：AI 将推动企业营销实现更复杂的个性化，根据个体偏好与行为定制内容和活动，以改善客户体验、提高转化率。

3. 基于受众群体的微目标营销：AI 工具将使营销人员能够明确受众群体，从而实现精准的微目标营销，最大化营销投资回报率（ROI）。

4. 更精准的长期预测分析：AI 将支持更精准的预测分析，助力企业预测长期趋势、优化供应链物流、改善库存管理，并提升整体财务规划水平。

5. 更多岗位需借助 AI 工具提高效率：随着 AI 成为商业核心要素，更多岗位将要求员工熟练使用 AI 技术，这意味着持续的培训与技能提升不可或缺。

最后一点至关重要。AI 并非要取代人类，而是通过提供合适的数据与工具增强人类技能，帮助他们更好地完成工作。