企业 AI 人工智能的基本原理

作为在商业中使用人工智能的概念，对很多人来说听起来比较抽象。这并非指使用AI工具撰写文字或创建图像，而是指企业 AI 如何直接应用于其业务，以推动销售、服务和运营方面取得改进，帮助企业决策者预测需求，降低成本，并为服务团队提供有效工具来提升客户满意度。

那么，这要怎么理解，又如何做到呢？

企业人工智能到底是什么？

我们试着用一句话对企业人工智能进行简单、友好的解释，以使这一概念简洁明了。

——"定义企业人工智能的方式是把它们看做是更先进的数据处理器。"

这个定义消除了很多噪音。企业 AI 不是魔法，而是设计一条从 A 到 B 的路径。

所以，这里会有一个障碍——许多人想要在没有明确计划的情况下"解决很多问题"。而企业人工智能的实现，其基本规则都是关于如何定义细节的：

✅ 有哪些信息需要输入？
✅ 你想获取什么信息？
✅ 具体的最终目标或成功指标是什么？

这听起来很熟悉。这类似于实施 CRM。如果公司在启用软件之前就明确定义需求，CRM 项目的成功率就会更高。同样的原则也适用于此。

在设置好数据和执行参数后，企业人工智能能发挥作用的地方有以下几个方面：

✅ 更准确的预测，用报表帮助决策者发现趋势。
✅ 更智能的销售，指导销售人员下一步要做什么。
✅ 更智能的处理问题，通过推送相关的历史工单帮助客服尽快找到解决方案。
✅ 更智能的库存和需求计划，可以预测库存，提前制定采购计划。
✅ 深度客户群体分析，通过挖掘客户相关数据，发现特定群体的价值。
……

您可能发现了，以上这些应用场景与CRM软件类似，而人工智能对数据的挖掘能力更强，可参考的数据样本也更多，算法更加精妙。

企业人工智能的实施

部署企业人工智能，并不是一个"设置好就忘了"的软件，而是一个迭代的过程。

这有点像公司招新人，要发挥作用，需要一个过渡过程。不一定能一次成功。

与任何新技术一样，企业人工智能的实施也遵循着熟悉的项目计划：发现、需求、时间表和上线。而且，您必须定期检查，微调输出，并确保它能够实现目标。

您不能只是实施好，然后就指望一切顺利。比如，您要关注源数据质量、护栏和人机交互。

源数据质量

当输入的是垃圾，输出的也是垃圾。人工智能的可靠性取决于其输入数据的质量。您输入错误的、不完整的数据，那么得到的可能是一个不可靠的结果——这点和CRM的数据分析类似。

数据护栏

您需要预见到人工智能可能犯错的地方，并制定规则来防止这种情况发生。一个合适的防护措施，比如一条简单的指导原则，"禁止AI生成的产品报价书中的价格低于其历史平均价格"，就可以防止这种情况发生。但这需要从一开始就进行人工参与和培训。

人工干预的重要性

人工智能必须意识到自身的局限性。人工智能可能会高估自己的能力，但它确实还有很多做不到的地方，这时您就需要干预，将无法处理的请求转交给人工。

一些要点

虽然现在企业AI的应用听上去无处不在，实际使用场景却还没有达到人们预想的那一步。事实上，很多企业甚至还没有用上CRM，而CRM或ERP这些数据平台是构成未来企业人工智能的基础。

无论如何，事先理解这一概念并做好准备总是好的。总之，企业AI的实施，与CRM软件的实施类似，仍然要遵循下面三件事：

✅ 从一个具体的问题入手，而不是一个模糊的愿望。明确你的输入和期望的输出。
✅ 把实施过程当成雇佣员工一样对待。它需要制定计划、一个过渡期和一个反复的培训过程。
✅ 成功取决于人为的监督。您有责任提供高质量的数据，并设置清晰、符合常识的防护措施。

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