为什么忽视人工智能在企业中的应用会让你在 2025 年付出代价？

机器学习

机器学习的重点是使系统能够从数据中学习并做出决策，而无需明确编程。 

这些系统并不遵循固定的规则，而是在大型数据集中识别模式，逐步提高预测或标记异常活动的能力。

例如，机器学习模型可以帮助企业预测未来收入或标记奇怪的交易。如果能提供标注过的示例（人类已经归类过的数据），机器学习模型就会知道应该寻找什么，从而发挥出特别大的作用。

自然语言处理（NLP）

自然语言处理（NLP）使计算机能够解释和生成人类的书面和口头语言。 

它能让机器以感觉自然的方式处理语言，并能处理非结构化输入：电子邮件文本、语音命令、支持票据、文字记录、社交媒体帖子等。 

NLP 为各种工具提供动力，包括

• 处理客户咨询或指导用户完成任务的人工智能聊天机器人和虚拟助理
• 语音助手，如 Alexa、Siri 和 Google Assistant
• Gmail 或 Microsoft Word 等应用程序中的自动更正、预测文本和语法工具
• 翻译服务，如 Google 翻译或 DeepL
• 用于字幕、语音命令或转录服务的语音转文字系统

NLP 与机器学习和深度学习相结合，可以挖掘大量杂乱无章的非结构化语言数据，并从中获取有价值的信息。

深度学习

深度学习是机器学习的一种类型，它使用被称为神经网络的大型分层网络，以模仿人脑工作的方式从数据中学习。这些网络由多层简单的处理单元组成，它们协同工作以识别模式。

深度学习的特别之处在于，它直接从图像、声音或文本等原始数据中学习，并自学如何理解这些数据。网络中的每一层都建立在上一层的基础上：早期层可以检测照片中的边缘，而更深的层则可以识别整张脸。

正因为如此，深度学习对复杂任务的处理能力尤为强大。它被用于面部识别和发现信用卡欺诈等方面。它也是最近许多人工智能进步的幕后推手，包括自动驾驶汽车。

Generative AI 

生成式人工智能通过从现有数据中学习模式，创建文本、图像、音乐或代码等新内容。 

它使用深度学习模型，尤其是大型语言模型，来理解结构和风格，然后根据提示生成原始输出。

您可能对ChatGPT、DALL-E 或 MusicLM 等工具并不陌生，这些都是生成式人工智能的应用实例。 

人工智能代理

人工智能代理是一种软件，其设计目的不仅仅是生成内容或响应提示，而是朝着特定目标采取有目的的行动。 

人工智能代理的实例包括 

• 监控数据管道，并在关键指标下降时自动向工程师发出警报
• 扫描多个日历，查找空闲时段并安排会议
• 研究各网站的产品定价并提出购买建议
• 登录客户支持平台，升级票单并为团队生成摘要

与依赖来回指令的聊天机器人不同，代理型人工智能的定义是自主性。它可以找出需要发生什么以及如何实现，并根据结果调整自己的行为。 

1.降低成本

使用人工智能的公司报告称，劳动力成本降低了 52%。 

这是因为人工智能可以自动执行耗时的任务，如数据录入、日程安排和处理常见的客户请求。与其雇佣更多的人来管理这些工作，团队可以依靠人工智能来即时、全天候、不间断地完成这些工作。

2.数据驱动的洞察力

无论是客户反馈、销售活动还是支持日志，人工智能都能帮助企业理清大量杂乱无章的数据集。与手动分析电子表格或报告相比，团队可以使用人工智能自动检测模式、显示关键趋势并突出需要注意的事项。

让我举一个自创的例子。在Botpress，我的团队使用机器人通过扫描产品使用数据来发掘销售机会。 

它连接到 Mixpanel、HubSpot 和我们的内部平台，以监控 API 峰值或活跃用户激增等信号。当发现高意向活动时，它会在Slack 上向正确的销售人员发送信息，并推荐下一步。

