去年谷歌AlphaGO與人類的挑戰(zhàn)賽成了當(dāng)時的熱門話題，同時也是人工智能的一個標(biāo)志性事件。再加上近日又發(fā)布重磅消息：IBM Watson與Salesforce在人工智能領(lǐng)域達(dá)成深度合作，這讓很多科技以及CRM系統(tǒng)業(yè)內(nèi)相關(guān)的人士都對人工智能有了極大的興趣。什么是人工智能？人工智能又能為CRM帶來什么？我們會有兩篇文章和大家一同探討。

 

 什么是人工智能？

技術(shù)正以比以往更快的速度發(fā)展。云計(jì)算，社交媒體以及移動設(shè)備無處不在。每個人(每個物體)都被連接在一起：30億的互聯(lián)網(wǎng)用戶，50億的移動用戶以及60億連接的設(shè)備正組成一個歷史上前所未有的信息交互網(wǎng)絡(luò)。但這只是剛剛開始。

 

人工智能（AI）是人類下一波巨大的革命，由于計(jì)算能力的進(jìn)步，在云端低成本和大容量的存儲能力以及更容易訪問的算法，他將會比之前的技術(shù)革命具有更大的能量和破壞力。

 

AI經(jīng)常被不同的術(shù)語進(jìn)行描述：機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，自然語言處理，預(yù)測分析等等。所有的這些術(shù)語都指出了未來我們的平臺和系統(tǒng)是足夠聰明去學(xué)習(xí)我們的交互和數(shù)據(jù)，不僅會幫助我們回答問題，也會預(yù)測我們的需求，管理我們的任務(wù)并及時的進(jìn)行提醒。AI可以連接我們生活中的很多點(diǎn)（家庭，工作，旅行），帶給我們從家到汽車再到辦公室的無縫的體驗(yàn)。大部分的體驗(yàn)都會來自我們的手機(jī)。再過幾年，AI將會植入到每一個數(shù)字渠道中。

 

作為消費(fèi)者，我們在沒有意識的情況下已經(jīng)在使用AI了。Google利用AI自動的搜索查詢，在無需人工干預(yù)的情況下非常準(zhǔn)確的預(yù)測你想搜索的內(nèi)容。Facebook新聞推送以及亞馬遜通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法為你提供個性化的產(chǎn)品推薦。自動駕駛汽車應(yīng)用各種AI的技術(shù)去避免碰撞和交通擁堵。所有的這些應(yīng)用都讓消費(fèi)者對未來有了更多的期待：新的客戶交互是智能，快速和無縫的客戶交互體驗(yàn)。

 

今天，每一個公司都面臨將AI植入到業(yè)務(wù)并帶來成功的挑戰(zhàn)。但是直到現(xiàn)在，AI的成本還是企業(yè)難以承受的，實(shí)施AI解決方案要花費(fèi)高成本，數(shù)據(jù)科學(xué)家的短缺以及不完整的數(shù)據(jù)，讓大多數(shù)的公司都望而卻步。

 

這就是Salesforce為什么進(jìn)入到該領(lǐng)域的原因。在1999年，Salesforce發(fā)布了第一代的云CRM平臺，讓無論是大公司還是小公司都可以使用先進(jìn)的CRM。從那時開始，我們不斷成長成為一個客戶成功平臺，解決方案覆蓋從銷售，服務(wù)，市場，社區(qū)，分析，電商，物聯(lián)網(wǎng)到應(yīng)用。現(xiàn)在我們通過Salesforce愛因斯坦讓這個平臺更加智能。旨在讓無論規(guī)模大小的公司都可以更加聰明并能對他們的客戶進(jìn)行預(yù)測，Salesforce愛因斯坦可發(fā)現(xiàn)和洞察，預(yù)測收入，推薦下一步行動以及自動為業(yè)務(wù)人員分配任務(wù)等——所有的這些都會變的越來越聰明。

 

到2020年AI解決方案的市場預(yù)估會達(dá)到1530億美金

——美國銀行美林證券

 

為了幫助你抓住AI的機(jī)會，我們會在本文中展示以下幾個主題：

什么是AI，機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)

AI的發(fā)展趨勢是什么，為什么突然變成了熱門話題？

AI對商業(yè)意味著什么，包含關(guān)鍵的挑戰(zhàn)和機(jī)會

 

 AI會如何影響具體的業(yè)務(wù)功能，包含：

銷售

客戶服務(wù)

 市場營銷

IT

 

如何談?wù)揂I

人工智能（Artificial Intelligence）：英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。

 

人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

 

機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。

 

它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

 

深度學(xué)習(xí)：是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

 

自然語言處理：是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語言，即人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z言，所以它與語言學(xué)的研究有著密切的聯(lián)系，但又有重要的區(qū)別。自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實(shí)現(xiàn)自然語言通信的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)。因而它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分。

