人工智慧系統利用規則、統計方法或機器學習模型來處理資訊並產生預測、分類、推薦或內容等輸出結果。現代商業人工智慧通常從歷史資料中學習模式，而不僅僅依賴手動編寫的規則。在客戶關係管理（CRM）中，這些功能可以幫助對銷售線索進行評分、預測交易、分析對話、總結記錄並推薦後續行動。
人工智慧已從專業技術融入日常商業軟體。如今，它可以以線索評分、預測、對話摘要、推薦操作或自動產生電子郵件等形式出現在客戶關係管理系統 (CRM) 中。儘管背後可能有截然不同的流程，但介面卻能讓這些功能看起來簡單易用。
基於歷史客戶關係管理 (CRM) 記錄的預測與生成模型自動撰寫電子郵件截然不同，兩者都不應被視為獨立的決策者。本指南將解釋現代商業人工智慧的工作原理、模型生成答案時發生的情況，以及如何將這些功能應用於日常業務活動。
什麼是人工智能？
人工智慧是一個廣泛的領域，致力於建立能夠執行與人類智慧相關的任務的系統，例如識別模式、理解語言、做出預測或生成內容。
並非所有人工智慧系統都以相同的方式運作。有些系統使用明確的規則，而許多現代商業應用則依賴機器學習，其中模型透過識別範例中的模式來發揮作用。
以發票異常檢測為例。傳統的程序可能會因為開發人員設定的規則而將所有超過固定金額的發票都標記為異常。而機器學習模型則可以分析歷史發票，學習哪些金額、供應商、時間、類別和其他訊號的組合往往屬於異常情況。
當業務問題涉及的變數過多，難以編寫實際規則時，這種差異就顯得尤為重要。客戶流失就是一個例子。一條固定規則可能只會在客戶兩封郵件未回覆後將其標記為流失客戶。而模型則可將此訊號與產品使用情況、支援歷史記錄、購買頻率、續約時間以及其他可用資訊一併考慮。
人工智慧不是什麼
人工智慧並不能僅僅因為能夠辨識模式或產生流暢的語言就自動理解商業語境。
流失模型可能會將某位客戶認定為高風險客戶，因為他們的行為與先前流失的客戶相似。但如果模型接收到的資料中缺少客戶已同意續訂的訊息，則模型可能無法獲知該客戶已經同意續訂的情況。
人工智慧的準確性並不會因為增加了更多數據而提高。缺少的欄位、重複的記錄、不一致的標籤、過時的資訊或帶有偏見的歷史決策都可能影響輸出結果。
實際經驗表明，人工智慧的品質取決於任務、數據、模型以及輸出結果的用途。
人工智能是如何工作的？
對於大多數現代企業而言，人工智慧可以理解為從數據到模型再到輸出的一系列過程。
- 收集相關數據： 該系統收集與任務相關的信息，例如已完成的交易、客戶互動、交易記錄、支援工單或產品活動。
- 準備數據： 記錄可能需要清理、貼標籤、標準化、合併或檢查是否有缺失資訊。
- 訓練模型： 在機器學習中，系統處理歷史範例並調整內部參數，以提高效能以達到既定目標。
- 應用該模型： 在推理過程中，訓練好的模型接收新資訊並產生輸出，例如機率、分類、預測、推薦或產生的回應。
- 評估和更新： 實際結果可以與預測結果進行比較。當表現發生變化時，可以對模型進行評估、重新訓練或替換。
例如，線索評分模型可以從以往成功轉換成客戶的線索和最終未能轉換成客戶的線索中學習。它可以分析互動情況、公司特徵、過往互動記錄以及其他可用訊號。當新的線索出現時，模型會利用這些模式來評估該線索與以往成功案例的相似程度。
結果很有用，因為它將大量記錄轉換為優先排序問題。確實如此。 不會 將預測變成確定無疑的事。
