IT 专业人士和基础设施技术人员已经实现了 5 年多的“AI 梦”，但通过与大量客户和分析师的讨论，我发现许多企业对于如何使用 AI 以及为什么使用 AI 的理解还很不成熟（如果你已经知道这个词的含义，那就更好了，提示：它结合了“欠发达”和“无组织”的概念）。事实上，我本周参加了 Dell'Oro 网络研讨会，其中一个实时调查问题询问了观众内部 AI 部署的阶段，结果显示，三分之二的与会者尚未自行构建任何 AI 基础设施。这些企业正在尝试使用 AI，试图找到需要解决的问题，在实验室中试行新的奇特想法，在某些情况下，他们还会从服务提供商那里购买 AI 用于有限且有界的项目。

因此，我做了进一步的研究（当然，我用了好几个AI引擎，哈哈），并整理出了一份“行人友好型”的清单，列出了AI的五大常见商业用例，这些用例可以而且应该被列入每个CIO的采纳议程。这五大用例并非虚构或炮制的利用这个闪亮新“AI”玩具的方式，而是真正的商业应用，可以而且应该利用AI来提升收入、估值、客户留存率和客户满意度。（事实上，一些F100强公司已经在这么做了。）

从下面的列表中可以清楚地看出，人工智能可以帮助那些希望利用人工智能重塑其核心运营方式的企业，从而在各自的行业中展现并保持领先地位。（而那些不利用人工智能的企业将会发现自己处于竞争劣势。）

这五大商业应用分别是：1）客户服务；2）欺诈检测；3）供应链优化；4）预测性维护；5）个性化推广与营销。（需要注意的是，如今这些需求已经通过手动、基于规则的系统和早期适应性较差的体验式模型相结合的方式得到满足，我将在下文讨论。）

1.客户服务

直接的人工智能推理优势：
人工智能推理使对话式人工智能和聊天机器人能够提供即时、个性化且情境感知的客户支持。通过实时分析和理解客户情绪，人工智能可以自动将复杂问题转交给人工客服，同时自主解决简单的请求。这减少了等待时间，并使人工客服人员能够专注于更复杂、更高价值的任务。关键在于，人工智能模型是构成企业的数据结构的一部分。客户详情、案例背景、产品和解决方案详情、运输和物流以及其他非常具体的细节都是人工智能所参考的知识的一部分。因此，当客户与基于人工智能的客户服务流程互动时，它所带来的价值远超人类，因为人工智能可以立即访问回答问题或创建解决方案所需的一切信息。

如何在没有人工智能的情况下满足客户服务需求：

1. 基于规则的聊天机器人： 如今，大多数基础聊天机器人都使用预定义脚本和决策树，这些脚本和决策树只能处理可预测的请求，而无法处理更复杂或更细微的问题。这种体验相当普遍，被客户视为“可怕的机器人地狱”。
2. 手动路由： 许多公司依赖人工代理手动评估和分类客户咨询，这可能会导致延迟和效率低下。在大多数情况下，由于信息孤立，需要多名人工代理参与。在大多数情况下，这些人工代理仍然基于脚本，因此他们的快速响应能力会受到影响，客户也会经常感到沮丧。
3. 有限的个性化： 支持服务或许可以根据客户的基本资料（例如姓名和购买记录）进行个性化设置，但它缺乏人工智能能够提供的实时行为情境。虽然人工客服可能知道客户购买了什么，但他们仍然无法理解购买背后的背景，也无法理解客户身份的细微差别。这又像给猪涂口红一样。

2.欺诈检测

直接的人工智能推理优势：
AI 推理能够实现实时交易监控和异常检测，从而以远超传统方法的准确度识别欺诈活动。它利用机器学习，分析海量数据集，发现细微的行为模式，并标记基于规则的系统可能遗漏的新兴欺诈策略。这有助于防止财务损失并保障客户安全。关键在于，异常分析可以基于不断增长的“正常”数据，持续且近乎实时地进行。AI 模型会在使用过程中自动学习什么是“正常”，并在检测到偏差时发出进一步的警告。