 

大數(shù)據(jù)：是人工智能的基礎(chǔ)——大量的機(jī)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的信息提供表面圖形和預(yù)測的輸入

 

物聯(lián)網(wǎng)：任何物品與物品之間，進(jìn)行信息交換和通信，也就是物物相息。物聯(lián)網(wǎng)通過智能感知、識別技術(shù)與普適計(jì)算等通信感知技術(shù)，廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)的融合中。

 

預(yù)測分析：是高級分析的一個分支，基于歷史數(shù)據(jù)和行為模式來預(yù)測未知的未來事件。你之前可能會經(jīng)歷過根據(jù)你對不同的郵件促銷采取的行動會收到和你相關(guān)的信息。

 

智慧世界的路徑

計(jì)算和數(shù)據(jù)息息相關(guān)。這是寫進(jìn)牛津字典中的關(guān)于電腦的定義：“一個用來存儲和處理數(shù)據(jù)的電子設(shè)備。”從一開始，電腦是設(shè)計(jì)用來填補(bǔ)人類智能在存儲，分類，檢索以及應(yīng)用大量的數(shù)據(jù)幫助我們更快的解決問題。

 

在一開始，這是一些非常簡單的問題。根據(jù)紐約時報的信息，早期的計(jì)算原型，由比利時的思想家Paul Otlet在1934描繪出的，“可以讓人們搜索和瀏覽數(shù)以百萬計(jì)的相互關(guān)聯(lián)的文件，圖像，音頻和視頻文件”。這是互聯(lián)網(wǎng)早期的一個富有詩意的名字，：“曼達(dá)紐姆，“意味著存儲和處理海量數(shù)據(jù)的。設(shè)計(jì)的前提是去做人類無法完成的任務(wù)：記錄每一個小細(xì)節(jié)，把它存儲起來，以便在需要的時候可以很容易地訪問每個數(shù)據(jù)點(diǎn)。（人的大腦相反則總是關(guān)注在重要的事情上）

 

很多，很多的公司現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)他們擁有大量的數(shù)據(jù)，但是他們要如何處理這些數(shù)據(jù)呢？

 

從一開始我們就希望計(jì)算機(jī)可以做的更多。在1956年，麥肯錫創(chuàng)造了人工智能這個詞，描述了一個機(jī)器可以解決現(xiàn)在人類可以解決問題的世界。

 

但是為了從簡單的計(jì)算到真正的人工智能，計(jì)算機(jī)需要完成三件事：

數(shù)據(jù)模型：智能分類、處理和分析數(shù)據(jù)

原始數(shù)據(jù)：為模型提供基礎(chǔ)并不斷進(jìn)步

處理能力：更快的驅(qū)動，更有效的計(jì)算

 

這就是為什么，概念不是很新，但是真正的AI只是近年來才變的現(xiàn)實(shí)的原因。

 

從數(shù)據(jù)模型開始——>提供海量的數(shù)據(jù)——>開始學(xué)習(xí)

 

機(jī)器處理的數(shù)據(jù)越多，它就擁有更快的計(jì)算能，并會變的越聰明。

 

這里有一個經(jīng)典的列子：假如我們想訓(xùn)練機(jī)器去學(xué)習(xí)識別貓的圖片，在只有前兩張貓的圖片情況下它可能得出這樣的結(jié)論:一只貓是一個毛茸茸的東西，尖尖的耳朵，杏仁狀的眼睛，有胡須。但是如果我們提供了中間這張沒有耳朵和爪子的貓的圖片時候，計(jì)算機(jī)會得出什么樣的結(jié)論呢？

 

可見只用兩個圖片來教機(jī)器如何正確的識別一個加菲貓是不夠的。但是用數(shù)十億不同貓的圖片為基礎(chǔ)——差不多包含每一種顏色，大小以及可能的位置使機(jī)器能夠更準(zhǔn)確的識別它。

 

早期數(shù)據(jù)模型由于缺乏大量干凈的數(shù)據(jù)來構(gòu)建完美的數(shù)據(jù)模型而無法有效的”學(xué)習(xí)“，直到近期，激增的數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)隨時訪問，讓數(shù)據(jù)模型可以更聰明的利用數(shù)據(jù)。斯坦福大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Andrew Ng和谷歌研究員Jeff Dean領(lǐng)導(dǎo)的研究小組在谷歌創(chuàng)建了一個巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬的人腦，包括成千上萬的處理器和超過10億個連接器。然后，他們從數(shù)以百萬計(jì)的在線視頻中提取了貓的機(jī)器隨機(jī)圖像。通過識別的共性，并通過其腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波的圖像，這臺機(jī)器基本上是教自己如何識別貓的形象。這是一個AI驚人的成就，這在幾年前是完全不可能的，因?yàn)楂@得數(shù)以百萬計(jì)的圖片是非常不容易的。

