許多企業領導人正在尋求了解人工智能技術如何為他們的組織創造切實的價值。特別是對于中小型企業（SMB），人工智能AI技術可能顯得無關緊要或遙不可及，似乎更適用于大型企業，因為它涉及高度的復雜性和需要專業資源。

 

人工(gong)智能解決方(fang)案已經(jing)問世多年，但一直難(nan)以(yi)進入主流。在(zai)很大程度(du)上，這是由于缺乏高質量(liang)的(de)(de)連接數(shu)據，這是許多企業所特有的(de)(de)系統之間的(de)(de)“數(shu)據孤島”所帶來的(de)(de)不可(ke)避免的(de)(de)結果。 

 

根據《通用數據保護條例》（GDPR）的合規性要求以及數字化轉型項目的結果，近年來，各組織正在以前所未有的水平收集信息，在互聯互通方面取得了重大進展。

 

隨著越來越多的AI功能被添加到CRM系統中，該技術變得前所未有地普及，但核心問題仍然存在：中小企業如何實際使用人工智能技術來應對不斷提高生產力和更好地服務客戶的挑戰？

 

在這里，我們將重點介紹各種規模的企業中，銷售，服務和營銷團隊可以輕松利用CRM軟件中基于AI的功能的三種方式。

 

減(jian)少處理時間
如(ru)果用(yong)戶(hu)每天花(hua)費大量時(shi)間(jian)從標準格式(如(ru)收到的(de)發票或(huo)采購訂單)向CRM系統輸入細(xi)節，那(nei)么生產力將不可(ke)避(bi)免地受到影響。除(chu)了(le)耗時(shi)外，這些工作還增(zeng)加了(le)數據轉換不正(zheng)確時(shi)出錯的(de)風險。

 

通過(guo)使用AI模(mo)型，可以(yi)(yi)(yi)將表(biao)單數(shu)字化，以(yi)(yi)(yi)從PDF文(wen)檔或相機圖像中提取關鍵細節，以(yi)(yi)(yi)填充新的(de)CRM軟件記錄。通過(guo)上傳選(xuan)擇的(de)標準文(wen)檔，可以(yi)(yi)(yi)訓練AI模(mo)型以(yi)(yi)(yi)自(zi)動識別(bie)需要提取的(de)核(he)心組件。這(zhe)可以(yi)(yi)(yi)包括聯系方式，日期，發票編號，產品表(biao)和金額。

 

通過不斷(duan)發展這(zhe)些(xie)流(liu)程，可(ke)(ke)以迅速節省時間(jian)并提高數據質量。如果沒有重(zhong)復(fu)的(de)手工(gong)數據輸入(ru)工(gong)作(zuo)，工(gong)作(zuo)角色也可(ke)(ke)能(neng)更(geng)令人滿意。

 

發現數據見解
隨(sui)著企業越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)(duo)地連接其系統和流程，從(cong)未有(you)如(ru)此多(duo)(duo)的數據(ju)需要管理和分析。例如(ru)，客戶(hu)調查包含大(da)量有(you)價值的反饋和評(ping)論，但是逐項篩選這(zhe)些條目以獲(huo)得(de)洞察力(li)(li)可能會(hui)很費力(li)(li)且容(rong)易(yi)出錯。

 

通過自然(ran)語言處(chu)理，AI模型能夠自動標記存儲(chu)在CRM系統中(zhong)的文本(ben)條目，以用于情(qing)感(gan)分(fen)析。團(tuan)隊可(ke)以從標記的單詞(ci)和(he)短語中(zhong)識別出可(ke)行的見解(jie)，甚至可(ke)以使用這些分(fen)類(lei)來觸發流程。

 

例如，可(ke)以從(cong)(cong)(cong)滿意度調查中(zhong)快速獲得見解。這(zhe)將促進在(zai)發現積(ji)極(ji)或消極(ji)情緒(xu)時(shi)作出反(fan)應(ying)，從(cong)(cong)(cong)而(er)能(neng)夠迅速采(cai)(cai)取(qu)后續(xu)行(xing)動。在(zai)另一種情況下(xia)，可(ke)以從(cong)(cong)(cong)支持(chi)案例中(zhong)AI驅動的(de)自然(ran)語(yu)言處理(li)中(zhong)識別趨勢，其中(zhong)從(cong)(cong)(cong)CRM軟件案例記(ji)錄中(zhong)自動標記(ji)術語(yu)。當反(fan)復突出顯示服務(wu)主題時(shi)，系(xi)統(tong)可(ke)以對這(zhe)些見解做出反(fan)應(ying)，并采(cai)(cai)取(qu)積(ji)極(ji)措施來解決新(xin)出現的(de)問題和耗時(shi)的(de)問題。

 

預測結果
通過訪問CRM系統中存儲(chu)的大量數據，可(ke)以(yi)訓練AI模型以(yi)將歷史數據模式與結(jie)果相(xiang)關聯。然后(hou)，這些結(jie)果可(ke)用于檢測(ce)新數據中類(lei)似(si)的學習(xi)模式，從而以(yi)二進制分類(lei)的形(xing)式預測(ce)業務成果。

 

這(zhe)可(ke)以(yi)顯示為是/否，真(zhen)/假格式，或任何(he)其他(ta)屬于(yu)兩個類(lei)(lei)別之一的答案。通過(guo)選(xuan)擇CRM軟件(jian)的影響領域，可(ke)以(yi)快速開發這(zhe)種類(lei)(lei)型的AI驅動模型，以(yi)使(shi)團(tuan)隊能夠(gou)立即(ji)進行評估并回答諸如“該客戶是否有資(zi)格升級？”或“這(zhe)是關鍵聯(lian)系人嗎(ma)？”之類(lei)(lei)的問題(ti)。

 

這(zhe)些人工智能(neng)生成的(de)分(fen)類還可(ke)用作團隊(dui)的(de)通(tong)知(zhi)警報并觸發進一步的(de)操作。例(li)如，檢測到一個(ge)(ge)模式(shi)(shi)，該模式(shi)(shi)導致(zhi)一個(ge)(ge)處(chu)于風(feng)險中的(de)賬(zhang)戶(hu)分(fen)類被設置為“是，”則自動化過程(cheng)可(ke)以將通(tong)知(zhi)發送給適當(dang)的(de)客戶(hu)經理(li)。

 

結論(lun)
隨著AI技術與客戶關系管理(CRM)和其他商業應用程序的融合，AI技術正在實現民主化，從而創建有潛力幫助各種規模的企業更好地管理其數據的新解決方案。

 

但是，如果這些工(gong)具要兌現這一承諾，它們就(jiu)必(bi)須(xu)易于終端(duan)用戶訪問。成(cheng)功的解決(jue)方案將使所有業務團隊都能(neng)擁有建立和管理自己的AI模型的所有權，而無需(xu)開發人員(yuan)或數據(ju)科學家參(can)與的成(cheng)本和復雜性。

 

人工(gong)智能的(de)價(jia)值總是依賴于高質量的(de)數據(ju)。那些已經連接了核心流程并制定了有效(xiao)數據(ju)管理(li)政策的(de)組(zu)織，將更有可能從(cong)這些人工(gong)智能技術創新中(zhong)受(shou)益。

 

（編(bian)譯自destinationcrm.com：3 Ways Small Businesses Can Profit From AI，written by Warren Butler）