人工智能解决方案如何解决5个长期存在的商业挑战五个常见问题以及正在解决这些问题的公司。
通过约翰Boitnott•
《创业家》作者的观点纯属个人观点。雷竞技手机版
尽管每个企业都是不同的，但即使是那些完全独立的行业也面临着一些相同的长期问题。近年来，人工智能已经成为解决许多商业挑战的有利技术。
让我们来看看企业面临的五个关键挑战，以及特定公司的人工智能解决方案如何解决这些障碍。
1.欺诈
处理更多的数字和移动交易可以满足客户的需求。然而，这也可能给犯罪分子提供他们想要的东西——即一个获取敏感个人和财务数据的机会。随着消费者对交易速度的期望越来越高，公司正在努力满足需求，同时确保对每笔交易进行扫描，以防潜在的欺诈。
人工智能已经成为唯一一个足够快的技术解决方案可以帮助公司处理如此快速的交易。例如，像Sift Science和Feedzai这样的公司利用人工智能和机器学习算法在几秒钟内对数据进行分类和评估。因此，这些公司大大减少了欺诈、垃圾邮件发送者和各种金融犯罪。其他公司如PoshMark, Door Dash和其他公司已经能够减少欺诈交易，退款和客户垃圾邮件。
2.客户支持
由于数字市场的即时性，客户体验已成为每家公司成功的重要组成部分。今天的公司可能会提供更快的交易，但他们仍然在为24小时的客户支持而挣扎。
人工智能正在介入帮助公司跨多个渠道提供快速响应的客户支持，即使没有人工处理客户查询。例如，Agara正在帮助B2C公司采用人工智能支持来增强客户体验。客户喜欢有一个像人一样的实时声音，可以快速回答他们的问题，并给出明智的回应。
人工智能是唯一的解决方案，它可以在客户说话时对客户的询问做出反应，同时穿越公司复杂的软件网格，实时为操作员提供提示和帮助。
同样，像Verint Next IT这样的公司也提供智能虚拟助理(IVAs)和企业聊天机器人。Verint的方法是不同的，因为它提供了一个虚拟代理来与客户交谈，而Agara保留了操作员，但为他们提供了人工智能工具。这种类型的技术通常会为客户带来更快、更有效的解决方案，从而建立品牌声誉和客户忠诚度。
3.个性化
虽然消费者可能喜欢网上购物和使用移动设备购物的便利，但他们仍然希望品牌将他们视为个人，并提供个性化的互动。由于客户基数大得多，而且没有面对面的店内交易，企业正在努力解决如何个性化每一种体验的问题。
亚马逊是最早使用人工智能根据过去的订单创建个性化推荐的公司之一。这个功能只是人工智能解决方案现在所能做的事情的开始。例如，Persado使用人工智能根据技术的持续学习过程来个性化营销信息，以评估格式、单词定位、单词选择等。
Dynamic Yield通过使用人工智能来确定如何在整个客户旅程中添加个性化，从而更进一步。这意味着研究、处理和细分行为信息、定位、重新定位和推荐。案例研究表明，使用人工智能来提高个性化已经产生了更多的转化和收入。
4.数据分析
数据的增加是有益的，但构建和有效地挖掘所有这些信息仍然是一个挑战。尽管人工智能在过去十年中已成为数据分析的重要组成部分，但组织这些数据仍然是一项复杂的工作。
datarrobot使用人工智能来帮助人工智能。通过实施它发明的一项名为自动机器学习(AutoML)的技术，该公司找到了解决方法自动化部分流程开发机器学习和人工智能应用，包括用于数据分析的应用。数据和软件工程师以及分析专家可以快速构建有效的数据分析模型，以改进他们的人工智能数据分析流程。
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同样,水。ai创建了一个开源平台，以提高ai以透明、准确和可信的方式分析数据的能力。该公司的平台已经帮助金融、保险、医疗、制造和营销等行业改进了利用人工智能进行数据分析和业务决策的方式。
5.生产力
想要最大限度地利用其员工和流程的公司专注于更智能地工作以提高生产力。再一次，人工智能可以提供更好的解决方案。
Appnomic称自己是一个“自我修复”的企业，并采取主动的方法来解决业务应用程序连续性的挑战。他们使用人工智能来预测和预防IT问题，以免它们变成影响生产力的问题。该公司已将其解决方案应用于广泛的行业，从金融到零售再到制造业。
如果没有人工智能的预测能力，企业既需要解决问题，也需要解决已经造成的损害。人工智能使IT部门免于灭火，并帮助他们更好地完成工作。
许多行业，如保险、金融服务和医疗保健，都存在可能降低数字时代生产率的遗留流程。这是人工智能驱动的Vidado计划解决的主要问题。利用人工智能，该公司可以通过将纸质流程转换为自动化数字流程来帮助这些行业加快数字化转型。效率的提高意味着生产力的提高和开支的减少。
人工智能的救星
多亏了这些AI-enabled解决方案在美国，古老的商业挑战终于以一种有效的方式得到解决。在此过程中，组织可以满足客户，确保交易安全，改善受众和客户互动，更好地管理数据并提高生产力。
需要注意的是，人工智能并不是灵丹妙药。例如，Appnomic通过人工智能检测IT问题，但依靠自动脚本来解决问题(或提醒操作员)。知道何时以及如何使用人工智能的艺术让这些解决方案变得有用。