 

但還有另一個限制因素：處理能力。在早期的計(jì)算機(jī)時代，機(jī)器充滿了整個大學(xué)樓的房間。不過集成電路上可容納的元器件的數(shù)目，約每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍（感謝戈登·摩爾的觀察，并稱為摩爾定律），我們把更大的處理能力放入更小的盒子，把電腦從大學(xué)和企業(yè)帶到消費(fèi)者手中。

 “提供足夠的貓照片到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以學(xué)習(xí)辨認(rèn)貓。提供足夠多的云彩的照片，它可以學(xué)習(xí)識別云彩。”

 

連線雜志，2016年1月：“人工智能終于進(jìn)入我們的日常世界”

 

個人計(jì)算時代開辟了消費(fèi)者、商業(yè)軟件、游戲以及小工具的市場。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)跟隨電腦走出大學(xué)和政府大樓，我們看到市場的大爆炸。即時的連接正改變一切。云計(jì)算意味著企業(yè)不必?fù)?dān)心物理基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模拓展。移動崛起對蘋果iPhone以及谷歌安卓的成功至關(guān)重要，應(yīng)用程序擴(kuò)大了軟件和游戲市場。移動也使我們擺脫了那些需要在家和辦公室的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，實(shí)質(zhì)上創(chuàng)建了建立在真實(shí)世界之上的通信和商業(yè)的一個虛擬世界。

 

今天，我們已經(jīng)到達(dá)了創(chuàng)建真正的人工智能所需的三個十字路口：智能數(shù)據(jù)模型，輕松獲得幾乎無限的海量數(shù)據(jù)，又便宜又強(qiáng)大的云計(jì)算。如前面提到的，當(dāng)我們搜索谷歌，在Uber搭車，或在亞馬遜上購買產(chǎn)品，AI就已經(jīng)存在于我們?nèi)粘Ｉ钪辛恕?/span>

 

AI對商業(yè)意味著什么？

還記得計(jì)算機(jī)是如何變得更小和更智能以及更便宜的嗎？智能設(shè)備的激增導(dǎo)致生成了越來越多的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這反過來又能使機(jī)器能更好的學(xué)習(xí)。物聯(lián)網(wǎng)包含了整個數(shù)字連接設(shè)備的世界：烤箱、牙刷、溫控器、燈泡、汽車以及更多——它們正在被聯(lián)網(wǎng)，彼此通話。這些數(shù)十億連接的設(shè)備意味著大量的客戶數(shù)據(jù)—事實(shí)上，世界上百分之90的數(shù)據(jù)是在近一年創(chuàng)建的。

 

企業(yè)需要聰明的方式來收集，消化，并應(yīng)用數(shù)據(jù)，這是物聯(lián)網(wǎng)的生命線。

 

但是AI的影響并沒有就此停止。當(dāng)然每一個設(shè)備的背后都是是一個真實(shí)的客戶——下一代客戶期望在每一次和企業(yè)互動都會有擁有一個一致的，智能的體驗(yàn)。當(dāng)訂單延遲交貨的時候，他們期望得到一個新的到貨時間，并能因此而得到一定的優(yōu)惠——如下次購買可提供免費(fèi)送貨——而不必再拿起電話和服務(wù)人員進(jìn)行交談。AI讓創(chuàng)建一個智能的商業(yè)應(yīng)用程序變成可能，在跨銷售、服務(wù)和市場營銷互動提供更智能的客戶體驗(yàn)。

 

然而，對于大多數(shù)企業(yè)，人工智能很觸碰。從以往的經(jīng)驗(yàn)上看，公司在采用人工智能上面臨四個關(guān)鍵挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)、專業(yè)知識、基礎(chǔ)架構(gòu)、情境。下面，我們將探討公司如何以新的方式解決這些挑戰(zhàn)。

 

數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：

對于企業(yè)來說，不僅僅是數(shù)據(jù)量的問題——還有就是所有的這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)是如何組織起來的。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通常依靠混合云和內(nèi)部部署系統(tǒng)駐留在各種內(nèi)部和外部資源中。通常，這些系統(tǒng)互相不通話，導(dǎo)致孤立的數(shù)據(jù)和不一致數(shù)據(jù)的質(zhì)量。基于云的CRM解決方案，如Salesforce是連接所有數(shù)據(jù)并創(chuàng)建每個客戶的單一視圖，這種數(shù)據(jù)連接的方法是利用AI的至關(guān)重要的一點(diǎn)。

 

