人工智能正在重塑企业数字化转型的方式，将效率、敏捷性和以客户为中心的功能带到最前沿。
要点：
- 推动创新。人工智能通过先进的算法、数据分析和机器学习优化运营，增强客户体验。
- 提高效率。聊天机器人和智能流程自动化等人工智能技术简化了业务流程，为复杂任务释放了资源。
- 促进增长。全球人工智能市场规模达到1423亿美元，是变革性技术的核心，也是行业数字化转型的关键参与者。
人工智能正在彻底改变数字化转型的进程，为企业优化运营和增强客户体验提供了机会。通过采用人工智能技术，企业可以利用先进的算法、数据分析和机器学习来推动技术创新，并领先于竞争对手。
通过使用人工智能，企业能够自动执行重复性任务，从海量数据中提取可操作的见解，并创建个性化的客户体验。从聊天机器人到预测分析和流程自动化，人工智能正在重塑企业实现数字化转型的方式，将效率、敏捷性和以客户为中心的功能带到了最前沿。
根据数据统计机构Statista公司最近发布的一份研究报告，截至2023年6月，全球人工智能市场规模已经飙升到惊人的1423亿美元。这一增长主要是由人工智能在增强客户体验、对客户趋势进行有洞察力的数据分析以及日益流行的生成式人工智能领域的变革性应用所推动的。此外，Statista公司在2023年5月的一份报告表明，人工智能、大数据和云计算是核心的变革性技术，在各个行业都有广泛的应用。本文将探讨人工智能影响数字化转型的多种方式。
人工智能和数据分析
人工智能对数字化转型影响的一个关键方面在于其实时分析和解释大量数据的能力。通过人工智能驱动的分析，企业可以深入了解客户的行为、偏好和趋势，使他们能够做出数据驱动的决策，并创造高度定制的体验。
数据分析可以根据不同的标准，例如人口统计、购买行为和偏好，帮助细分客户。这种细分使企业能够为不同的客户群体量身定制沟通和营销策略，从而获得更个性化的体验。
使用人工智能进行数据分析是人工智能改变各行业业务的一个很好的例子。宽带平台和服务提供商ETI Software Solutions公司总裁Jeff Fraleigh表示，人工智能可用于分析来自传感器和其他来源的数据，以预测关键电信设备何时可能发生故障。这使得运营商可以在问题发生之前安排维护，从而防止中断，并提高网络可靠性。这使他们能够在消费者意识到问题之前解决问题。
此外，Fraleigh表示，人工智能可以用来分析网络使用和流量模式的数据，以帮助网络运营商和互联网服务提供商规划和优化他们的网络。这可以帮助运营商提高网络性能和容量，还可以帮助他们降低成本。例如，人工智能可以用来识别流量拥堵严重的区域，并提出缓解流量拥堵的解决方案。
人工智能和客户支持聊天机器人
人工智能还通过使用智能聊天机器人和虚拟助手来改变客户互动和支持。这些人工智能驱动的生成和会话聊天代理能够全天候为客户的询问提供即时和准确的响应。在线零售、银行和电信等各个行业的企业都在使用人工智能聊天机器人来处理日常的客户查询，从而腾出人力来专注于更复杂的任务。这增强了客户服务，缩短了响应时间，并改善了整体客户体验。
聊天机器人已经无处不在，如今的聊天机器人是由生成式和会话式人工智能驱动的，它为客户提供了多种方法来寻找解决方案、解决问题或将他们引导到最合适的现场代理。能够通过使用聊天机器人提供帮助，也使他们能够控制自己的叙述，让客户感到满意，并在情感上控制自己。这些人工智能驱动的聊天机器人还解放了现场代理来处理更复杂的服务问题，将他们从回答常规和重复问题中解脱出来。
人工智能驱动的聊天机器人改变数字领域的一个例子是数据科学商Boost公司。该公司的客户密歇根州立大学联邦信贷联盟(MSUFCU)通过其实验室测试了不同的技术试点，以更好地满足其成员的财务需求，并提供更好的整体体验。它的一个测试程序引入了其第一个虚拟代理Fran，最终导致了一个完整的实现。这使他们能够为其成员提供全天候的支持，回答常见问题，并提供更多相关的响应和服务。在前两周，Fran解决了81.1%的查询。在实施后不到两年的时间里，Fran的查询解决率达到98%，MSUFCU的意向库增加了620%，并且有20多万次的成员对话。
智能流程自动化
除了面向客户的应用程序，人工智能正在推动各种业务功能的流程自动化和优化。通过自动化重复性和人工任务，人工智能系统可以显著提高运营效率和生产力。例如，在医疗保健行业，人工智能算法用于分析医疗记录、诊断疾病并推荐个性化治疗计划，使医疗保健专业人员能够提供更准确、更高效的护理。
