许多企业领导人正在寻求了解人工智能技术如何为他们的组织创造切实的价值。特别是对于中小型企业（SMB），人工智能AI技术可能显得无关紧要或遥不可及，似乎更适用于大型企业，因为它涉及高度的复杂性和需要专业资源。

 

人工智能解决方案已经问世多年，但一直难以进入主流。在很大程度上，这是由于缺乏高质量的连接数据，这是许多企业所特有的系统之间的“数据孤岛”所带来的不可避免的结果。 

 

根据《通用数据保护条例》（GDPR）的合规性要求以及数字化转型项目的结果，近年来，各组织正在以前所未有的水平收集信息，在互联互通方面取得了重大进展。

 

随着越来越多的AI功能被添加到CRM系统中，该技术变得前所未有地普及，但核心问题仍然存在：中小企业如何实际使用人工智能技术来应对不断提高生产力和更好地服务客户的挑战？

 

在这里，我们将重点介绍各种规模的企业中，销售，服务和营销团队可以轻松利用CRM软件中基于AI的功能的三种方式。

 

减少处理时间
如果用户每天花费大量时间从标准格式(如收到的发票或采购订单)向CRM系统输入细节，那么生产力将不可避免地受到影响。除了耗时外，这些工作还增加了数据转换不正确时出错的风险。

 

通过使用AI模型，可以将表单数字化，以从PDF文档或相机图像中提取关键细节，以填充新的CRM软件记录。通过上传选择的标准文档，可以训练AI模型以自动识别需要提取的核心组件。这可以包括联系方式，日期，发票编号，产品表和金额。

 

通过不断发展这些流程，可以迅速节省时间并提高数据质量。如果没有重复的手工数据输入工作，工作角色也可能更令人满意。

 

发现数据见解
随着企业越来越多地连接其系统和流程，从未有如此多的数据需要管理和分析。例如，客户调查包含大量有价值的反馈和评论，但是逐项筛选这些条目以获得洞察力可能会很费力且容易出错。

 

通过自然语言处理，AI模型能够自动标记存储在CRM系统中的文本条目，以用于情感分析。团队可以从标记的单词和短语中识别出可行的见解，甚至可以使用这些分类来触发流程。

 

例如，可以从满意度调查中快速获得见解。这将促进在发现积极或消极情绪时作出反应，从而能够迅速采取后续行动。在另一种情况下，可以从支持案例中AI驱动的自然语言处理中识别趋势，其中从CRM软件案例记录中自动标记术语。当反复突出显示服务主题时，系统可以对这些见解做出反应，并采取积极措施来解决新出现的问题和耗时的问题。

 

预测结果
通过访问CRM系统中存储的大量数据，可以训练AI模型以将历史数据模式与结果相关联。然后，这些结果可用于检测新数据中类似的学习模式，从而以二进制分类的形式预测业务成果。

 

这可以显示为是/否，真/假格式，或任何其他属于两个类别之一的答案。通过选择CRM软件的影响领域，可以快速开发这种类型的AI驱动模型，以使团队能够立即进行评估并回答诸如“该客户是否有资格升级？”或“这是关键联系人吗？”之类的问题。

 

这些人工智能生成的分类还可用作团队的通知警报并触发进一步的操作。例如，检测到一个模式，该模式导致一个处于风险中的账户分类被设置为“是，”则自动化过程可以将通知发送给适当的客户经理。

 

结论
随着AI技术与客户关系管理(CRM)和其他商业应用程序的融合，AI技术正在实现民主化，从而创建有潜力帮助各种规模的企业更好地管理其数据的新解决方案。

 

但是，如果这些工具要兑现这一承诺，它们就必须易于终端用户访问。成功的解决方案将使所有业务团队都能拥有建立和管理自己的AI模型的所有权，而无需开发人员或数据科学家参与的成本和复杂性。

 

人工智能的价值总是依赖于高质量的数据。那些已经连接了核心流程并制定了有效数据管理政策的组织，将更有可能从这些人工智能技术创新中受益。

 

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