小型企业无需大数据或程序员即可快速拥抱AI的3种方式

当人工智能首次推出时，它被认为是一种技术，可以通过充分了解客户的个人资料和他们的需求来彻底改变商业模式。当然，对于大型企业来说，这将是一种强大的技术来提高他们的余额，也是小企业主利用正确的数据来消除他们的产品或服务与最终用户之间的障碍的神奇工具。

起初，人工智能似乎几乎可以 “神奇地” 对任何产品的成败做出完美的预测，只需分析不同消费者的个人资料和他们的购买行为。初创企业想象了一个世界，在这个世界上，只需运行一个python脚本，而不是优化一个最低限度的可行产品，就可以达到市场吸引力。

金融投资者欢迎人工智能，因为它是新的金融周期的开始，在任何标有人工智能的股票上注入大量资金。始于90年代的 “互联网时代” -- 随之而来的是过度投机导致的股市暴跌 -- 似乎被 “人工智能时代” 所取代。当机器人代表他们工作时，人类休息的图像是这个新时代的集体图像。FOMO (害怕错过) 做了剩下的事情，大公司在没有完全了解这项技术的情况下，或者在许多情况下，甚至不知道如何处理这项技术。python开发人员很快成为许多公司的顶级招聘需求之一。

然而，自从启动以来，人工智能的采用对大公司来说是非常具有挑战性的，并给小企业带来了巨大的障碍; 从亚马逊Alexa和Facebook的尴尬时刻到中国警方承认羞辱错误的人 (原来是亿万富翁的女人)，这是因为他们对面部识别系统的信任。事实证明，在许多情况下，机器并不完美，落后于人类，迄今为止，它们的故障表明它们还没有完全实现。因此，问题是: 如果大型企业还没有掌握AI，那么小型企业如何才能成功完成这项任务？甚至在此之前，还有一个更通用的问题: 小型企业可以从人工智能中受益吗？还是只有拥有大型数据集，程序员和数据分析师的大型公司才能从中受益？

1.自动化你无聊的任务

在您被告知小型企业根本没有足够的数据来跳入AI和/或不雇用数据科学家会严重损害您的预算之前，需要进行澄清。人工智能经常与机器学习混淆。人工智能是一个广泛的总括术语，包括从文本分析到机器人技术的任何应用，机器学习只是人工智能的一个子集。虽然人工智能旨在更快、更精确地完成人类任务 (因此消除了人为错误因素)，但机器学习有助于预测结果和做出估计。

虽然机器学习已经变得更加平易近人，如亚马逊预先培训的人工智能服务或谷歌Colab-它允许你在几分钟内建立一个基本模型，而不需要雇佣数据科学家，你可能没有技能，或者更有可能的数据运行一个值得信赖的模型。然而，你仍然可以选择使用人工智能来自动化你的日常工作。借助AI，您可以想到的任何重复性任务都可以完全自动化。例如，您可以在计算机上记录一组操作，并使用具有图像检测和屏幕文本识别功能的AI工具自动激活它们。或者，您可能希望使用高级AI组织的文本片段和键入自动完成功能，以避免多次编写相同的内容。

2.在你的球场上利用人工智能

让我们面对现实吧，人工智能是一个神奇的流行语，引起了人们的关注。将您的产品或服务标记为 “使用AI” 会带来更高的可信度，并且使人们更有可能听到您所说的话。任何企业都可以找到一种在其流程中实现AI的方法，无论这意味着使用图像还是文本识别，匹配算法，通信机器人，更智能的分类，自然处理语言等。

我的公司检验了这个假设。我拥有一家公关公司，因此，我们将品牌与记者进行匹配，或者至少，我们推销故事，希望找到对我们告诉他们的内容感兴趣的记者。我们建立了一个自动刮刀来收集目标记者发布的所有最新故事，将它们保存到数据库中，然后使用人工智能对数据进行分类。我们的目标是准确地了解每个记者更有可能对写作感兴趣的内容。坦率地说，结果并没有比我们手动完成所有这些工作时好得多。在某些情况下，结果会更糟，但这使我们能够以不同的方式推销自己。从传统的公关公司，我们把自己变成了一个人工智能平台。我们只需要创建一个登陆页面来总结我们的 “新” 方法。添加 “使用人工智能” 完成了所有其他工作。结果是什么？我们的转化-以注册我们计划的人数来衡量-基本上翻了一番。

3.使用人工智能与您的客户进行更多互动

AI在应用于客户服务时，最大的优势之一是它可以同时运行许多流程。想象一下，如果您有一个人在经营客户服务台; 他们将被期望一次处理一个客户，也许是两个。人工智能提供了一次为更多的人服务的机会。人工智能并没有取代我们的工作，而是帮助我们更有效地履行职责。

拿网站上的消息弹出框。以前它们是手动操作的，这意味着有人在给你打字。如今，人工智能可以接管并为您做一些工作，例如为您的客户预检查或为他们提供一些常见的问题答案。很多时候，聊天机器人可以解决客户端查询，或者如果找不到解决方案，则操作员可以介入。

这样做的好处是可以一次处理多个查询，而在任何给定时间之前只能处理一个查询。避免企业在客户服务柜台排队或长时间的电话等待对公司的形象不利。人工智能流程为部门腾出了时间，让他们专注于最需要的客户。

AI对信息进行智能分类，以便在复杂的客户服务环境 (例如高度专业化的IT部门) 中，他们可以将客户端查询转发给正确的客户服务代理。这意味着专家可以立即介入复杂的问题，而无需将客户从一个部门重定向到另一个部门。

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