簡單來說： 人工智慧與其說是給電腦一本龐大的規則手冊，不如說是訓練它從大量範例中識別有用的模式。模型可以將這些模式應用於新的案例，但其輸出仍取決於它所學到的內容和接收到的資訊。
人工智慧關鍵技術
人工智慧並非一項只能完成一項任務的單一技術。它是一個涵蓋廣泛的領域，包括從資料中學習、處理語言、識別複雜模式和生成內容等不同方法。
| 科技 | 它能做什麼 | CRM範例 |
| 機器學習 | 從歷史資料中學習模式 | 線索評分或流失預測 |
| 深入學習 | 使用分層神經網路處理複雜模式 | 語音或圖像分析 |
| 自然語言處理 | 處理人類語言 | 電子郵件和對話分析 |
| 生成式人工智能 | 製作新內容 | 起草回覆或總結通話內容 |
區分二者至關重要，因為兩種產品都可能被冠以「人工智慧」之名進行銷售，但它們的功能卻截然不同。預測模型可能會傳回一個機率值，而生成模型則產生文字。它們的資料需求和故障模式也各不相同。
這些技術還可以協同工作。例如，客戶關係管理系統（CRM）可以利用機器學習對交易進行評分，利用自然語言處理分析客戶對話，並利用生成式人工智慧產生後續跟進資訊。
人工智慧如何學習並決定其後續行動
人工智慧訓練和人工智慧應用是兩個不同的階段。模型在訓練階段從歷史資料中學習，然後在推理階段將所學應用於新資訊。
訓練、推理和更新
在訓練過程中，機器學習模型會處理歷史樣本並調整其內部參數，以期達到預設目標。部署後，模型會利用這些參數，根據新資料產生預測、分類、推薦或其他輸出。
使用人工智慧功能並不意味著模型會從每次互動中學習。已部署的模型可以重複進行預測而無需更改其底層參數。要改進模型，需要進行有針對性的評估：團隊將預測結果與實際結果進行比較，找出模型表現不佳的地方，收集新的樣本，並重新訓練或更新模型。
這一點至關重要，因為商業環境瞬息萬變。基於去年購買行為訓練的銷售模型，在價格、產品、競爭對手或顧客期望改變時，可能就沒那麼有效了。
從預測到行動
預測性人工智慧最有價值的地方在於其輸出結果能夠幫助人們做出更明智的決策。許多系統回傳的是機率或置信度評分，而不是保證結果。
假設一位銷售人員有 40 個新詢盤，但時間只夠聯絡其中 10 個。線索評分可以幫助他優先處理那些轉換可能性較高的詢問。然而，評分並不能保證線索一定會轉化，人的判斷仍然很重要。銷售人員可能知道一些訊息，例如預算凍結、推薦、競爭對手關係，或最近與客戶溝通的內容，但這些資訊並未記錄在客戶關係管理系統 (CRM) 中。
人工智慧在客戶關係管理系統中的應用
CRM系統使人工智慧能夠存取與實際業務成果相關的客戶記錄。這使得它們能夠有效地識別銷售、行銷和服務互動中的各種模式。
線索評分：優先處理正確的諮詢
AI 領先評分 分析歷史潛在客戶訊息，以識別與轉換相關的特徵和行為。
模型可能會考慮參與度、公司特徵、過往互動以及其他可用訊號。當新線索進入客戶關係管理系統 (CRM) 時，這些訊號可以與歷史模式進行比較，並轉換為一個評分。
對銷售團隊而言，其優勢顯而易見：銷售代表無需將所有詢盤視為同等緊急，而是可以優先關注那些轉換率更高的線索。評分仍然是決策輔助工具，因為銷售人員可能掌握模型無法取得的資訊。
客戶洞察：及早發現風險
同樣的基於模式的方法不僅適用於潛在客戶轉化，還可以應用於其他領域。 預測性人工智慧模型 可以識別與客戶流失、續約、轉換或擴張等結果相關的訊號。
