如何為企業使用AI和機器學習

文章撰寫者:Timothy Shim
  • 在線業務
  • 更新:Nov 02,2020

在數字時代,業務適應以保持競爭力已變得越來越重要。 如今,即使是最小的企業也可以數字化並獲得傳統上可以獲得的更大的潛在客戶群。

潛在的客戶群越大,企業必須處理的數據就越多。 儘管有些人將其視為要克服的障礙,但如果處理正確,該數據實際上是一個巨大的金礦。

人工智能(AI)可以與機器學習(ML)結合使用,以產生非常有趣的結果。 更好的是,基於訂閱的服務也為各個級別的企業提供了許多功能。

讓我們看一下可以做到這一點的一些方法。

5 AI和ML驅動的業務構想

1.人工智能驅動的個性化體驗

據說今天的業務需要為一個客戶規模定制生產。 隨著客戶越來越了解產品,他們要求比以往更多的獨特產品。

儘管這可以在需要高度敏捷的產品線的情況下進行,但它也可以應用於客戶體驗。 但是,為了準確地做到這一點,需要發揮兩個要素:海量數據,以及能夠基於數據產生可操作見解的服務。

以以下情況為例 維多拉皮層。 回顧原始的大數據模型,Cortex旨在將原始數據簡化為ML管道。 送入Cortex的數據越多,它所產生的見解就越智能和準確。

反過來,利用它的企業可以建立個性化的體驗以獲得各種好處。 這包括:

  • 推動新訂閱
  • 提高客戶忠誠度
  • 更準確的客戶細分
  • 營銷交付分析

還有更多。

2.使用AI生成音頻內容

時間就是金錢,但這通常是從業務角度考慮的。 由於技術的原因,用戶習慣和行為也發生了顯著變化。 用戶過去很樂意瀏覽網頁以消費內容。 今天,您需要一種更好的交付方式來吸引註意力。

一種實現方法是利用音頻。 與視頻相比,它佔用的資源更少,但在某些方面也能提供類似的好處。 不過,請放心-付錢給配音演員,錄音室甚至開發人員來製作有效音頻內容的日子已經一去不復返了。

您所需要的只是一個工具,例如 。 LOVO背後的概念非常簡單,但是卻非常有效。 只需提供基於文本的內容,LOVO生成器便可以將其轉換為速度。

不是過去的典型機器人語音,而是具有多種特徵的逼真的語音。 您可以像男性或女性一樣完成演講,調整語氣,甚至調整語言和口音。 令人驚訝的是,LOVO可以讀取以各種支持的語言編寫的內容。

這是用LOVO完成的剪輯的示例:

最重要的是,您不必等待幾天或幾週即可獲得所需的東西。 由於LOVO完全基於AI,因此您的音頻內容可以在幾分鐘之內準備就緒。

3.自然語言處理中的情感分析 

Google可以閱讀文字並分析情緒

眾所周知,谷歌是地球上最大的公司之一。 這樣一來,它就可以盡其所能-收集數據。 它從眾多來源獲取信息,以至於在利用這些數據時可以很容易地引領潮流。 

因此應運而生 Google Cloud自然語言 發動機。 Google所做的是構建可以讀取文本並基於ML分析文本的功能。 谷歌表示,這使用戶能夠“揭示文本的結構和含義”。

從更現實的角度來看,企業可以利用許多有趣的方式來利用此引擎。 讓我們以自己作為內容製作者為例。 我所做的事情使我將正確的“基調”傳遞給適當的受眾非常重要。

通過運行我通過自然語言工具產生的內容,它可以分析並將其翻譯成各種形式。 對我而言,情感分析是我傾向於最仔細地進行調整的地方。

這在各種情況下尤其有用,例如用於構建營銷內容,具有商業意圖的內容或用戶想要關注的其他內容。 但是,這不僅適用於文檔,還可以使用API​​甚至從音頻內容中提取見解。

4.帶有聊天機器人和AI腳本的自動化服務

業務面臨的主要挑戰是提供足夠水平的支持,同時保持健康的利潤率。 隨著越來越廣泛的客戶群以及對更快服務的需求,這變得越來越困難。

輸入Chatbot-一個曾經非常基礎和古老的工具,以至於年輕的年輕程序員都以此為笑話。 今天的聊天機器人不僅可以使用簡單的腳本,而且已經變得更加先進。

在AI和ML的推動下,現代的聊天機器人不僅可以作為一線支持,而且還能夠很好地學習和適應 有效解決客戶問題 他們自己。 想像一下,此方法已大規模實施並在全球範圍內為您的客戶提供支持。

儘管如此,使用Chatbot提供支持服務只是在表面上打磨。 由於具有學習能力,它們現在可以以多種方式使用-甚至可以幫助公司 推動數字平台上的銷售.

我有 看了一些聊天機器人 看他們能做什麼可能性列表與當今市場上存在的Chatbot模型和提供程序一樣令人印象深刻。 您甚至可以免費試用其中一些。

5.使用AI進行內容生成

Inferkit的內容生成器 如果您允許的話,將會更加困惑。

您可以嘗試 Inferkit演示在這裡 並閱讀他們的 文檔 如果您想了解更多。

坦白說,作為一名作家,我什麼都不想離開。 內容自動生成可能最終會殺死我的生活。 值得慶幸的是,它現在確實處於起步階段。

基於ML,我發現最初,類似這樣的引擎能夠非常接近於生成現實的東西。 但是,由於最初的文字提供了稀釋作用,因此其意圖趨於混亂,並在難以想像的切線處消失。

但是,這種情況與業務環境有所不同。 假設您是一家規模較小的企業,並且需要一些有關網絡或營銷內容的靈感。 通過使用Inferkit之類的工具,您可以輕鬆提出一些非常有用的想法。

還是乾燥的樣板服務(例如服務條款文件)呢? 您無需花錢就可以完成它,也不會局限於使用模板。 通過提供一些基本內容,在Inferkit中運行該想法,然後僅調整結果。

為了讓您更好地了解這是如何實現的,我通過引擎運行了一些支持文檔文本的樣本。 它確實產生了可行的東西,可以對其進行編輯以供使用(參見上圖)。

AI和ML到底是什麼?

儘管它們看起來很相似,但ML實際上是AI的子集,它是指適應。 儘管對於非技術行業的人來說,所有這些聽起來可能有些令人生畏,但我們應該從業務角度著眼於它們的應用。

技術一直是催化劑的幫助。 AI和ML的使用方式相同,可以幫助企業輕鬆擴展。 想像一下,有一個人類經理的支持人員來監督同時支持100個客戶的聊天機器人。

或者能夠使用能夠告訴您客戶在查看或談論您的產品時正在經歷什麼的業務工具。 可以利用AI和ML的應用範圍非常廣泛。 

結論

的確,AI和ML在許多形式上仍處於起步階段。 同時,很容易看出該研究領域的潛力。 已經有許多功能強大的解決方案可供使用,例如當今功能強大的聊天機器人。

如果您仍然不確定這樣做的可能性,請考慮一下您正在訪問的Facebook業務頁面,或者與某些公司頁面上的支持人員進行的聊天。 您確定您一直在和人類聊天嗎?

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關於Timothy Shim

Timothy Shim是一位作家,編輯和技術愛好者。 從信息技術領域開始他的職業生涯,他迅速進入印刷領域,並與國際,地區和國內媒體合作,包括ComputerWorld,PC.com,Business Today和The Asian Banker。 他的專長在於消費者和企業的技術領域。