許多企業領導人正在尋求了解人工智能技術如何為他們的組織創造切實的價值。特別是對于中小型企業（SMB），人工智能AI技術可能顯得無關緊要或遙不可及，似乎更適用于大型企業，因為它涉及高度的復雜性和需要專業資源。

 

人工智能解決方案已經問世多年，但一直難以進入主流。在很大程度上，這是由于缺乏高質量的連接數據，這是許多企業所特有的系統之間的“數據孤島”所帶來的不可避免的結果。 

 

根據《通用數據保護條例》（GDPR）的合規性要求以及數字化轉型項目的結果，近年來，各組織正在以前所未有的水平收集信息，在互聯互通方面取得了重大進展。

 

隨著越來越多的AI功能被添加到CRM系統中，該技術變得前所未有地普及，但核心問題仍然存在：中小企業如何實際使用人工智能技術來應對不斷提高生產力和更好地服務客戶的挑戰？

 

在這里，我們將重點介紹各種規模的企業中，銷售，服務和營銷團隊可以輕松利用CRM軟件中基于AI的功能的三種方式。

 

減少處理時間
如果用戶每天花費大量時間從標準格式(如收到的發票或采購訂單)向CRM系統輸入細節，那么生產力將不可避免地受到影響。除了耗時外，這些工作還增加了數據轉換不正確時出錯的風險。

 

通過使用AI模型，可以將表單數字化，以從PDF文檔或相機圖像中提取關鍵細節，以填充新的CRM軟件記錄。通過上傳選擇的標準文檔，可以訓練AI模型以自動識別需要提取的核心組件。這可以包括聯系方式，日期，發票編號，產品表和金額。

 

通過不斷發展這些流程，可以迅速節省時間并提高數據質量。如果沒有重復的手工數據輸入工作，工作角色也可能更令人滿意。

 

發現數據見解
隨著企業越來越多地連接其系統和流程，從未有如此多的數據需要管理和分析。例如，客戶調查包含大量有價值的反饋和評論，但是逐項篩選這些條目以獲得洞察力可能會很費力且容易出錯。

 

通過自然語言處理，AI模型能夠自動標記存儲在CRM系統中的文本條目，以用于情感分析。團隊可以從標記的單詞和短語中識別出可行的見解，甚至可以使用這些分類來觸發流程。

 

例如，可以從滿意度調查中快速獲得見解。這將促進在發現積極或消極情緒時作出反應，從而能夠迅速采取后續行動。在另一種情況下，可以從支持案例中AI驅動的自然語言處理中識別趨勢，其中從CRM軟件案例記錄中自動標記術語。當反復突出顯示服務主題時，系統可以對這些見解做出反應，并采取積極措施來解決新出現的問題和耗時的問題。

 

預測結果
通過訪問CRM系統中存儲的大量數據，可以訓練AI模型以將歷史數據模式與結果相關聯。然后，這些結果可用于檢測新數據中類似的學習模式，從而以二進制分類的形式預測業務成果。

 

這可以顯示為是/否，真/假格式，或任何其他屬于兩個類別之一的答案。通過選擇CRM軟件的影響領域，可以快速開發這種類型的AI驅動模型，以使團隊能夠立即進行評估并回答諸如“該客戶是否有資格升級？”或“這是關鍵聯系人嗎？”之類的問題。

 

這些人工智能生成的分類還可用作團隊的通知警報并觸發進一步的操作。例如，檢測到一個模式，該模式導致一個處于風險中的賬戶分類被設置為“是，”則自動化過程可以將通知發送給適當的客戶經理。

 

結論
隨著AI技術與客戶關系管理(CRM)和其他商業應用程序的融合，AI技術正在實現民主化，從而創建有潛力幫助各種規模的企業更好地管理其數據的新解決方案。

 

但是，如果這些工具要兌現這一承諾，它們就必須易于終端用戶訪問。成功的解決方案將使所有業務團隊都能擁有建立和管理自己的AI模型的所有權，而無需開發人員或數據科學家參與的成本和復雜性。

 

人工智能的價值總是依賴于高質量的數據。那些已經連接了核心流程并制定了有效數據管理政策的組織，將更有可能從這些人工智能技術創新中受益。

 

（編譯自destinationcrm.com：3 Ways Small Businesses Can Profit From AI，written by Warren Butler）