在数字时代，企业适应以保持竞争力变得越来越重要。 今天，即使是最小的企业也可以数字化并获得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许多东西。
让我们看一下可以做到这一点的一些方法；
5 个 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，他们要求比以往任何时候都更加独特的产品。
虽然这可以在需要高度敏捷的产品线的情况下进行，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：大量数据，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和准确。
反过来，利用它的企业可以建立个性化的体验以获得各种好处。 这包括：
- 推动新订阅
- 提高客户忠诚度
- 更准确的客户细分
- 营销投放分析
和更多。
2. 使用 AI 生成音频内容
时间就是金钱，但这通常是从商业角度考虑的。 由于技术，用户习惯和行为也发生了显着变化。 过去，用户很乐意在网页上消费内容。 今天，您需要一种更好的交付方式来吸引注意力。
一种方法是利用音频。 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。 不过不用担心 – 付费配音演员、工作室甚至开发人员构建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现实语音。 您可以像男性或女性一样进行演讲，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。
这是使用 LOVO 完成的剪辑示例：
最重要的是，您无需等待数天或数周即可获得所需的东西。 由于 LOVO 完全基于 AI，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。 这使其处于有利地位，可以做它最擅长的事情——收集数据。 它从众多来源获取信息，因此在使用这些数据时可以轻松领先。
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读取文本并基于 ML 进行分析的东西。 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，企业可以利用许多有趣的方式来利用这个引擎。 让我们以我自己作为内容制作者为例。 我所做的让我将正确的“语气”传递给合适的听众非常重要。
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。
这在各种场景中特别有用，例如用于构建营销内容、具有商业意图的内容或用户想要关注的任何其他内容。 不过，这不仅适用于文档——还有一个 API，您甚至可以使用它来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。
进入聊天机器人——这个工具曾经非常基础和陈旧，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，它们已经变得更加先进。
在人工智能和机器学习的驱动下，现代聊天机器人不仅可以作为一线支持，而且能够很好地学习和适应，可以有效地自行解决客户问题。 想象一下，这已大规模实施并支持您在全球的客户。
尽管如此，使用聊天机器人提供支持服务只是表面问题。 多亏了学习能力，它们现在可以用在很多方面——甚至可以帮助公司在数字平台上推动销售。
我查看了一些聊天机器人，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一些。
5. 使用 AI 生成内容
如果您想了解更多信息，可以在此处试用 Inferkit 演示并阅读他们的文档。
老实说——作为一名作家，我最希望的就是让这一切消失。 自动化的内容生成最终可能会扼杀我的生计。 不过值得庆幸的是，它目前确实处于起步阶段。
作为基于 ML 的，我发现最初，像这样的引擎能够相当接近地产生一些现实的东西。 然而，随着最初提供的文本被稀释，意图往往会变得混乱并在难以想象的切线上跑掉。
不过，这种情况与商业环境略有不同。 想象一下，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，你可以很容易地想出一些非常有用的想法。
或者诸如服务条款文件之类的枯燥的样板文件怎么样？ 您无需付费即可完成，也不会受限于使用模板。 通过给它一些基本内容来通过 Inferkit 运行这个想法，然后调整出来的结果。
为了让您更好地了解这可能如何解决，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，可以编辑使用（见上图）。
AI 和 ML 到底是什么？
尽管它们看起来很相似，但 ML 实际上是指适应的 AI 的一个子集。 虽然所有这些对于非科技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扩展。 想象一下，有一名人工经理的支持人员负责监督聊天机器人，一次支持 100 名客户。
或者能够使用可以告诉您客户在查看或谈论您的产品时的体验的业务工具。 可以利用 AI 和 ML 的应用范围非常广泛。
结论
确实，在许多形式中，AI 和 ML 仍处于起步阶段。 同时，很容易看出该研究领域的潜力。 已经存在许多功能强大的解决方案并且可以加以利用，例如当今功能非常强大的聊天机器人。
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。 你确定你一直在和一个人说话？
阅读更多：