例如，產品使用量可能下降，而客服聯繫次數增加，續訂通知的互動率則降低。每個訊號單獨來看可能都很微弱，但它們綜合起來可能類似於先前流失客戶的行為。
這種模式能讓企業更早收到預警。客戶經理可以調查原因，與客戶溝通，並在續約失敗前介入。
銷售與行銷：將數據轉化為助力
人工智慧可以透過總結通話內容、提取重要細節、起草後續跟進文件以及幫助團隊審查大量銷售管道信息，來減少銷售和行銷部門的人工工作。
人工智慧銷售預測 可以將當前機會與歷史模式進行比較，為管理者提供交易階段、代表性判斷和銷售管道價值之外的另一個證據來源。行銷團隊也可以類似地利用人工智慧進行細分、內容變體、行銷活動分析和個人化，尤其是在大規模管理眾多受眾群體時。
客戶服務：為每一次互動賦予意義
客戶服務創造了另一個豐富的資訊來源。工單、電子郵件、聊天記錄和電話都可能包含有關客戶問題、先前解決問題的嘗試、產品使用情況和客戶感受的詳細資訊。
人工智慧可以對請求進行分類、分配案件、總結對話、提供回覆建議，並為客服人員提供相關資訊。例如，客服人員在處理複雜案件時，可以查看先前互動的簡要總結，而無需手動重建整個歷史記錄。
那就是 人工智慧客戶體驗 變得實用起來：人工智慧不會取代智能體的判斷；它能為智能體提供更多上下文信息，減少人工搜尋。
人工智慧的局限性和風險
人工智慧的優點在於模式識別，但這同時也造成了可預測的故障點。
| 風險 | 是什麼原因造成的？ | 企業該怎麼做 |
| 數據品質差 | 缺失、重複、過時或不一致的記錄 | 部署前提升數據品質 |
| 輸出錯誤 | 該模型預測或產生了未經證實的訊息 | 審查高影響力成果 |
| 偏見 | 歷史決策中存在一些不希望出現的模式。 | 相關群體的測試結果 |
| 隱私 | 客戶資訊進入人工智慧工作流程 | 應用程式存取和安全控制 |
| 模型操作 | 培訓後客戶行為改變 | 監控績效並在需要時進行再培訓 |
生成式人工智能 流暢的語言表達會帶來特殊風險，因為它可能使錯誤的答案看起來權威可信。預測性人工智慧則面臨不同的問題：當基礎資料不完整時，數值分數可能會造成虛假的精確度。
這些風險並不意味著應該迴避人工智慧。它們意味著企業需要決定哪些產出可以自動化，哪些需要人工審核，以及哪些產出應該僅供參考。
人工智慧入門：最佳實踐
最成功的AI應用案例將AI的推廣應用視為一項業務改進舉措。其成功的關鍵在於選擇合適的切入點、驗證可行性以及清晰定義價值。
從一個工作流程開始
選擇一個目前成本顯而易見的流程：
- 銷售團隊花費太多時間來確定銷售線索的優先順序。
- 客服人員花太多時間閱讀案例記錄。
- 管理人員缺乏可靠的銷售預測。
- 行銷團隊無法大規模地實現行銷活動的個人化。
明確的工作流程為專案提供了一個基準，使改進更容易衡量。
檢查數據
在評估供應商之前，請檢查相關的 CRM 記錄是否完整、一致，以及是否與您想要預測或改進的結果相關。
如果客戶識別資訊重複或活動記錄很少，人工智慧系統可能缺乏足夠的可靠資訊來運作。即使人工智慧專案延期，改善這些數據也能提升報告和自動化水準。
真實案例測試
供應商演示會在受控環境下展示某項功能的效果。而更嚴謹的測試則會使用您自己的記錄、術語、極端情況和歷史結果。