可以想象，这对人类来说几乎是不可能完成的（而且非常乏味）。人工智能能让我们在关键时刻捕捉到它们，从而更快地采取行动。

3.运行效率

人工智能通过接管重复、耗时的任务来提高效率。它可以生成报告、安排信息、管理工作流程或触发后续行动，所有这些都无需人工操作。 

因此，团队可以将注意力从微观管理任务转移到推动战略上来。63%使用人工智能的公司表示其运营效率有所提高，这并不令人意外。

4.可扩展性

随着公司的发展，工作量也在增加。但这并不意味着你需要急于将团队规模扩大一倍。人工智能可以与您一起扩展。 

例如，随着入站兴趣的增加，人工智能线索生成可以毫不费力地扩展。无论收到多少潜在客户，它们都会自动对潜在客户进行资格审查，并将其转给合适的团队。

以下是人工智能与公司发展并驾齐驱的其他一些方法：

• 处理不断增加的支持单或常见问题，而无需更多员工。
• 利用人工智能支持的指南和聊天机器人，自动对新用户或员工进行培训。
• 为不断壮大的团队处理福利问题、PTO 申请或政策解释。
• 随着员工人数的增加，处理日常技术问题和密码重置。

5.改善客户体验

应用正在迅速加速：Gartner 预计，80% 的客户服务团队将使用生成式人工智能来提升客户体验。这是因为人工智能可以处理大量请求、个性化互动并即时解决问题。

例如，在线零售商可以部署一个人工智能聊天机器人，根据浏览历史推荐商品，并即时处理跟踪订单、处理退货或更新发货信息等任务。

入门级人工智能解决方案的成本

如果您想为您的小型企业尝试使用人工智能代理，并且只需要一个简单的方法来涉足人工智能，您可以找到免费的基本计划或每月 30 至 90dollars 的扩展计划。 

这些入门选项通常提供基本的自动化和简单的分析功能。无论是销售线索生成机器人、客户服务助手，还是简单的人力资源助理，它们都是无需花费太多就能尝试人工智能的好方法。

中端人工智能解决方案的成本

现在，如果您正在寻找更高级的产品，中级人工智能计划通常每月从 200 美元到 1,000 美元不等，具体取决于所包含的功能。 

这些计划通常支持更高级的用例，如自定义工作流、更深入的分析、与第三方工具的集成以及更高的使用限制。

企业人工智能解决方案的成本

在企业方面，定价一般从每年 15,000 美元开始，并根据规模和定制需求不断提高。 

这些计划通常包括高级分析、审计日志、自定义服务水平协议和技术专家的实际支持。

市场营销

利用数字营销人工智能代理，营销人员可以更快地改进营销活动的计划和执行方式。它能让团队更高效地工作，为客户提供更相关的体验。

人工智能如何改变当今的市场营销？

• 利用预测客户流失或转换可能性的模型预测客户行为，以便团队在适当的时候进行干预或加倍努力
• 针对每个受众群体大规模生成个性化内容
• 通过分析网站活动、活动参与度和产品使用情况等实时行为，创建受众细分市场
• 根据实时性能优化 CTA 和时间安排，自动进行 A/B 测试
• 利用历史数据预测活动成果，以便在任何活动开始前估算参与度和投资回报率

销售

人工智能通过分析行为数据来预测哪些潜在客户最有可能购买，从而帮助销售代表达成更多交易。销售聊天机器人等工具会给这些潜在客户打分，排出优先顺序，这样销售代表就能减少追逐死胡同的时间，把更多时间花在高意向客户身上。结果就是：销售周期更短，成功率更高。

人工智能可以通过多种方式为销售团队提供支持：

• 根据行为、契合度和意图对潜在客户进行自动评分和优先排序
• 通过记录互动和跟踪交易进度，保持客户关系管理系统的最新状态
• 通过分析使用模式和购买历史记录，确定向上销售或交叉销售的机会
• 预测流失风险或交易可能性，帮助销售代表集中精力解决关键问题
• 根据交易阶段、历史结果和买家行为，推荐下一步最佳行动，如何时跟进或发送什么信息
• 人工智能潜在客户开发可对潜在客户进行鉴定，并将其推荐给合适的团队

