IT 專業人士和基礎設施技術人員已經實現了 5 年多的“AI 夢”，但透過與大量客戶和分析師的討論，我發現許多企業對於如何使用 AI 以及為什麼使用 AI 的理解還很不成熟（如果你已經知道這個詞的含義，那就更好了，提示：它結合了“欠發達”和“無組織”的概念）。事實上，我本週參加了 Dell'Oro 網路研討會，其中一個即時調查問題詢問了觀眾內部 AI 部署的階段，結果顯示，三分之二的與會者尚未自行建立任何 AI 基礎設施。這些企業正在嘗試使用 AI，試圖找到需要解決的問題，在實驗室中試行新的奇特想法，在某些情況下，他們還會從服務提供者購買 AI 用於有限且有界的項目。

因此，我做了進一步的研究（當然，我用了好幾個AI引擎，哈哈），並整理出了一份「行人友善型」的清單，列出了AI的五大常見商業用例，這些用例可以而且應該被列入每個CIO的採納議程。這五大用例並非虛構或炮製的利用這個閃亮新「AI」玩具的方式，而是真正的商業應用，可以而且應該利用AI來提升收入、估值、客戶留存率和客戶滿意度。 （事實上，一些F100強公司已經在這麼做了。）

從下面的清單中可以清楚看出，人工智慧可以幫助那些希望利用人工智慧重塑其核心運作方式的企業，從而在各自的行業中展現並保持領先地位。 （而那些不利用人工智慧的企業將會發現自己處於競爭劣勢。）

這五大商業應用分別是：1）客戶服務；2）詐欺偵測；3）供應鏈優化；4）預測性維護；5）個人化推廣與行銷。 （需要注意的是，如今這些需求已經透過手動、基於規則的系統和早期適應性較差的體驗式模型相結合的方式得到滿足，我將在下文討論。）

1.客戶服務

直接的人工智慧推理優勢：
人工智慧推理使對話式人工智慧和聊天機器人能夠提供即時、個人化且情境感知的客戶支援。透過即時分析和理解客戶情緒，人工智慧可以自動將複雜問題轉交給人工客服，同時自主解決簡單的請求。這減少了等待時間，並使人工客服人員能夠專注於更複雜、更高價值的任務。關鍵在於，人工智慧模型是構成企業的資料結構的一部分。客戶詳情、案例背景、產品和解決方案詳情、運輸和物流以及其他非常具體的細節都是人工智慧所參考的知識的一部分。因此，當客戶與基於人工智慧的客戶服務流程互動時，它所帶來的價值遠超人類，因為人工智慧可以立即存取回答問題或創建解決方案所需的一切資訊。

如何在沒有人工智慧的情況下滿足客戶服務需求：

1. 基於規則的聊天機器人： 如今，大多數基礎聊天機器人都使用預先定義腳本和決策樹，這些腳本和決策樹只能處理可預測的請求，而無法處理更複雜或更細微的問題。這種體驗相當普遍，被客戶視為「可怕的機器人地獄」。
2. 手動路由： 許多公司依賴人工代理手動評估和分類客戶諮詢，這可能會導致延遲和效率低下。在大多數情況下，由於資訊孤立，需要多名人工代理參與。在大多數情況下，這些人工代理仍然基於腳本，因此他們的快速回應能力會受到影響，客戶也會經常感到沮喪。
3. 有限的個性化： 支援服務或許可以根據客戶的基本資料（例如姓名和購買記錄）進行個人化設置，但它缺乏人工智慧所能提供的即時行為情境。雖然人工客服可能知道客戶購買了什麼，但他們仍然無法理解購買背後的背景，也無法理解客戶身分的細微差別。這又像是給豬塗口紅一樣。

2.詐欺檢測

直接的人工智慧推理優勢：
AI 推理能夠實現即時交易監控和異常檢測，從而以遠超傳統方法的準確度識別詐欺活動。它利用機器學習，分析海量資料集，發現細微的行為模式，並標記基於規則的系統可能遺漏的新興詐欺策略。這有助於防止財務損失並保障客戶安全。關鍵在於，異常分析可以基於不斷增長的「正常」數據，持續且近乎即時地進行。 AI 模型會在使用過程中自動學習什麼是“正常”，並在偵測到偏差時發出進一步的警告。

