在数字时代，它变得越来越重要 商业用途 进行调整以保持竞争力。 如今，即使是最小的企业也可以数字化并获得传统上可以获得的更大的潜在客户群。
潜在的客户群越大，企业必须处理的数据就越多。 尽管有些人将其视为要克服的障碍，但如果处理正确，该数据实际上是一个巨大的金矿。
人工智能（AI）可以与机器学习（ML）结合使用，以产生非常有趣的结果。 更好的是，基于订阅的服务也为各个级别的企业提供了许多功能。
让我们看一下可以做到这一点的一些方法。
5 AI和ML驱动的业务构想
1.人工智能驱动的个性化体验
据说今天的业务需要为一个客户规模定制生产。 随着客户越来越了解产品，他们要求比以往更多的独特产品。
尽管这可以在需要高度敏捷的产品线的情况下进行，但它也可以应用于客户体验。 但是，为了准确地做到这一点，需要发挥两个要素：海量数据，以及能够基于数据产生可操作见解的服务。
以以下情况为例 维多拉皮层。 回顾原始的大数据模型，Cortex旨在将原始数据简化为ML管道。 送入Cortex的数据越多，它生成的数据就越智能，准确。
反过来，利用它的企业可以建立个性化的体验以获得各种好处。 这包括：
- 推动新订阅
- 提高客户忠诚度
- 更准确的客户细分
- 营销交付分析
更多。
2.使用AI生成音频内容
时间就是金钱，但这通常是从业务角度考虑的。 由于技术的原因，用户习惯和行为也发生了显着变化。 用户过去很乐意浏览网页以消费内容。 今天，您需要一种更好的交付方式来吸引注意力。
一种实现方法是利用音频。 与视频相比，它占用的资源更少，但在某些方面也能提供类似的好处。 不过，请放心-支付配音演员，录音室甚至开发人员来制作有效音频内容的日子已经一去不复返了。
您所需要的只是一个工具，例如 爱。 LOVO背后的概念非常简单，但是却非常有效。 只需提供基于文本的内容，LOVO生成器便可以将其转换为速度。
不是过去的典型机器人语音，而是具有多种特征的逼真的语音。 您可以像男性或女性一样完成演讲，调整语气，甚至调整语言和口音。 令人惊讶的是，LOVO可以读取以多种支持的语言编写的内容。
这是用LOVO完成的剪辑的示例：
最重要的是，您不必等待几天或几周即可获得所需的东西。 由于LOVO完全基于AI，因此您的音频内容可以在几分钟之内准备就绪。
3.自然语言处理中的情感分析
众所周知，谷歌是地球上最大的公司之一。 这样一来，它就可以尽其所能-收集数据。 它从众多来源获取信息，以至于在利用这些数据时可以很容易地引领潮流。
因此应运而生 Google Cloud自然语言 发动机。 Google所做的是构建能够读取文字并基于ML进行分析的文字。 谷歌表示，这使用户能够“揭示文本的结构和含义”。
从更现实的角度来看，企业可以利用许多有趣的方式来利用此引擎。 让我们以自己作为内容制作者为例。 我所做的事情使我将正确的“基调”传递给适当的受众非常重要。
通过运行我通过自然语言工具产生的内容，它可以分析并将其翻译成各种形式。 对我而言，情感分析是我倾向于最仔细地进行调整的地方。
这在各种情况下尤其有用，例如用于构建营销内容，具有商业意图的内容或用户想要关注的其他内容。 但是，这不仅适用于文档，还可以使用API甚至从音频内容中提取见解。
4.带有聊天机器人和AI脚本的自动化服务
业务面临的主要挑战是提供足够水平的支持，同时保持健康的利润率。 随着越来越广泛的客户群以及对更快服务的需求，这变得越来越困难。
输入聊天机器人-一个曾经非常基础和古老的工具，以至于年轻的年轻程序员都把它当作一个玩笑。 今天的聊天机器人不仅可以使用简单的脚本，而且已经变得更加先进。
在AI和ML的推动下，现代的聊天机器人不仅可以作为一线支持，而且还能够很好地学习和适应 有效解决客户问题 他们自己。 想象一下，此方法已大规模实施并为全球客户提供支持。
尽管如此，使用Chatbot提供支持服务只是在表面上打磨。 由于具有学习能力，它们现在可以以多种方式使用-甚至可以帮助公司 推动数字平台上的销售.
我有 看了一些聊天机器人 看他们能做什么可能性列表与当今市场上存在的Chatbot模型和提供程序一样令人印象深刻。 您甚至可以免费试用其中一些。
5.使用AI进行内容生成
您可以尝试 Inferkit演示在这里 并阅读他们的 文件 如果您想了解更多。
坦白地说，作为一名作家，我什么都不想离开。 内容自动生成可能最终会杀死我的生活。 值得庆幸的是，它现在确实处于起步阶段。
基于 ML，我发现最初，像这样的引擎能够相当接近产品ucing 一些现实的东西。 然而，随着最初提供的文本被淡化，意图往往会失控并跑到难以想象的切线上。
但是，这种情况与业务环境有所不同。 假设您是一家规模较小的企业，并且需要一些有关网络或营销内容的灵感。 通过使用Inferkit之类的工具，您可以轻松提出一些非常有用的想法。
还是干燥的样板服务（例如服务条款文件）呢？ 您无需花钱就可以完成它，也不会局限于使用模板。 通过提供一些基本内容，在Inferkit中运行该想法，然后仅调整结果。
为了让您更好地了解这是如何实现的，我通过引擎运行了一些支持文档文本的样本。 它确实产生了可行的东西，可以对其进行编辑以供使用（参见上图）。
AI和ML到底是什么？
尽管它们看起来很相似，但ML实际上是AI的子集，它是指适应。 尽管所有这些对于非技术行业的人来说可能听起来有些令人生畏，但我们应该从业务角度着眼于它们的应用。
技术一直是催化剂的帮助。 AI和ML的使用方式相同，可以帮助企业轻松扩展。 想象一下，有一个人类经理的支持人员来监督同时支持100个客户的聊天机器人。
或者能够使用能够告诉您客户在查看或谈论您的产品时正在经历什么的业务工具。 可以利用AI和ML的应用范围非常广泛。
总结
的确，AI和ML在许多形式上仍处于起步阶段。 同时，很容易看出该研究领域的潜力。 已经有许多功能强大的解决方案可供使用，例如当今功能强大的聊天机器人。
如果您仍然不确定这样做的可能性，请考虑一下您正在访问的Facebook业务页面，或者与某些公司页面上的支持人员进行的聊天。 您确定您一直在和人类聊天吗？
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