其中一个例子是Waiver 咨询集团部署了一个人工智能助理，负责接待网站访客、预约咨询并与日历同步，仅在三周内就将咨询量提高了 25%。

网络安全

人工智能通过实时检测和应对威胁，在网络安全方面发挥着至关重要的作用。它可以监控网络活动的异常模式（如网络钓鱼尝试或未经授权的访问），并在问题出现时予以标记。

在这里，人工智能可以检测到细微的异常情况，并适应新的攻击方法。它能减少误报，并能自动触发遏制措施，在人类团队介入之前将损失降到最低。

据 Ponemon 研究所称，70% 的网络安全专业人员表示，人工智能在捕捉以前无法察觉的威胁方面非常有效。

人力资源 

在人力资源方面，人工智能（尤其是人力资源聊天机器人）可以处理日常问题，如 "我还剩多少 PTO？"或 "入职文档在哪里？"等，这些问题很快就会堆积如山，从而带来真正的不同。员工无需等待回复，就能立即得到答案。

在Botpress，我们使用一个名为 Harry Botter（是的，真的）的Slack 机器人，它就像一个全天候的人力资源助理。从政策查询到工资日历，再到入职提醒，它可以帮助团队完成所有工作。它为我们的团队节省了无数的时间，也让我们其他人的生活变得更加轻松。

库存管理

人工智能通过分析库存水平、需求趋势和采购模式来控制库存。它能在问题出现之前向团队发出警报，帮助防止库存过多和缺货。 

例如，Zara 利用人工智能监控全球时尚趋势，并迅速调整生产，帮助他们将销售额提高了 7%。

客户服务

人工智能正在改变客户支持，为客户提供全天候即时、准确的帮助。他们可以自主处理日常问题并解决问题。结果是：响应更快、积压更少、客户满意度更高。

与传统机器人不同，客服人工智能聊天机器人可以解读意图、参考知识库并完成任务。随着时间的推移，它们会从互动中学习，从而提高速度、精确度和客户体验。

以个性化健康指导平台 Able 为例。通过集成人工智能聊天机器人来处理日常客户咨询，他们减少了65% 的人工支持单，每年节省了超过 5 万美元的支持成本。

财务与会计

在会计领域，人工智能可以处理发票开具和费用分类等任务，自动标记异常情况并减少人为错误。这可以加快月末结算速度，帮助团队专注于更高层次的分析。

在金融领域，人工智能支持更具战略性的工作。它可以预测现金流并模拟不同的财务情景。财务团队可以使用财务聊天机器人自动显示关键指标，而不是手动拼凑电子表格中的见解。

业务

人工智能通过自动执行文档处理和数据录入等重复性任务来提高运营效率。它无需人工输入就能保持工作流程的运转，让运营团队腾出手来专注于流程改进。

例如，在Botpress，我们使用人工智能调查机器人来处理内部反馈。它们会扫描回复，检测语气和情绪的模式，并生成结构化摘要，从而将数个小时的人工审核转化为短短几分钟的深入洞察。

1.Botpress

如果您想构建人工智能驱动的聊天机器人或实现工作流程自动化，Botpress 是专门为此设计的领先人工智能代理构建平台。

它远远超越了简单的聊天机器人。无论您是要减少支持量、自动执行重复性任务，还是要简化内部运营，Botpress 都能灵活、深入地满足您的需求。

借助内置的分析、调试工具和可视化流程生成器，团队无需庞大的开发团队就能快速发货和迭代。

2.Lucidchart

如果您正处于规划阶段，想在构建任何东西之前先绘制出聊天机器人的工作原理，Lucidchart 是您的首选工具。

这是一款直观的图表应用程序，可让您使用简单的拖放工具勾勒出聊天流程、决策树和技术工作流。它是可视化逻辑、发现潜在问题和在流程早期获得团队反馈的完美工具，无需编码。

