如今，人工智能(AI)無處不在。雖然這項技術仍處于初期階段，但毫無疑問，人工智能將不久在幾乎所有商業領域發揮核心作用。這一事實的證據是人工智能在幾個應用中的存在，盡管其目前的功能僅僅觸及了其所能做的一切的表面。

從物聯網到銷售和營銷，人工智能正在對企業開展業務的方式產生影響。以下是人工智能目前正在革新企業的4種方式。

1、平穩物聯網發展

重工業是最早采用物聯網技術的行業之一。從跟蹤零件生命周期到質量控制，物聯網在制造和供應鏈中發揮著核心作用。一般物聯網設備將使用數據傳輸到控制中心，控制中心吸收這些數據集進行進一步分析。

雖然這聽起來很棒，但也有一些局限性。首先，當一個控制中心可以訪問多個數據集時，協作是很困難的。例如，連接到工業泵上的物聯網設備將生成測量流量輸出和部件質量的數據集。這些數據集由不同的團隊監控，為使用閾值設置警報具有挑戰性。

人工智能允許企業為組織內的不同團隊創建自定義警報，從而改變了這一局面。其還解決了圍繞大量數據的問題。人眼需要花費幾個小時來驗證和解析這些數據集。人工智能可以瞬間處理數據，并迅速提醒操作人員使用不當或潛在風險。

像Sternum這樣的初創企業正在使用人工智能來簡化物聯網構建人員的工作，從而增加這種可觀察性。

Sternum開發了一種基于人工智能的學習引擎，該引擎使用用戶定義的跟蹤數據來創建所需設備行為的配置文件，并突出顯示重要的和異常的模式。一旦設備連接上，該系統就開始收集數據，并在短暫的學習期后，開始充當第二雙眼睛，提供有關異常活動的警報，而這些異常活動可能需要人工操作人員花費數小時，甚至數天才能發現。

由于這些進步，企業可以更多地釋放其物聯網設備，以收集更大的數據集，并更好地應用從分析中吸取的經驗教訓。

其結果是一個安全的操作環境，以最佳效率產生結果。

2、簡化B2B SDR流程

B2B銷售對于企業在這些領域的成功是不可或缺的。然而，B2B代表面臨著重大挑戰。首先，購買周期很長，且涉及多個利益相關者。由于銷售條件可能會從產品演示請求變為回調，因此解讀購買意圖具有挑戰性。例如，競爭對手可能會發布新功能，帶來更多問題。

雖然企業無法改變客戶購買周期的長度，但可以在銷售過程中為銷售代表提供更多的火力。人工智能輔助銷售現在是B2B銷售的游戲規則改變者，特別提款權更適合它。

預測性人工智能現在可以根據銷售代表之前的行為為其提供買家意圖預測。通過衡量營銷材料和對話的參與度，人工智能平臺可以指導銷售代表確定完成銷售的挑戰水平。

與預測性人工智能相輔相成的是規范性人工智能。前者根據發生的情況向銷售代表提供行動項目，而后者則實時處理數據，為銷售代表提供前進的方向。其為銷售代表提供了完成交易的途徑。

Demand Science等平臺可以跟蹤潛在客戶的行為，并找出企業當前銷售流程中的差距。其結果是順暢的客戶體驗和更多轉化為銷售的機會。在某些情況下，人工智能平臺甚至在銷售代表不在時使用自然語言處理來吸引潛在客戶。

因此，潛在客戶保持參與，銷售代表可以跟進額外的信息，以幫助更快地完成銷售。

3、支持更多客戶自助服務

聊天機器人代表人工智能在客戶服務領域已經有一段時間了。然而，最近的發展將人工智能推向了客戶服務鏈的更上游，幫助企業減少不太重要的客戶電話，并幫助服務代表優先處理重要的客戶電話。

人工智能現在可以通過多個渠道與客戶互動。這個不起眼的聊天機器人已經變得更加強大，比以往任何時候都能回答復雜的客戶問題。例如，由Dialpad驅動的AI聊天機器人可以從以前的對話、客戶訂單數據和爭議對話中檢索數據，以提供對狀態等的洞察。

該平臺還通過語音渠道與客戶互動。例如，客戶可以撥打一個號碼，并通過輸入AI通過語音處理和傳遞的信息來解決常見的查詢。結果是更少的呼叫量和更高的客戶服務效率。

人工智能還擅長檢測客戶何時希望與人交談，而不是與機器人互動。通常，客戶很難檢索到可讓其與人聯系的電話號碼或電子郵件。人工智能可以迅速提供這個數字作為一個簡單問題的答案。

4、降低會計師的復雜性

會計是一個非常神秘的領域，最小的錯誤都可能使問題復雜化。大企業不敢冒險重述財務業績，因為其擔心品牌受損和股價暴跌等其他影響。

目前，嵌入會計平臺的人工智能可以自動完成簿記和文書任務，如應付賬款匹配。例如，一旦付款清算，AI將根據正確的日記賬分錄對其進行分類，并將付款收據與發票和采購訂單進行匹配。

因此，會計人員可以隨時獲得所需的所有信息。更復雜的平臺，比如Vic.ai正在開發的平臺。Ai將更進一步，自動化會計分錄。其結果是減少了會計人員的文書工作，并有更多的時間來分析財務業績。

人工智能還使報道變得容易。首席財務官們在尋求對自身業績的財務見解時，可以要求以自然語言提供數據，并收到一份能夠更深入地挖掘數據的定制報告。

人工智能才剛剛起步

人工智能革命已經開始，我們正在見證技術向前邁出的最大一步。雖然時間會告訴我們業務將走向何方，但毫無疑問，人工智能將繼續存在，并為日常工作流程提高效率。