“不可能！我们的业务不是谷歌或亚马逊，我们的预算也不一样。此外，我们公司甚至没有程序员。”这大概就是一些企业家在实施人工智能时的想法。所有这些都是误解的结果，导致企业错失利润。人工智能已经在改变商业世界，那些不适应的人可能会被淘汰。以下是关于人工智能的常见误解，并告诉你为什么它们不正确。
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误解 1：只有流程复杂的大公司才需要人工智能
为什么这不是真的
误区2. 它很贵
为什么这不是真的
误解三：与人类不同，人工智能无法考虑业务的细微差别和特殊性
为什么这不是真的
误解四：定制和使用人工智能需要特殊知识
为什么这不是真的
误区五：实施人工智能需要很长时间
为什么这不是真的
最后：如果你不确定是否要连接人工智能，需要注意什么
误解 1：只有流程复杂的大公司才需要人工智能
那么，人工智能可以执行哪些中小企业任务呢？我们拥有一切标准，但人类可以应付。完全不同的是，大型公司有着雄心勃勃的目标，可以在创新方面投入大量资金。例如，开发基于数千个参数进行预测的解决方案。而且，一般来说，训练人工智能需要大量数据——而我们根本没有这些数据。
为什么这不是真的
尽管大型企业已经开始实施人工智能，但中小型企业也已经开始更多地参与这一进程。2021 年，欧盟只有 6% 的小型企业和 13% 的中型企业使用了人工智能技术。如今，在相对保守的德国，有 14% 的企业承认他们越来越多地使用人工智能。
中小企业正在不同领域使用人工智能：电子商务、医疗保健、保险和制造业。人工智能用于客户服务、预测和业务流程自动化。
尽管如此，数字助理对于小公司来说可能更有用。它们可以帮助减轻小公司员工的工作量，因为小公司的员工必须同时兼任多个角色。以下是几个例子：
产生创造性想法，而不会分散团队的头脑风暴注意力；
取代一线接线员（即回答基本客户问题的咨询员）；
根据用户要求开发设计或文本；
快速、无错误的计算。
与此同时，人工智能不一定需要依靠自身数据进行训练。例如，语言分析服务已经拥有足够多的数据，因此可以立即将人工智能用于您的业务。
人工智能如何根据企业的要求给客户写信的示例
WhatsApp 已成为全球顶级通信平台之 加拿大电话号码列表 是与潜在商业客户建立联系的重要工具。我们的在线营销解决方案将 WhatsApp 作为关键元素。在当今的数字环境中，很少有工具可以与 WhatsApp 的通信效率相媲美。通过战略性地、引人入胜地利用 WhatsApp，您可以有效地满足客户的需求。它在各个行业中的广泛使用使得寻找类似的业务扩展替代方案变得非常困难。
Reply.io AI 自动生成给客户的电子邮件示例
误区2. 它很贵
开发人工智能系统的成本非常高。你必须聘请高素质的专家，购买功能强大的设备并授权软件。许多公司，尤其是中小型企业，都无法承担这样的投资。
还有，人工智能在开发和实施之后，需要不断维护和更新，这也是一笔额外的开支。
为什么这不是真的
以上所有情况仅适用于从头开始开发人工智能的情况。实际上，没有多少公司会选择这条路。有许多现成的解决方案，开发和支持完全在平台上进行。用户只需付费并关注更新。此外，随着时间的推移，人工智能的某些方面会变得更加便宜：
该图显示了人工智能的训练成本正在下降
图表显示，人工智能训练的成本正在下降。来源
此外，在商业上，说某样东西太贵是不合适的。你必须从引入人工智能是否有回报开始。而许多企业的经验证明，引入人工智能是相当划算的：
微软和IDC联合研究发现，在人工智能上每投资1美元，投资回报率为3.50美元，平均投资回报期仅为14个月；
一份 Autonomous Research报告发现，人工智能可以将金融公司的运营成本降低 22%——到 2030 年可以节省 1 万亿美元；
凯捷发现，75% 采用人工智能的金融机构的欺诈行为减少了 10-20%，相应减少了追偿不足。
误解三：与人类不同，人工智能无法考虑业务的细微差别和特殊性
人工智能可能拥有大量数据，但它并不像人类一样拥有相同的生活经验和对行业复杂性的了解。每家公司都不同，而你提出的算法却对每个人都适用？
归根结底，没有人能比得上在公司工作多年、熟悉公司内部流程的专家。是的，他或她有时可能效率低下、主观或心不在焉。但你能做什么呢？算法无论如何都不会精通特定公司的特性。
为什么这不是真的
人工智能能够很好地考虑到业务的特殊性和细微差别。这是我们Ringostat AI Supervisor服务背后的原理，它允许您 100% 监控与客户的对话。作为这项服务的一部分，我们详细研究公司的流程，并将其主管（即通常分析呼叫处理或在线会议的人员）的经验数字化。
为了实现这一目标，企业需要：
为我们提供对话脚本、内部规则或说明；
向我们展示客户对话通常分为哪些阶段以及每个阶段管理者需要采取哪些行动；
就经理每项行动所获得的分数达成一致。