如何在沒有人工智慧的情況下滿足詐欺偵測需求：

• 基於規則的系統： 目前的系統通常依賴硬編碼規則（例如，標記超過特定金額或來自新地點的交易）。雖然這些系統能夠有效抵禦已知威脅，但很容易被新的複雜詐欺方案繞過。在硬編碼系統下，一次性發生的詐欺或模仿正常行為的詐欺很容易被遺漏，但基於人工智慧的檢測擁有更廣泛、更長期的正常基礎可供借鑒。
• 事後分析： 如今，許多詐欺調查都是被動的。人工分析師在交易發生後才審查被標記的交易，這為時已晚，無法阻止財務損失。而且，基於人工調查的手動流程在時間、成本和規模方面負擔龐大。人工智慧調查可以整理大量案件細節，確定哪些資訊合理，並將人工幹預減少 10 倍甚至更多。
• 假陽性率高： 傳統基於規則的系統通常會產生大量誤報，這會給合法客戶帶來不便，並給人工審核團隊帶來不必要的工作。人工智慧可以降低誤報率，提高生產力和客戶保留率，同時降低成本和風險。

3.供應鏈優化

直接的人工智慧推理優勢：
對於大型製造型企業來說，供應鏈至關重要。每個組件或成品都有其生命週期。人工智慧推理透過分析市場採購和需求趨勢、製造生產模式、預期貨架時間以及物料進出的即時運輸數據，為整個生命週期提供高度準確的即時需求預測和物流優化。這使企業能夠預測潛在的供應中斷，更有效地管理生產計劃和庫存，並優化交付路線等。

如何在沒有人工智慧的情況下滿足需求：

• 歷史預測： 企業通常依賴歷史銷售數據和季節性趨勢來預測需求，這種方法速度慢，無法適應突然的市場變化或零件問題。人工智慧本質上是即時的，它利用歷史數據以及宏觀客戶和供應商趨勢來確定何時需要什麼，並制定滿足這些需求的供應鏈計劃。
• 手排路線規劃： 物流經理通常手動或使用過時的孤立軟體來規劃物料，這些軟體無法納入即時變量，例如不斷變化的客戶需求、全球/宏觀經濟、短缺等
• 反應性庫存管理： 庫存管理通常是交易性的、被動的，會導致缺貨或庫存過剩的情況，從而增加成本、降低客戶保留率、損失收入等

4.預測性維護

直接的人工智慧推理優勢：
透過分析工業設備的即時感測器數據，人工智慧推理可以準確預測機械故障 前 它們會發生。這可以實現預先修復，最大限度地減少昂貴且破壞性的計劃外停機，並延長關鍵資產的使用壽命。隨著數據的成長，人工智慧在建議應主動採取的行動方面會變得更加準確。

如何在沒有人工智慧的情況下滿足需求：

• 預防性維護： 無論設備是否需要維護，維護通常都按照固定的日曆進行，從而導致不必要的檢查和成本。
• 基於規則的異常檢測： 傳統系統使用基於標準效能閾值的規則。人工智慧則能超越這一點，辨識出細微的偏差。 普通的 操作，這通常是問題的最早指標。
• 反應性修復： 許多組織仍採用「運作至故障」模式，也就是設備故障後才進行維修。這會導致嚴重、昂貴且破壞性的停機。人工智慧可以準確預測故障，並提前建議應採取的措施。借助 Agentic AI，這些維護任務可以自動調度。

5.個人化推廣和產品推薦

直接的人工智慧推理優勢：
AI 推理能夠即時分析客戶和潛在客戶的數據、瀏覽模式、外部相關社交對話以及所有其他數位來源的行為，從而提供高度個人化的產品推薦、內容以及動態或促銷定價（如有需要）。事實上，對於人口統計上有效的潛在客戶，如果其透過可追蹤的自身行為表現出較高的購買意向，則可以將其與未參與的潛在客戶區別對待。透過在合適的時間向合適的客戶提供合適的優惠，可以顯著提高客戶參與度和轉換率。

如何在沒有人工智慧的情況下滿足需求：

• 廣泛細分： 行銷團隊通常會根據基本人口統計將客戶分成大群，這個過程遠不如個人個人化那麼精確。
• 推薦引擎： 雖然現代推薦引擎已經使用機器學習，但人工智慧推理可以透過分析更廣泛的數據點（包括情緒和即時上下文）來進一步實現這一點，以創建更相關、更動態的推薦。
• 手動廣告活動管理： 行銷人員傳統上創建和管理靜態行銷活動，這些活動不會根據客戶互動即時調整。

總而言之……人工智慧如今已然存在，並將持續發展，隨著時間的推移，它或許會變得更好，但目前已達到生產級質量，並且可以輕鬆地應用於實際業務，比你現在做得更好。就是這樣。沒錯，雖然人工智慧技術在六年前似乎才剛出現，但它正以驚人的速度走向成熟，並已為那些想要利用它的企業用戶帶來了巨大的成果。就像許多最初看起來像科幻小說的歷史宏觀技術趨勢（例如Linux、WiFi、互聯網）一樣，我們無需等待人工智慧「完成」。人工智慧可以輕鬆部署，並且今天就能實現巨大的價值！那句古老的諺語完美地詮釋了這一點：“等待的人，渴望”

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