AI引入業務戰略將是革命性趨勢 制定人工智慧戰略11大要領

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本文由Rehoo團隊Leery原創，無授權禁轉！(圖片來自網路）

人工智慧（AI）已成為全球企業的運營規則改變者，它為無數可能性打開了大門。隨著人工智慧在企業中的整合，全球經濟在未來幾年會成倍增長。儘管將AI引入業務戰略被認為是一種革命性的想法，但大多數企業高管正在努力解決的問題是在整個組織中以適當的方式應用AI，以便產生最大的ROI和價值。

這引發了幾個問題，「我們如何教育我們的員工關於融合AI？我們如何獲得經過AI培訓的員工？什麼是最適合我們業務的人工智慧策略？我們如何證明我們的AI值得信賴？是否會有新的隱私和網路安全威脅來處理？「每個公司對這些問題的回答都不同。企業管理者必須超越他們對未知領域的信心，並對人工智慧世界邁出一大步，以便跟上不斷發展的技術。

在制定公司的人工智慧戰略時，企業高管必須將時間和精力集中在以下11個關鍵點上：

1.擴展您的AI操作部署

企業的首要任務是擴展人工智慧業務，以促進每個職能部門的工人的決策和漸進式情報。構建可靠的人工智慧戰略的關鍵是擁有一支多元化的團隊，其中包括來自IT部門的人員，專業的AI專家以及業務部門。

AI模型具有改進現有流程的能力。他們的演算法在於，相同的演算法能夠解決多個與業務相關的問題。因此，企業可以從確保小型項目的成功開端，並根據最初成功的計劃，逐步實現更大，更廣泛的項目。

2.招聘和支持

2019年另一項主要的人工智慧干預將是智能預測和自學HR技術的不斷增長的部署。智能人力資源管理AI的引入今年一直在增加，其中包括人力資源部門的一些知名人士，如Talendtoday，Maya Systems，Text Recruit和Workey等。這些公司通過人工智慧招聘，獵頭，供應提供完整的人力資源職能連鎖，調動，合規，保留和終止合作。人力資源解決方案中的AI是降低成本，避免法律複雜性，提高生產率以及幫助公司克服在新企業成立時經常出現的管理挑戰的完美策略。

3.管理你的人才

隨著人工智慧的可訪問性逐年增加，人工智慧已成為企業的重要資產。然而，人工智慧的可用性是複雜的，並且經常會出錯。這種挫折的解決方案是創建三個級別的員工，每個級別都配備了特定的技能組合。第一級員工將將接受培訓，使用AI增強型應用程序並實施良好的數據治理。第二級員工將包括經過培訓以識別用例和數據集的業務專公司家。這些公民開發人員將與AI專家密切合作，協助構建新的AI應用程序。第三和最高的排名將是負責創建，部署和管理AI應用程序的數據科學家。

4.建立信任和層次結構

每當一個企業選擇一個新的階段性時，自然就會開始出現憂慮;在企業內部集成AI操作也是如此。關於偏見，隱私，網路安全，系統道德，對AI的治理以及如何可信任AI以做出正確決策的可解釋性的擔憂出現。必須確定每個領域的問責制。例如，迪拜的一家網頁設計公司，FME設計使用人工智慧桌面為客戶報告任務，他們採取一切可能的手段確保其模板免受侵權，其客戶數據不受任何內部或外部網路攻擊。這需要強大的管理來分配任務和防錯安全性，以確保它們的安全。

5.識別和分配數據

AI可以解釋數據並將其轉換為有用的信息。但是，為了從此功能中充分獲得優勢，必須首先正確標記數據。識別，標準化和標記數據至關重要，以便AI識別模式並使用它們形成對未來有用的直覺。這一方面對於管理風險，加強文檔分類，自動化客戶運營以及協助員工做出適當決策至關重要。

6.AI-Powered語音命令

像Siri，Cortana和Alexa這樣的語音搜索助手已經在很長一段時間內成為主流。近年來，人工智慧語音搜索助手的優化為每個行業和行業的業務打開了新的大門。企業現在廣泛使用會話AI來識別其產品的語音命令。這些AI不僅可以識別用戶的意圖，還可以根據機器的當前狀態提供相關選項。憑藉其快速整合，2019年的業務將從其發展趨勢中獲益匪淺。

7.個性化策略

對全球經濟的主要影響來自商業消費者。藉助AI技術，企業可以創建和部署個性化，面向數據的服務和產品。AI對消費者數據的解釋和模式的重複使其能夠幫助企業創建策略和預測，從而有助於生成更高質量的受眾目標產品。從理論上講，它可以幫助企業採用消費者驅動的策略，不僅可以改善客戶的個性化，還可以增加收入，因為更多的客戶會被吸引到為了方便而進行交易。

8.在數字營銷中使用AI

最重要的是，數字營銷一直是人工智慧開發的最大恩人。自從引入AI以來，數字營銷已經實現了飛躍，將其從原始形式轉變為更加精細和計算的內容傳播源。谷歌對其人工智慧演算法的大量投資幫助其實現了有機和付費營銷的所有在線營銷協議的自動化。隨著最近的更新，Google AdWord管理員將不再需要人工投放廣告系列，而是自行生成廣告並自動生效，不受任何干擾。這將進一步降低管理和質量保證成本，並使2019年的企業能夠輕鬆創建其數字足跡。

9.預測建模

通過AI預測模型不僅僅限於數字營銷。其中許多模型有助於了解頻譜另一端的外圍設備，例如買方意圖，客戶參與度，轉換率，甚至購物車放棄行為。人工智慧已經建立了預測模型，以消除商家在理解買家行為時面臨的許多挑戰。預測模型主要用於人物角色創建，在預測即將到來的銷售，設計產品，拒絕用戶體驗故障以及提供理想的客戶體驗方面起著至關重要的作用。通過預測建模業務，營銷人員可以從被動式計劃者轉變為主動式計劃員。

10.多樣化的收入來源

除了識別和分配數據外，AI還證明了其在創造新收入流方面的實用性。在日常交易和客戶活動中使用AI有助於構建大型資料庫，這些資料庫是業內大多數企業需要設計，部署，營銷和銷售其產品的。這使得企業可以發展成為同行和新企業可以用來制定營銷和銷售策略的數據源。數據即服務是通過人工智慧實現收入多樣化，同時為其市場中的品牌創造價值的良好主張。2019年，許多企業正致力於數據構建，有些企業已經為不同行業及其行業提供分析。

11.增強AI的強度

人工智慧與其他技術的整合是增強數據驅動業務戰略的重大發展。通過分析，物聯網（IoT），ERP，區塊鏈和量子計算將與人工智慧相結合，可以提高人工智慧的能力並使運行更順暢。儘管這種融合最初可能對企業來說是一個挑戰，但這是公司必須經歷的障礙。採用DevOps技術是打開員工之間溝通途徑的一種方式，從而成功實現AI與其他技術的集成。

結論：

在這個精通技術的時代，隨著越來越多的企業選擇不斷根據新技術和趨勢不斷發展商業戰略從中獲益，人工智慧在商業領域中的應用在歷史進程中取得了重大進展。 隨著人工智慧的快速民主化，其正確的應用以及訓練有素的員工變得比以往任何時候都更加重要。

新技術創新不斷的改變整個行業 幫助企業用更少的資源做更多業務

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