評估系統不僅要關注其正確之處，還要注意其錯誤之處。相較於那些得分高但缺乏背景資訊的AI功能，一個透明且易於員工糾正的AI功能可能更有用。
衡量業務成果
使用該系統追蹤對團隊重要的指標，例如回應時間、轉換率、預測準確率、處理時間或節省的時間。
模型準確度對於技術評估固然有用，但它並非最終的商業成果。人工智慧模型的準確率可以提高，但不一定能加快工作流程或提高獲利能力。
Vtiger如何將人工智慧應用於CRM
Vtiger 將人工智慧功能整合到其產品中。 CRM工作流程銷售、行銷和支援團隊可以將預測、分析和產生的幫助與他們已經管理的客戶記錄一起使用。
微積分人工智慧做什麼
微積分AI Vtiger 分析 CRM 數據和銷售互動，提供預測性洞察和建議。其功能包括預測性線索評分、個人化推薦、銷售預測和對話分析。其對話洞察功能可呈現情緒分析、競爭對手提及、交易評分、預測成交日期和接點摘要等資訊。
對於銷售代表而言，關鍵在於這些洞察訊息出現在哪裡。交易評分或對話洞察可以幫助銷售代表決定哪些銷售機會需要關注、需要調查哪些風險，或哪些後續跟進措施可能更合適。
人工智慧在客戶關係管理的應用
Vtiger 也提供 預測性人工智慧設計師 用於從歷史客戶關係管理 (CRM) 資料中建立預測模型，以及生成式人工智慧、提示建置、聊天機器人和人工智慧代理功能。 AI代理商 可以圍繞定義的主題和操作進行配置，而不是作為不受限制的自主工作者對待。
Vtiger One 將這些功能整合到一體化客戶關係管理系統 (CRM) 中，銷售、行銷、支援和其他應用程式均可基於共享的客戶資訊開展工作。這一點至關重要，因為當接收人工智慧輸出的員工能夠立即根據相關的客戶或交易記錄採取行動時，人工智慧的輸出才能發揮更大的作用。
更廣泛的原則很簡單：人工智慧的輸出結果只有在能夠執行相應操作的工作流程中才能創造商業價值。分析儀表板上的預測結果可能很有意思，但如果將相同的預測結果提供給負責該客戶的銷售人員，則可能會改變接下來的行動。
常見問題（FAQ）
人工智慧如何從數據中學習？
機器學習模型會處理範例並調整內部參數，以提高其在實現既定目標方面的效能。訓練完成後，該模型可以將學習到的模式應用於新的資訊。
人工智慧和機器學習有什麼區別？
人工智慧是一個更廣泛的領域，指的是能夠執行與人類智慧相關的任務的系統。機器學習是人工智慧的一種主要方法，它透過學習資料中的模式，而不是完全依賴預先定義的規則。
人工智慧在商業中是如何應用的？
常見用途包括線索評分、銷售預測、客戶細分、對話分析、內容產生、支援路由、推薦、異常檢測和工作流程自動化。
人工智慧在客戶關係管理（CRM）中如何運作？
人工智慧可以分析歷史客戶關係管理 (CRM) 記錄，識別與轉換、流失、續約或其他結果相關的模式。然後，它可以對潛在客戶進行評分、標記風險、總結互動情況並提出行動建議。
人工智慧可以取代人類決策嗎？
人工智慧可以自動執行一些低風險、重複性的決策，但當背景、客戶關係、公平性或錯誤決策的成本等因素影響決策時，人工審核仍然很重要。
在使用過程中，人工智慧會持續學習嗎？
不一定。已部署的模型通常會將現有參數套用至新資訊。改進模型通常需要仔細評估、取得新的訓練數據，以及重新訓練或更新模型。
人工智慧需要哪些數據才能有效運作？
人工智慧需要與任務相關且足夠準確、完整和一致的數據，才能揭示有用的模式。具體要求取決於應用和模型。