一旦人工智能定制完成，企业就会获得一个能够考虑到细微差别的数字助理。就像一个在公司工作了很长时间的人一样。让我们简单了解一下它的工作原理。
对话结束后 图书馆活动如何转变 该解决方案将音频对话转录为文本。AI可以理解 50 多种语言，并可以在需要时翻译对话。
捕获对话摘要，这样您就不必听或阅读整个对话。
为经理的下一步行动提供建议，例如发送文件或安排拜访客户。
通过替换必要的评估标准来评估员工的工作。假设一家公司销售 10 种产品，每种情况都有单独的对话脚本。AI 会从对话的上下文中了解在对话的每个阶段要替换哪些评估标准。
它汇编客户的画像，“从复制品中“提取”对销售特定业务很重要的信息，例如公司规模、客户年龄、以前的经验等。然后可以方便地将这些数据复制到 CRM 中的客户卡中。
捕捉客户、经理和整体情绪的情绪。这样，管理层就可以立即关注需要注意的对话。假设客户不满意或员工不礼貌和冷漠。
总结对话中对您的公司至关重要的要点。例如，是否有发票或视频预约、客户选择了哪种费率等。
人工智能，对话解密
人工智能，自动对话评估
Ringostat AI Supervisor 的通话分析结果
因此，Ringostat AI Supervisor 会评估请求的处理情况 agb 目录 同时考虑到特定业务的特殊性。同时，它节省了大量控制时间。毕竟，与人类不同，它不需要花时间听电话、记录对话的含义并向团队提供反馈。
这种人工智能工作的清晰示例在“案例：Ringostat AI Supervisor 如何根据三种场景和 90 多个标准快速分析对话”中进行了描述。
利用人工智能分析 100% 的客户对话
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误解四：定制和使用人工智能需要特殊知识
对于如此先进的技术，没有程序员是不行的。此外，他必须有处理人工智能的经验。你可能必须准备复杂的 TOR 并处理晦涩难懂的术语。他的工作结果会是什么样的，谁来处理这些结果？在这里，我们肯定需要一位经验丰富的额外人员专门处理人工智能。
为什么这不是真的
为企业提供人工智能服务并不难。例如，要从 Ringostat 实施人工智能，您根本不需要程序员或技术知识。只需告诉您想要获得什么结果并分享对话脚本和公司规则即可。
是的，如果有 TOR 就好了，但这也是可选的。下面的示例是 TOR 的片段，它简单描述了与客户进行标准对话的各个阶段。如您所见，这里没有任何技术性的东西：
如何训练人工智能，技术规格
职责范围的一部分，其中描述了对话的各个阶段以及经理在对话过程中采取的行动
如果您使用语音分析，您也不需要这个。所有 AI 数据都可以在您的个人 Ringostat 帐户中轻松解释。一切都非常清晰：对话的内容、对话者的情绪、在下一次对话之前需要改进什么等等。
使用 Ringostat AI Supervisor 改善服务并增加销售额
根据您的指示和对话脚本进行训练的人工智能可以取代主管。
没有语言障碍——AI 掌握 50 多种语言，能够转录和翻译所有对话以便于分析。
了解更多
误区五：实施人工智能需要很长时间
好吧，假设人工智能平台接管解决方案的实施和定制。但这可能要花很长时间。至少几个月，甚至更长。因此，企业不能指望快速获得投资回报。然后公司还必须教团队如何使用新工具。
为什么这不是真的
您几乎可以立即开始使用现成的解决方案。交钥匙人工智能培训通常需要更长的时间——但也不是至关重要的。
对于 Ringostat AI Supervisor 来说，您拥有的信息越多，实施速度就越快。即使有对话脚本，我们的专家也足以快速为您定制解决方案。证据是我们一位客户的推荐。
“当我们与 Ringostat 合作进行 AI 集成时，我们预计实施过程会非常漫长。令人惊讶的是，主要设置仅用了一周半的时间就完成了，将我们经理的通话质量检查时间缩短了 10 倍。目前，我们正处于微调阶段 — 添加标准和调整细节 — 所有这些都是为了更接近评估完美的顶峰。在这段旅程中，Ringostat 的支持一直是我们的指路明灯。”
瓦迪姆·德鲁莫夫
希勒尔 IT 学校联合创始人
最后：如果你不确定是否要连接人工智能，需要注意什么
人工智能并不是一根能立即提高团队生产力或企业利润的魔杖。与任何工具一样，你需要不断使用它，分析数据并实施变更。人工干预仍然是必要的——但所需的时间会少得多。
如果 AI 需要针对特定公司进行定制 — 也要做好参与的准备。无论你付给承包商多少钱，他们都无法代替你了解业务或流程的细微差别。你提供的信息越多 — AI 就越准确。
随着您的业务规模扩大和变化，AI 也需要改变。这就是为什么最好选择具有灵活设置和快速技术支持的平台。如果您使用鲜为人知且更便宜的解决方案，那么它们总是存在“停止开发”的风险，并且随着时间的推移无法满足您的所有需求。
