在数字时代，企业为了保持竞争力而进行调整变得越来越重要。如今，即使是最小的企业也可以实现数字化，并接触到传统上更大的潜在客户群。潜在客户群越大，企业需要处理的数据就越多。虽然有些人将此视为需要克服的障碍，但如果处理得当，这些数据实际上是一座巨大的金矿。
人工智能或 AI 可以与机器学习 (ML) 相结合，产生非常有趣的结果。更好的是，基于订阅的服务也为各级企业提供了很多东西。
让我们看一下可以做到这一点的一些方法；
5 AI 和 ML 驱动的商业理念
1. 人工智能驱动的个性化体验
有人说，今天的企业需要为一个客户规模定制生产。随着客户越来越精通产品，他们比以往任何时候都需要更多独特的产品。虽然这可以在需要高度敏捷的产品线的背景下进行，但它也可以应用于客户体验。然而，为了准确地做到这一点，需要两个要素发挥作用：海量数据，以及能够基于这些数据产生可操作见解的服务。
以Vidora Cortex为例。回顾最初的大数据模型，Cortex 旨在将原始数据简化为 ML 管道。输入 Cortex 的数据越多，它产生的洞察力就越智能、越准确。
反过来，利用它的企业可以建立个性化体验以获得各种好处。这包括：
- 推动新订阅
- 提高客户忠诚度
- 更精准的客户细分
- 营销投放分析
和更多。
2. 人工智能音频内容生成
时间就是金钱，但这通常是从商业角度来看的。由于技术的原因，用户习惯和行为也发生了显着变化。过去，用户乐于停留在网页上以消费内容。今天，您需要一种更好的交付方式来吸引注意力。
一种方法是使用音频。它比视频占用更少的资源，但在某些方面提供了类似的好处。不过请不要担心 - 付费给配音演员、工作室甚至开发人员制作有效音频内容的日子已经一去不复返了。
您只需要一个像LOVO这样的工具。LOVO 背后的概念非常简单，但却非常有效。只需提供基于文本的内容，LOVO 生成器就能将其转换为速度。
不是过去典型的机器人语音，而是具有多种特征的逼真语音。您可以像男性或女性一样完成演讲，调整语气，甚至语言和口音。令人惊讶的是，LOVO 可以阅读以各种支持的语言编写的内容。最重要的是，您不必等待几天或几周才能获得所需的东西。由于 LOVO 完全基于人工智能，您的音频内容可以在几分钟内准备好。
3. 自然语言处理的情感分析
众所周知，谷歌是地球上最大的公司之一。这使它处于有利地位，可以做它最擅长的事情——收集数据。它从如此多的来源获取信息，以至于在使用这些数据时它可以轻松领先。
于是谷歌云自然语言引擎应运而生。谷歌所做的是构建能够阅读文本并基于 ML 分析文本的东西。谷歌表示，这使用户能够“揭示文本的结构和含义”。
不过，在更现实的层面上，企业可以通过许多有趣的方式利用该引擎。让我们以我自己作为内容制作人为例。我所做的使我将正确的“基调”传递给适当的听众变得非常重要。
通过运行我通过自然语言工具生成的内容，它可以分析并将其翻译成各种形式。对我来说，情绪分析是我最倾向于仔细观察以进行调整的。
这在各种场景中尤其有用，例如构建营销内容、具有商业意图的内容或用户想要关注的任何其他内容。这不仅适用于文档——还有一个 API，您甚至可以使用它从音频内容中提取见解。
4. 使用聊天机器人和 AI 脚本的自动化服务
企业面临的一个主要挑战是提供足够水平的支持，同时保持健康的利润率。随着越来越广泛的客户群和对更快服务的需求，这变得越来越困难。
进入 Chatbot - 一个曾经非常基础和陈旧的工具，以至于崭露头角的年轻程序员把它当作一个笑话。今天的聊天机器人不仅可以处理简单的脚本，而且已经变得更加先进。
在 AI 和 ML 的驱动下，现代 Chatbot 不仅可以充当一线支持，而且能够很好地学习和适应，从而能够有效地自行解决客户问题。想象一下，这会大规模实施并为全球客户提供支持。
尽管如此，使用聊天机器人提供支持服务只是触及表面。得益于学习能力，它们现在可以以多种方式使用——甚至可以帮助公司推动数字平台上的销售。
我看过一些聊天机器人，看看它们能做什么。可能性列表与当今市场上存在的聊天机器人模型和提供商一样令人印象深刻。您甚至可以免费试驾其中的一些。
5. 使用 AI 生成内容
基于 ML，我发现最初，像这样的引擎能够相当接近于产生逼真的东西。然而，随着最初提供的文本被淡化，意图往往会失控并跑到难以想象的切线上。
不过，这种情况与商业环境略有不同。假设您是一家规模较小的企业，需要一些网络或营销内容的灵感。通过使用像 Inferkit 这样的工具，您可以轻松地想出一些非常有用的想法。
或者像服务条款文档这样的干巴巴的样板文件怎么样？您无需付费即可完成，也不会仅限于使用模板。通过给它一些基本内容，通过 Inferkit 运行这个想法，然后调整出现的结果。
为了让您更好地了解这可能是如何工作的，我通过引擎运行了一些支持文档文本的示例。它确实产生了一些可行的东西，并且可以编辑使用。
AI 和 ML 到底是什么？
尽管它们看起来很相似，但 ML 实际上是 AI 的一个子集，指的是适应。虽然所有这些对于非技术行业的人来说可能听起来有点令人生畏，但我们应该从商业角度关注它们的应用。技术总是起到催化剂的作用。人工智能和机器学习的方式相同，可以帮助企业更轻松地进行扩展。想象一下，有一名人类经理的支持人员监督聊天机器人，同时支持 100 名客户。或者能够使用业务工具来告诉您客户在查看或谈论您的产品时的感受。可以利用 AI 和 ML 的应用范围非常广泛。
结论
人工智能和机器学习在许多形式中可能仍处于起步阶段。同时，很容易看出这一研究领域的潜力。已经存在许多功能强大的解决方案并且可以加以利用，例如当今功能强大的聊天机器人。如果您仍然不确定这种情况的可能性，请考虑您访问过的 Facebook 业务页面，或者您在某些公司页面上与支持人员进行的聊天。你确定你一直在和人说话吗？
