在數字時代，企業為了保持競爭力而進行調整變得越來越重要。如今，即使是最小的企業也可以實現數字化，并接觸到傳統上更大的潛在客戶群。潛在客戶群越大，企業需要處理的數據就越多。雖然有些人將此視為需要克服的障礙，但如果處理得當，這些數據實際上是一座巨大的金礦。

人工智能或 AI 可以與機器學習 (ML) 相結合，產生非常有趣的結果。更好的是，基于訂閱的服務也為各級企業提供了很多東西。

讓我們看一下可以做到這一點的一些方法；

5 AI 和 ML 驅動的商業理念

1. 人工智能驅動的個性化體驗

有人說，今天的企業需要為一個客戶規模定制生產。隨著客戶越來越精通產品，他們比以往任何時候都需要更多獨特的產品。雖然這可以在需要高度敏捷的產品線的背景下進行，但它也可以應用于客戶體驗。然而，為了準確地做到這一點，需要兩個要素發揮作用：海量數據，以及能夠基于這些數據產生可操作見解的服務。

以Vidora Cortex為例。回顧最初的大數據模型，Cortex 旨在將原始數據簡化為 ML 管道。輸入 Cortex 的數據越多，它產生的洞察力就越智能、越準確。

反過來，利用它的企業可以建立個性化體驗以獲得各種好處。這包括：

• 推動新訂閱
• 提高客戶忠誠度
• 更精準的客戶細分
• 營銷投放分析

和更多。

2. 人工智能音頻內容生成

時間就是金錢，但這通常是從商業角度來看的。由于技術的原因，用戶習慣和行為也發生了顯著變化。過去，用戶樂于停留在網頁上以消費內容。今天，您需要一種更好的交付方式來吸引注意力。

一種方法是使用音頻。它比視頻占用更少的資源，但在某些方面提供了類似的好處。不過請不要擔心 - 付費給配音演員、工作室甚至開發人員制作有效音頻內容的日子已經一去不復返了。

您只需要一個像LOVO這樣的工具。LOVO 背后的概念非常簡單，但卻非常有效。只需提供基于文本的內容，LOVO 生成器就能將其轉換為速度。

3. 自然語言處理的情感分析

眾所周知，谷歌是地球上最大的公司之一。這使它處于有利地位，可以做它最擅長的事情——收集數據。它從如此多的來源獲取信息，以至于在使用這些數據時它可以輕松領先。

于是谷歌云自然語言引擎應運而生。谷歌所做的是構建能夠閱讀文本并基于 ML 分析文本的東西。谷歌表示，這使用戶能夠“揭示文本的結構和含義”。

不過，在更現實的層面上，企業可以通過許多有趣的方式利用該引擎。讓我們以我自己作為內容制作人為例。我所做的使我將正確的“基調”傳遞給適當的聽眾變得非常重要。

通過運行我通過自然語言工具生成的內容，它可以分析并將其翻譯成各種形式。對我來說，情緒分析是我最傾向于仔細觀察以進行調整的。

這在各種場景中尤其有用，例如構建營銷內容、具有商業意圖的內容或用戶想要關注的任何其他內容。這不僅適用于文檔——還有一個 API，您甚至可以使用它從音頻內容中提取見解。

4. 使用聊天機器人和 AI 腳本的自動化服務

企業面臨的一個主要挑戰是提供足夠水平的支持，同時保持健康的利潤率。隨著越來越廣泛的客戶群和對更快服務的需求，這變得越來越困難。

進入 Chatbot - 一個曾經非常基礎和陳舊的工具，以至于嶄露頭角的年輕程序員把它當作一個笑話。今天的聊天機器人不僅可以處理簡單的腳本，而且已經變得更加先進。

在 AI 和 ML 的驅動下，現代 Chatbot 不僅可以充當一線支持，而且能夠很好地學習和適應，從而能夠有效地自行解決客戶問題。想象一下，這會大規模實施并為全球客戶提供支持。

盡管如此，使用聊天機器人提供支持服務只是觸及表面。得益于學習能力，它們現在可以以多種方式使用——甚至可以幫助公司推動數字平臺上的銷售。

我看過一些聊天機器人，看看它們能做什么。可能性列表與當今市場上存在的聊天機器人模型和提供商一樣令人印象深刻。您甚至可以免費試駕其中的一些。

5. 使用 AI 生成內容

基于 ML，我發現最初，像這樣的引擎能夠相當接近于產生逼真的東西。然而，隨著最初提供的文本被淡化，意圖往往會失控并跑到難以想象的切線上。

不過，這種情況與商業環境略有不同。假設您是一家規模較小的企業，需要一些網絡或營銷內容的靈感。通過使用像 Inferkit 這樣的工具，您可以輕松地想出一些非常有用的想法。

或者像服務條款文檔這樣的干巴巴的樣板文件怎么樣？您無需付費即可完成，也不會僅限于使用模板。通過給它一些基本內容，通過 Inferkit 運行這個想法，然后調整出現的結果。

為了讓您更好地了解這可能是如何工作的，我通過引擎運行了一些支持文檔文本的示例。它確實產生了一些可行的東西，并且可以編輯使用。

AI 和 ML 到底是什么？

盡管它們看起來很相似，但 ML 實際上是 AI 的一個子集，指的是適應。雖然所有這些對于非技術行業的人來說可能聽起來有點令人生畏，但我們應該從商業角度關注它們的應用。技術總是起到催化劑的作用。人工智能和機器學習的方式相同，可以幫助企業更輕松地進行擴展。想象一下，有一名人類經理的支持人員監督聊天機器人，同時支持 100 名客戶。或者能夠使用業務工具來告訴您客戶在查看或談論您的產品時的感受。可以利用 AI 和 ML 的應用范圍非常廣泛。

結論

人工智能和機器學習在許多形式中可能仍處于起步階段。同時，很容易看出這一研究領域的潛力。已經存在許多功能強大的解決方案并且可以加以利用，例如當今功能強大的聊天機器人。如果您仍然不確定這種情況的可能性，請考慮您訪問過的 Facebook 業務頁面，或者您在某些公司頁面上與支持人員進行的聊天。你確定你一直在和人說話嗎？