如何在没有人工智能的情况下满足欺诈检测需求：

• 基于规则的系统： 当前的系统通常依赖于硬编码规则（例如，标记超过特定金额或来自新地点的交易）。虽然这些系统能够有效抵御已知威胁，但很容易被新的复杂欺诈方案绕过。在硬编码系统下，一次性发生的欺诈或模仿正常行为的欺诈很容易被遗漏，但基于人工智能的检测拥有更广泛、更长期的正常基础可供借鉴。
• 事后分析： 如今，许多欺诈调查都是被动的。人工分析师在交易发生后才审查被标记的交易，这为时已晚，无法阻止财务损失。而且，基于人工调查的手动流程在时间、成本和规模方面负担巨大。人工智能调查可以梳理海量案件细节，确定哪些信息合理，并将人工干预减少 10 倍甚至更多。
• 假阳性率高： 传统基于规则的系统通常会产生大量误报，这会给合法客户带来不便，并给人工审核团队带来不必要的工作。人工智能可以降低误报率，提高生产力和客户保留率，同时降低成本和风险。

3.供应链优化

直接的人工智能推理优势：
对于大型制造型企业来说，供应链至关重要。每个组件或成品都有其生命周期。人工智能推理通过分析市场采购和需求趋势、制造生产模式、预期货架时间以及物料进出的实时运输数据，为整个生命周期提供高度准确的实时需求预测和物流优化。这使企业能够预测潜在的供应中断，更有效地管理生产计划和库存，并优化交付路线等。

如何在没有人工智能的情况下满足需求：

• 历史预测： 企业通常依赖历史销售数据和季节性趋势来预测需求，这种方法速度慢，无法适应突然的市场变化或零部件问题。人工智能本质上是实时的，它利用历史数据以及宏观客户和供应商趋势来确定何时需要什么，并制定满足这些需求的供应链计划。
• 手动路线规划： 物流经理通常手动或使用过时的孤立软件来规划物料，这些软件无法纳入实时变量，例如不断变化的客户需求、全球/宏观经济、短缺等
• 反应性库存管理： 库存管理通常是交易性的、被动的，会导致缺货或库存过剩的情况，从而增加成本、降低客户保留率、损失收入等

4.预测性维护

直接的人工智能推理优势：
通过分析工业设备的实时传感器数据，人工智能推理可以准确预测机械故障 前 它们会发生。这可以实现预先修复，最大限度地减少昂贵且破坏性的计划外停机，并延长关键资产的使用寿命。随着数据的增长，人工智能在建议应主动采取的行动方面会变得更加准确。

如何在没有人工智能的情况下满足需求：

• 预防性维护： 无论设备是否需要维护，维护通常都按照固定的日历进行，从而导致不必要的检查和成本。
• 基于规则的异常检测： 传统系统使用基于标准性能阈值的规则。人工智能则能超越这一点，识别出细微的偏差。 普通的 操作，这通常是问题的最早指标。
• 反应性修复： 许多组织仍然采用“运行至故障”模式，即设备发生故障后才进行维修。这会导致严重、昂贵且破坏性的停机。人工智能可以准确预测故障，并提前建议应采取的措施。借助 Agentic AI，这些维护任务可以自动调度。

5.个性化推广和产品推荐

直接的人工智能推理优势：
AI 推理能够实时分析客户和潜在客户的数据、浏览模式、外部相关社交对话以及所有其他数字来源的行为，从而提供高度个性化的产品推荐、内容以及动态或促销定价（如有需要）。事实上，对于人口统计学上有效的潜在客户，如果其通过可追踪的自身行为表现出较高的购买意向，则可以将其与未参与的潜在客户区别对待。通过在合适的时间向合适的客户提供合适的优惠，可以显著提高客户参与度和转化率。

如何在没有人工智能的情况下满足需求：

• 广泛细分： 营销团队通常根据基本人口统计数据将客户分成大群，这一过程远不如个人个性化那么精确。
• 推荐引擎： 虽然现代推荐引擎已经使用机器学习，但人工智能推理可以通过分析更广泛的数据点（包括情绪和实时上下文）来进一步实现这一点，以创建更相关、更动态的推荐。
• 手动广告系列管理： 营销人员传统上创建和管理静态营销活动，这些活动不会根据客户互动实时调整。

总而言之……人工智能如今已然存在，并将持续发展，随着时间的推移，它或许会变得更好，但目前已达到生产级质量，并且可以轻松地应用于实际业务，比你现在做得更好。就是这样。没错，虽然人工智能技术在六年前似乎才刚刚出现，但它正以惊人的速度走向成熟，并已为那些想要利用它的企业用户带来了巨大的成果。就像许多最初看起来像科幻小说的历史宏观技术趋势（例如Linux、WiFi、互联网）一样，我们无需等待人工智能“完成”。人工智能可以轻松部署，并且今天就能实现巨大的价值！那句古老的谚语完美地诠释了这一点：“等待的人，渴望”

如果您对我们的产品和服务有任何意见、询问或问题，请填写以下表格。