3.Coveo

Coveo 利用人工智能支持的搜索和推荐，帮助企业提供更智能、更个性化的数字体验。 

无论您运行的是电子商务网站还是支持门户网站，Coveo 都能利用机器学习技术在用户需要时及时显示最相关的内容。

对于拥有大量产品目录或复杂客户旅程的公司来说，它尤其有价值。 

通过实时定制搜索结果和建议，Coveo 无需人工即可改善可查找性、提高参与度并提高转换率。

4.HubSpot

HubSpot 已经是管理销售和营销的首选平台。现在，它提供了内置的人工智能功能，可以增强团队已经在做的事情。它不需要彻底改造你的stack，而是让你在现有的工作流程中加入人工智能。

人工智能驱动的工具可帮助进行潜在客户鉴定、会议安排、内容创建和客户关系管理自动化，非常适合那些希望在没有陡峭学习曲线的情况下开始使用人工智能的团队。 

5.Yellow.ai

Yellow.ai 是一个人工智能自动化平台，专为需要可扩展、多语言聊天机器人的大型企业设计。 

它的无代码/低代码生成器使非开发人员也能使用，而且通过预制模板和集成，团队可以快速推出符合其需求的机器人。 

Yellow.ai 是希望简化支持流程并大规模降低运营负荷的企业的理想选择。

6.IBM watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant 是一个对话式人工智能平台，旨在为客户服务应用构建虚拟和语音助手。 

它利用大型语言模型从客户互动中学习，旨在提高问题解决效率，减少客户等待时间。

与传统聊天机器人不同，watsonx 助理可以查询知识库、寻求澄清或根据需要升级到人工代理。它适用于各种环境，包括云和内部部署。

该平台还提供语音功能，可集成到电话客户支持系统中。

7.Kore.ai

Kore.ai 为企业和小型企业提供多方面的人工智能聊天机器人平台。 

该平台以无代码方法脱颖而出，使用户无需编码技能即可创建智能虚拟助理（IVA）。它还提供低代码选项，可进行更深入的定制。

Kore.ai 还关注安全性和合规性，这对银行和医疗保健等敏感行业至关重要。 

该平台对不同行业的适应性可帮助企业简化流程，增强客户互动。 

8.LivePerson

LivePerson 在其聊天机器人中提供语音和消息功能，并允许用户将其机器人与其他交流渠道整合。 

他们的聊天机器人应用具有先进的会话人工智能、生成式人工智能和语音人工智能能力，所有这些都托管在他们的会话云上，可以进行类似人类的对话。他们的产品善于将网站游客的语音对话数字化。 

LivePerson 与第三方合作，支持全渠道会话套件，让您的机器人能够通过 Avaya 和 Amazon Connect 连接到您的数据。

如何知道我的企业现在是否准备好采用人工智能？

如果您有一个耗费时间或金钱的明确问题、与该问题相关的足够多的数字数据，以及尝试新工具和培训团队的意愿，那么您的企业已经做好了采用人工智能的准备，即使您开始时规模很小，只有一个用例。

人工智能只适合科技公司，还是传统行业也能从中受益？

人工智能不仅适用于科技公司，制造业、零售业、医疗保健业和物流业等传统行业都可以通过使用人工智能来优化供应链、预测维护问题、个性化客户体验或检测欺诈行为，从而从中受益，因此人工智能在各个行业都很有价值。

在商业环境中，人工智能、机器学习和自动化之间有什么区别？

人工智能是制造模仿人类智能的机器的广泛领域，机器学习是一个子集，在这个子集中，系统从数据中学习，在没有明确编程的情况下随着时间的推移不断改进，而自动化是指在没有人工干预的情况下执行重复性任务。

在企业中使用人工智能是否意味着要取代我的员工？

在企业中使用人工智能并不一定意味着要取代员工；相反，它往往能将团队从重复性任务中解放出来，使他们能够专注于战略性或创造性工作，让人与人工智能协同工作。

要开始有效使用人工智能，我需要哪些数据？

要开始有效地使用人工智能，您需要与业务问题相关的结构化或半结构化数据，如客户互动、销售记录、支持票据或产品详细信息，确保这些数据干净、一致，这样您的人工智能工具才能学习模式并提供准确的结果。