传统上，人工智能是由数据驱动的，而机器人流程自动化(RPA)是由规则驱动的。通过将人工智能集成到RPA中，企业可以将更广泛的流程实现自动化，而不仅仅局限于简单的、基于规则的任务。这种集成还使自动化更有弹性，更能适应变化，这在动态业务环境中尤为重要。人工智能与RPA的集成通常被称为智能流程自动化(IPA)或智能机器人流程自动化。这种组合能够使机器人流程自动化处理涉及非结构化数据、自然语言处理、决策和从经验中学习的更复杂的任务。
对于Fraleigh的宽带业务，人工智能被用于自动化网络规划过程。这可以腾出人力资源来专注于其他任务，也有助于提高规划过程的准确性和效率。例如，人工智能可用于根据各种因素(例如流量模式、预算限制和监管要求)生成网络计划。
数据目录和端到端治理解决方案提供商OvalEdge公司的首席执行官Sharad Varshney表示，将人工工作负载转换为自动化流程除了节省时间和成本之外，还有其他重要的好处。Varshney说:“使用人工智能对数据进行分类，企业可以提取并识别公司内部中的个人身份信息(PII)、敏感和机密数据。这些知识支持透明的审计，并加速数据的采用和访问，因为可以基于这些人工智能驱动的分类结果更快地构建访问策略。”
人工智能对预测分析的影响
人工智能驱动的预测分析是数字化转型正在发生革命性变化的另一个领域。通过使用历史数据和机器学习算法，企业可以做出准确的预测，使他们能够主动应对挑战并利用所呈现的机会。例如，零售公司使用人工智能算法分析客户购买模式并预测未来需求，优化库存管理并确保热门产品的可用性。
当今消费者互动的高速度、快节奏要求品牌拥有实时响应不断变化的环境的能力。通过将实时分析集成到预测模型中，企业可以在瞬间做出决策，这对于提供卓越的客户体验至关重要。
例如，Netflix公司使用预测和数据分析来为客户提供个性化的推荐。通过分析客户的观看历史、搜索历史、人口统计、评级和偏好，他们能够做到这一点，准确率达到80%。类似地，Spotify公司等其他公司也使用人工智能算法生成个性化的播放列表，以迎合个人口味。这种程度的个性化提高了用户体验，增强了客户忠诚度。
运输保险和替代金融服务提供商UPS Capital公司产品管理总监Ryan Fannon表示，物流行业正在使用预测分析来发现与地址相关的数据，以确定某些交付区域的各种风险水平。在一个运输体验不确定、需要一流客户体验的时代，现代预测分析对企业来说是必要的。Fannon解释说，“这些数据为商家提供了有关某些交付区域风险水平的见解，使他们能够决定是否应该采取额外的保护措施。”
此外，预测分析提供了预测潜在情况的能力，而规范分析则更进一步，通过建议利用这些预测的最佳行动方案。将规范性分析集成到客户体验计划中，使品牌不仅可以预测客户需求，还可以动态调整和优化其策略，以超越客户期望。
客户洞察和情感分析
在营销领域，人工智能正在改变客户洞察力和目标策略。从客户互动中产生的大量数据是一个名副其实的机会宝库。通过使用人工智能和机器学习，企业可以从这些有价值的数据中提取细致的见解。人工智能与情感分析结合使用时，不仅能够预测客户行为，还能预测这些行为背后的情绪。这使得企业可以定制既丰富情感又符合背景的客户旅程。
基于人工智能的情绪分析使企业能够从所有渠道解读客户情绪，包括社交媒体帖子、聊天讨论、产品评论和客户服务电话。此外，许多品牌正在使用情感分析和社交倾听来更全面地了解客户社交媒体帖子背后的情绪和感受。
劳动力绩效商Calabrio公司的首席技术官Joel Martins表示，情绪分析的目标是理解客户的意思，而不仅仅是他们在说什么。他说:“令人惊讶的是，企业不再需要监控个人电话，以了解消费者对其业务的看法。情绪分析为每次客户互动提供即时评分(正面、中性或负面)。人工智能情感分析使用高级文本和语音到文本分析来识别关键字和短语，这些关键词和短语表明了客户话语背后的情感基调和潜在情绪。”
Martins解释说，情绪分析不是等待客户告诉他们不满意，而是实时强调负面或正面的体验。
人工智能和数字化转型
人工智能正在从根本上改变数字化转型。通过使用人工智能技术，企业可以为增长、效率和客户体验创造新的机会。从个性化体验和智能自动化到高级分析和预测能力，人工智能正在全面重塑(并颠覆)行业。通过利用人工智能的潜力，企业可以改善数字化转型过程，保持竞争力，并为客户提供卓越的产品、服务和体验。