專業(yè)知識的挑戰(zhàn)：

除了數(shù)據(jù)之外，企業(yè)必須具備分析和執(zhí)行的工具和專業(yè)知識。這是很難解決但是兩個常見的問題：孤立的數(shù)據(jù)存儲和極度缺乏的數(shù)據(jù)科學(xué)家。根據(jù)麥肯錫全球研究所的報告，目前數(shù)據(jù)科學(xué)家缺口至少19萬。但是今天，AI工具的進(jìn)步使得企業(yè)能夠在沒有大量數(shù)據(jù)科學(xué)家的情況下更聰明地工作。

 

基礎(chǔ)設(shè)施的挑戰(zhàn)：

離散和孤立的數(shù)據(jù)源限制了企業(yè)更好的利用他們的數(shù)據(jù)的能力，分散的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)一樣給企業(yè)帶來挑戰(zhàn)。高成本的硬件和計(jì)算系統(tǒng)讓企業(yè)不具備能力運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這阻礙了很對企業(yè)進(jìn)入這一領(lǐng)域。然而現(xiàn)在，云計(jì)算已經(jīng)使AI更容易和負(fù)擔(dān)得起的。

 

情境的挑戰(zhàn)：

對于許多企業(yè)，人工智能似乎不僅遙不可及，而且還和自己不相關(guān)。主流文化想象的AI是R2D2和C3PO的形象（星球大戰(zhàn)中的機(jī)器人名字），而不是現(xiàn)代商業(yè)流程中的的重要組成部分。閱讀了解更多關(guān)于AI將如何改變銷售，服務(wù)，營銷，生成自動化的任務(wù)，賦予每一個員工更大的價值。

 

這種未分析的和不可用的數(shù)據(jù)不僅僅會丟失機(jī)會。這也是一個與現(xiàn)代消費(fèi)者的方式用他們希望的方式溝通的一個重大失敗。目前，一半的商業(yè)決策是建立在不完整的信息上的，這將使業(yè)務(wù)從產(chǎn)品和客戶中間斷裂。我們對只有不到1%的客戶創(chuàng)建的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，正如有77%的客戶所說，他們從沒有和公司進(jìn)行交互過。

 

然而現(xiàn)在企業(yè)有機(jī)會改變這些——去關(guān)閉商業(yè)智能和客戶體驗(yàn)之間的鴻溝。新的工具洞察了有意義的客戶信息。這些工具解釋了人工智能是如何存在的：基本的工具需要你將信息“拉”出來，而聰明的工具是“推”信息給你，預(yù)測你要知道的信息。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以得到所有的客戶數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上，運(yùn)行我們不僅已編程的操作，也會適應(yīng)變化。算法會適應(yīng)數(shù)據(jù)，開發(fā)行為未預(yù)先編程。學(xué)習(xí)閱讀和識別語境意味著一個數(shù)字助理可以掃描電子郵件，并提取你想要了解的信息。這種與生俱來的能力可對未來行為進(jìn)行預(yù)測，更深入的了解客戶，積極主動而不是被動等待。

 

到2018年，1560億的設(shè)備將會連接在一起——Gartner

 

擁抱人工智能機(jī)會的企業(yè)將能夠創(chuàng)建客戶希望他們提供的現(xiàn)代的體驗(yàn)，與他們所有的設(shè)備進(jìn)行連接，分析他們的數(shù)據(jù)更好的了解他們，能夠預(yù)測并更好的服務(wù)他們。

 

CRM的人工智能樣子是什么？想象下能夠捕捉實(shí)時的購買信號，無論發(fā)生在哪——從客戶支持請求到潛在客戶發(fā)的社交信息。然后想象下我們能夠分析每一個數(shù)據(jù)點(diǎn)，把數(shù)據(jù)從Salesforce，外部來源，以及物聯(lián)網(wǎng)中抽取回來創(chuàng)造每一個客戶的完整視圖。這進(jìn)一步讓我們能夠預(yù)測下一次與客戶銷售，營銷，或服務(wù)互動的更佳時機(jī)。這是一個全新的方式連接到您的客戶和潛在客戶，通過智能驅(qū)動客戶成功的新時代。

 

AI對每一個行業(yè)都有影響。銷售將能夠預(yù)測商機(jī)并專注于更好的線索上。客戶服務(wù)團(tuán)隊(duì)將提供下一代的主動服務(wù)，在機(jī)器故障前或在客戶提問前就在社區(qū)提供解決方案。市場營銷可以為每一個客戶建立基于預(yù)測的旅程，提供前所未有的個性化體驗(yàn)。IT可以嵌入到智能的各個方面，為員工和客戶創(chuàng)建更智能的應(yīng)用程序。

61%的員工希望人工智能可以協(xié)助解決和他們工作相關(guān)的活動，這將會對他們的日常工作有非常重大的影響。

——Salesforce的研究

 

未完待續(xù)....

下一篇我們將會介紹人工智能在CRM領(lǐng)域會如何具體運(yùn)行的，包括：

-智能的銷售

-智能的服務(wù)

-智能的市場營銷

-智能的IT