社交媒体网站、搜索引擎和OTT平台使用AI和ML来帮助用户找到他们想要的东西。在家里，我们出于多种目的使用基于AL的语音助手，如Alexa、Siri和Google Home Assistant。
随着时间的流逝，我们看到ML被企业广泛采用。北美在机器学习应用方面占据首位，80%的公司以某种方式使用人工智能和机器学习。据Globe Newswire报道，据说到2027年机器学习的全球市场价值将达到1170亿美元，复合年增长率为39%。
那么，公司使用机器学习做什么?为什么AI和ML在今天的场景中如此重要，以至于有必要投资于机器学习以保持竞争力?让我们找到这个问题的答案。
机器学习在商业中的重要性
机器学习是人工智能的一个子集。它分析数据集以跟踪模式并识别难以发现的趋势。它允许企业自动化数据分析并节省资源。
(1) 了解客户
由于竞争日益激烈，企业已变得以客户为中心。如果您希望留住客户，了解客户的需求至关重要。请记住，您的竞争对手正在付出更多努力来吸引您的客户加入他们的业务。机器学习将分析客户数据，以帮助您了解他们的喜好、喜好和厌恶。
(2) 自动化业务流程
机器学习如何用于商业?当一项任务可以由机器在更短的时间内以更高的效率完成时，为什么要把它转嫁给员工呢?让机器学习自动执行重复性任务，让您的员工有更多时间专注于核心项目。
(3) 广告个性化
客户喜欢多样化。他们还喜欢提供他们想要的多种产品/服务选项。您如何吸引客户加入您的业务?个性化广告是机器学习的结果。您可以通过分析他们的搜索历史和购买偏好来联系想要您提供的产品/服务的用户。
(4) 提高业务安全性
网络安全一直是每个企业关注的问题。一家初创公司或一家跨国公司，没有人能免受黑客攻击。但是基于AI和ML的防病毒软件可以通过提供多层安全保护您的业务并防止网络攻击。当然，预计黑客也将使用相同的技术进入。但机器学习可以帮助提前识别弱点并加强整体安全系统。
(5) 人力资源管理
机器学习能否增强商业工作环境中的人类学习?绝对!机器学习以多种方式用于人力资源管理。从识别人才缺口到筛选申请人和评估员工的价值，再到提供定制的培训选项，ML可以帮助员工更好地工作。每个员工的职业发展都可以与公司的发展同步进行。
(6) 制造和物流
人工智能和机器学习被用于简化库存并缩短交货时间。机器学习使用现有数据提供有价值的见解，无论是预测性维护还是更早到达目的地的替代路线。这有助于您做出更好的决定。
什么是商业沟通中的人工智能?
人工智能在商务沟通中扮演什么角色?人工智能结合了机器学习、深度学习、自然语言处理以及更多此类技术，可有效理解、分析和处理数据以提供有意义的见解。近年来，人工智能已被用于促进更好的沟通。以下是人工智能在通信中的使用方式：
(1) 客户服务聊天机器人
聊天机器人改变了企业和客户之间的互动方式。客户无需等待很长时间，希望代表尽快回复。这些聊天机器人不仅可以在商业网站上找到，还可以在其他通信渠道上找到。您可以为Facebook Messenger开发聊天机器人，以响应该平台上的关注者。使用聊天机器人还降低了客户服务部门的支出成本。
(2) 智能广告系列
人工智能解决方案可以创建智能营销活动，并在目标受众中推广品牌。客户根据他们的在线数据进行细分和分类。这使您可以为每个客户群和每个客户创建超定向广告。它可以增加将潜在用户转化为成功的潜在客户和客户的机会。
(3) 过滤电子邮件
我们需要告诉您垃圾邮件的滋扰吗?他们不断来，不是吗?除非您拥有基于人工智能的过滤器，否则将有效地阻止网络钓鱼电子邮件并防止您的员工成为网络攻击的牺牲品。尽管Gmail很有效，但使用您自己的基于机器学习的过滤器和垃圾邮件软件可以更好地抵御网络钓鱼攻击。
(4) 发送自动智能回复
自然语言处理有助于理解文字和文字背后的意图。这可以使用人工智能和机器学习自动化，而不是要求员工回复每封邮件。自动智能回复使用适当的措辞来构建每封电子邮件的回复。
(5) 员工自助服务
与聊天机器人与客户沟通的方式类似，可以为内部客户(即员工)设置相同的帮助台系统。商业应用中的机器学习可以帮助员工通过联系聊天机器人而不是人工代理来回答他们的问题。这为两组员工节省了时间。
如何将机器学习应用于商业问题?
