从物联网到销售和营销，人工智能正在对企业开展业务的方式产生影响。以下是人工智能目前正在革新企业的4种方式。
1、平稳物联网发展
重工业是最早采用物联网技术的行业之一。从跟踪零件生命周期到质量控制，物联网在制造和供应链中发挥着核心作用。一般物联网设备将使用数据传输到控制中心，控制中心吸收这些数据集进行进一步分析。
虽然这听起来很棒，但也有一些局限性。首先，当一个控制中心可以访问多个数据集时，协作是很困难的。例如，连接到工业泵上的物联网设备将生成测量流量输出和部件质量的数据集。这些数据集由不同的团队监控，为使用阈值设置警报具有挑战性。
人工智能允许企业为组织内的不同团队创建自定义警报，从而改变了这一局面。其还解决了围绕大量数据的问题。人眼需要花费几个小时来验证和解析这些数据集。人工智能可以瞬间处理数据，并迅速提醒操作人员使用不当或潜在风险。
像Sternum这样的初创企业正在使用人工智能来简化物联网构建人员的工作，从而增加这种可观察性。
Sternum开发了一种基于人工智能的学习引擎，该引擎使用用户定义的跟踪数据来创建所需设备行为的配置文件，并突出显示重要的和异常的模式。一旦设备连接上，该系统就开始收集数据，并在短暂的学习期后，开始充当第二双眼睛，提供有关异常活动的警报，而这些异常活动可能需要人工操作人员花费数小时，甚至数天才能发现。
由于这些进步，企业可以更多地释放其物联网设备，以收集更大的数据集，并更好地应用从分析中吸取的经验教训。
其结果是一个安全的操作环境，以最佳效率产生结果。
2、简化B2B SDR流程
B2B销售对于企业在这些领域的成功是不可或缺的。然而，B2B代表面临着重大挑战。首先，购买周期很长，且涉及多个利益相关者。由于销售条件可能会从产品演示请求变为回调，因此解读购买意图具有挑战性。例如，竞争对手可能会发布新功能，带来更多问题。
虽然企业无法改变客户购买周期的长度，但可以在销售过程中为销售代表提供更多的火力。人工智能辅助销售现在是B2B销售的游戏规则改变者，特别提款权更适合它。
预测性人工智能现在可以根据销售代表之前的行为为其提供买家意图预测。通过衡量营销材料和对话的参与度，人工智能平台可以指导销售代表确定完成销售的挑战水平。
与预测性人工智能相辅相成的是规范性人工智能。前者根据发生的情况向销售代表提供行动项目，而后者则实时处理数据，为销售代表提供前进的方向。其为销售代表提供了完成交易的途径。
Demand Science等平台可以跟踪潜在客户的行为，并找出企业当前销售流程中的差距。其结果是顺畅的客户体验和更多转化为销售的机会。在某些情况下，人工智能平台甚至在销售代表不在时使用自然语言处理来吸引潜在客户。
因此，潜在客户保持参与，销售代表可以跟进额外的信息，以帮助更快地完成销售。
3、支持更多客户自助服务
聊天机器人代表人工智能在客户服务领域已经有一段时间了。然而，最近的发展将人工智能推向了客户服务链的更上游，帮助企业减少不太重要的客户电话，并帮助服务代表优先处理重要的客户电话。
人工智能现在可以通过多个渠道与客户互动。这个不起眼的聊天机器人已经变得更加强大，比以往任何时候都能回答复杂的客户问题。例如，由Dialpad驱动的AI聊天机器人可以从以前的对话、客户订单数据和争议对话中检索数据，以提供对状态等的洞察。
该平台还通过语音渠道与客户互动。例如，客户可以拨打一个号码，并通过输入AI通过语音处理和传递的信息来解决常见的查询。结果是更少的呼叫量和更高的客户服务效率。
人工智能还擅长检测客户何时希望与人交谈，而不是与机器人互动。通常，客户很难检索到可让其与人联系的电话号码或电子邮件。人工智能可以迅速提供这个数字作为一个简单问题的答案。
4、降低会计师的复杂性
会计是一个非常神秘的领域，最小的错误都可能使问题复杂化。大企业不敢冒险重述财务业绩，因为其担心品牌受损和股价暴跌等其他影响。
目前，嵌入会计平台的人工智能可以自动完成簿记和文书任务，如应付账款匹配。例如，一旦付款清算，AI将根据正确的日记账分录对其进行分类，并将付款收据与发票和采购订单进行匹配。
因此，会计人员可以随时获得所需的所有信息。更复杂的平台，比如Vic.ai正在开发的平台。Ai将更进一步，自动化会计分录。其结果是减少了会计人员的文书工作，并有更多的时间来分析财务业绩。
人工智能还使报道变得容易。首席财务官们在寻求对自身业绩的财务见解时，可以要求以自然语言提供数据，并收到一份能够更深入地挖掘数据的定制报告。
人工智能才刚刚起步
人工智能革命已经开始，我们正在见证技术向前迈出的最大一步。虽然时间会告诉我们业务将走向何方，但毫无疑问，人工智能将继续存在，并为日常工作流程提高效率。
