与中小企业相关的3种方式

人工智能解决方案已经面世了几年，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所致，这是孤立的系统格局的必然结果，而孤立的系统是太多企业的特征。

为了响应《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，在连接组织现在以前所未有的水平收集数据方面取得了重大进展。

随着AI功能越来越多地添加到CRM中，该技术变得前所未有地普及，但核心问题仍然是：中小企业如何实际使用AI技术来应对不断提高生产率和更好地为客户服务的挑战？

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

减少处理时间
如果用户将大部分的日间密钥细节从标准格式（例如收到的发票或采购订单）花费到CRM中，那么生产力将不可避免地受到影响。这些工作不仅费时，而且在数据转置不正确时也增加了出错的风险。

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。如果不花大量精力进行重复的手工数据输入，工作角色也可能会更加令人满意。

发现数据见解
随着企业越来越多地连接其系统和流程，从未有更多的数据可以管理和分析。例如，客户调查包含大量有价值的反馈和评论，但是单独筛选这些条目以提取见解可能会很费力并且容易出错。

通过自然语言处理，AI模型能够自动标记存储在CRM中的文本条目，以用于情感分析。然后，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收集见解。在发现积极或消极情绪的情况下，这将促进回应，从而能够迅速采取后续行动。在另一种情况下，可以从支持案例中从AI驱动的自然语言处理中识别趋势，在这些案例中，可以从CRM案例记录中自动标记术语。当突出显示周期性服务主题时，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，或者属于两个类别之一的任何其他答案。通过选择CRM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？”之类的问题。或“这是关键联系人吗？”

这些AI生成的分类还可以用作团队的通知警报并触发进一步的操作。例如，如果检测到导致风险帐户分类设置为“是”的模式，则自动化过程可以将通知发送给适当的帐户管理员。

结论
结合了CRM和其他业务应用程序的AI技术正在实现民主化，从而创造出新的解决方案，有可能帮助各种规模的企业更好地管理其数据。

但是，如果这些工具能够兑现这一承诺，则最终用户必须可以轻松访问它们。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，而不必花费开发人员或数据科学家参与的成本和复杂性。

AI值将始终依赖于质量数据。那些已经连接了核心流程并制定了有效数据管理策略的组织，将最有可能从这些AI技术创新中受益匪浅。