如果您知道如何使用机器学习，它可以解决多个业务问题。当然，采用AI和ML有其自身的一系列挑战需要应对。这就是为什么大多数企业依靠离岸机器学习咨询公司来帮助采用过程。
- 预测与决策：您需要确定是否要使用机器学习进行预测或决策。将机器学习用于错误的目的将导致损失大于利润。
- 数据处理和分析：虽然数据丰富，但并非所有数据都有用。数据首先需要清理，然后才能进行处理和分析。即使是非结构化数据也需要去除重复项。
- 允许错误：请记住，即使在行业中使用机器学习应用程序时，也有出错的机会。没有什么是绝对的，机器学习也不是100%准确的。它只能降低人为错误的风险。但是如果你输入的数据本身是错误的，机器学习软件就无能为力了。
- 优先问题优先：在为机器学习模型开发原型时，您需要首先关注问题领域。不要将您的资源浪费在将ML用于已经有效的事情上。
- 调整和更改是必要的：您需要不断进行必要的更改和调整，以便基于ML的系统提供您想要的结果。
聘请ML咨询团队将确保他们解决这些问题并帮助您实现目标。
机器学习在商业通信中的应用
以下是机器学习在商业通信中的一些用途：
(1) 电子邮件营销
您是否知道垃圾邮件在2019年占电子邮件总流量的57%?但多年来，电子邮件营销一直是一种有效的策略。你如何平衡这两者?您需要创建质量更高的电子邮件，并特别关注内容，以避免被过滤为垃圾邮件。
限制促销词、针对目标受众细分和定制电子邮件、定期更新订阅者列表以及使用专有IP共享这些电子邮件是改进电子邮件营销策略的方法。机器学习可以帮助您实现这一目标。
(2) 智能呼叫中心
商业通信中的机器学习导致使用最新技术改造呼叫中心系统。智能呼叫中心是其通信系统在云平台上的呼叫中心。VoIP(集成协议语音)用于拨打电话。这与企业的社交媒体和CRM软件集成。
虚拟呼叫中心收集的数据使用人工智能和机器学习进行处理，以实现快速分析和洞察。您可以使用机器人为客户服务团队提供支持。这些机器人可以评估客户的情绪状态，并将他们与真正的代理联系起来，以快速解决问题。
(3) 通过对潜在客户进行分类的选择性销售
增加销售额是企业的最终目标。机器学习可以帮助您确定接触潜在潜在客户并说服他们成为客户的最佳方式。该人是否更有可能回复来自代理或电子邮件的电话?他们会更喜欢与机器人聊天吗?
ML将检测数据中的模式并与销售团队分享见解。然后，团队可以制定全面的策略，成功地将客户添加到列表中。可以为每个客户开发一种通信方法。
(4) 分析沟通以获得洞察力
通过分析您与客户的交流，您可以了解很多关于您的客户的信息。他们如何回应建议?是什么激怒了客户?语气有变化吗?什么能让他们开心?他们提供什么样的反馈?
手动分析这些信息是一项非常艰巨的任务，可能会导致对客户的错误理解。机器学习解决方案简化了流程并使其非常有效。
(5) 监督机器学习
监督式机器学习在现代企业中有哪些应用?推荐引擎是商业通信中受监督机器学习的最佳示例。Netflix以使用它向订阅者推荐相关内容而闻名。亚马逊是另一个拥有准确推荐引擎的平台。这种沟通形式看起来简单易行，但对销售和收入有非常积极的影响。
(6) 动态定价
Uber和Ola等出租车服务是动态定价的最好例子。行程费用取决于所选车辆、到目的地的距离以及该路线的一般交通状况。机器学习算法使用历史和实时数据来建议对企业和客户有利的价格。这让客户满意。
(7) 人工智能语音助手
另一个著名的机器学习示例是在工作中使用AI语音助手。几家公司已经开始使用语音助手来帮助HR团队管理他们的日常工作。这减少了多任务处理以及雇用更多员工来管理报告和沟通的需要。
(8) 内容
机器学习可用于提高您在互联网上发布的内容的质量。分享有价值和权威的内容是成为行业领导者的关键。使用ML帮助营销团队和编辑找到新主题、构建帖子和短语内容以最大限度地增加读者。
(9) A/B测试
A/B测试是营销策略的重要组成部分，可以确定吸引目标受众的正确方法。使用机器学习进行A/B测试可以使流程更加有效，并通过优化广告最大限度地降低失去机会的风险。
结论
人工智能和机器学习可以通过多种方式改善业务沟通。ML不仅限于业务的一部分，这是另一个优势。您可以在整个企业中采用机器学习并将其包含在每个流程中。
