【睿觀：AI正在深刻地改變著企業的運營方式，為企業帶來巨大的機遇。?想要在AI浪潮中取得成功，企業需要積極擁抱AI技術，并制定相應的戰略和行動計劃。
核心觀點：
AI在企業中的廣泛應用：?AI不僅被用于IT部門，而且在多個業務部門都有廣泛應用，從提高員工效率到改善客戶體驗。
生成式AI的快速發展：?GenAI技術在短短一年內發展迅速，越來越多的公司開始采用。
AI在銷售領域的應用：
1.合作伙伴體驗：?AI可以幫助合作伙伴快速創建高質量的演示文稿。
2.客戶服務：?AI可以提升技術支持效率，為員工提供實時信息。
3.客戶體驗：?GenAI可以打造個性化的客戶交互，如Banca Investis的NIWA（（“Next Intelligent Wealth Advisor”新一代智能財富顧問））應用程序。
AI實施的挑戰與機遇：
1.挑戰：?數據質量、風險管理、技能缺口等。
2.機遇：?提高效率、改善客戶體驗、創造新的商業模式。
成功的關鍵因素：
1.數據質量：?良好的數據是AI成功的基礎。
2.風險管理：?建立完善的風險管理機制。
3.人才培養：?培養AI相關人才。
4.定制化：?根據企業需求定制AI解決方案。
本文通過Timenet和Banca Investis的案例，詳細介紹了AI在銷售領域中的具體應用場景和帶來的價值。同時，也強調了在實施AI過程中所面臨的挑戰以及成功的關鍵因素?！?/span>
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全球?65%?的公司定期使用生成式?AI，幾乎是一年前的兩倍。人們的期望很高：75%?的受訪者表示，這項技術將深刻改變每個工業部門。麥肯錫全球人工智能調查（2024?年?2?月?22?日至?3?月?5?日對?1,363?名高管進行抽樣調查）的這些發現突顯了一個不可阻擋的趨勢。生成式?AI?無處不在：它不僅用于?IT，還用于多個業務部門，其應用多種多樣，從提高員工工作效率到合作伙伴和客戶體驗。
與此同時，對?GenAI?的熱情并沒有降低對非生成式人工智能的關注。在同一項麥肯錫調查中，981?名受訪者表示他們的公司至少在一個業務職能中采用了?AI，878?名受訪者表示他們工作的公司至少在一個部門中使用了生成式?AI。公司繼續投資于這兩項技術（平均而言，至少占數字預算的?5%）。事實上，在大多數行業中，將超過?20%?的數字預算用于“經典”或“分析性?AI”AI（即機器學習為業務提取有用知識）的公司占主導地位。67%?的組織預計在未來三年內將增加支出。
Timenet（一家為專業人士和公司提供互聯網和語音連接解決方案的公司）的董事兼首席信息官?Franco Iorio?毫不懷疑人工智能對商業活動的積極影響，以期改善經銷商合作伙伴和在技術援助領域雇用的員工（以及客戶）的體驗。麥肯錫研究的重點正是“分析性?AI”：“由于?AI?能夠分析大量數據、從中學習并做出明智的決策，公司現在有機會優化流程、提高效率和提高所提供服務的質量，”Iorio?說。“在?Timenet，我們已經完全接受了人工智能的潛力。我們正積極將人工智能融入我們工作的不同環節，以提高我們的競爭力，并繼續為我們的客戶和合作伙伴提供高質量的服務。
一、AI?助力合作伙伴體驗
Timenet?實施人工智能的第一個領域是商業領域，人工智能幫助合作伙伴創建完整且結構良好的產品和服務演示文稿，而無需投入數小時的工作時間。
“我們知道，我們的經銷商合作伙伴經常不得不為了日常運營而犧牲其產品的質量。這可能會導致演示文稿不完整，簡化為簡單的條目和數字列表。為了解決這個關鍵問題，我們集成了一個基于?AI?的工具，該工具從零售商輸入的一系列簡單信息開始，將生成一個完整的、圖形上吸引人的和詳細的商業解決方案，“Iorio?解釋道。“該工具將考慮客戶的行業、預約期間出現的數據、具體需求以及所提出解決方案的優勢。一切都將被整合到零售商的預留區域，從而促進個性化優惠的創建”。
技術支持是?Timenet?以智能聊天形式為運營商服務實施?AI?的另一個領域。在自然語言中，座席可以在幾秒鐘內檢索工單和客戶信息，從而為他們提供發出呼叫的上下文的完整和最新視圖。AI?利用了?Timenet?的內部知識庫，其中包含?25,000?多個部門工單、手冊和?Wiki。
“我們預計援助的效率和準時性會提高，而客戶和經銷商將能夠依靠共享和集中的知識，”Iorio?指出。
二、面向客戶服務員工的?AI
人工智能在聊天中改善技術支持、客戶服務或銷售員工的工作是公司為支持員工和提高他們的績效水平而探索最多的應用之一。這些是用于數據分析和語音交互的?AI?應用程序。事實上，Gartner?預測，“到?2026?年，60%?的對話式?AI?軟件將包含主動智能功能，而?2023?年這一比例還不到?5%。這些?AI?驅動的工具可以實時分析對話、預測客戶需求、向座席提供相關信息并建議適當的行動，最終改善整體客戶服務體驗。或者，如果出現問題，建議最佳解決方案，以免失去客戶。”
GenAI?也是員工虛擬助手的基礎，這些助手幫助人們完成日常任務，但也指導他們進行培訓活動。事實上，生成式?AI?允許您提供個性化的交互式培訓，從而節省時間和資源。這是公司再次為客戶服務或銷售代理探索的解決方案，因為它有助于加深和更新對產品和公司政策的了解。
三、面向客戶客戶體驗的?Gen AI：對話式應用程序
與最終客戶體驗更直接相關的是由?Banca Investis?開發的應用程序，Banca Investis?是一家專注于高凈值個人客戶的意大利私人銀行公司。這款名為?NIWA（“Next Intelligent Wealth Advisor”新一代智能財富顧問）的應用程序是與多個技術合作伙伴合作創建的，旨在通過?AI?驅動的對話讓客戶與數字初級銀行家（AI智能體）互動。正如?Banca Investis?首席信息官?Roberto Chiriatti?指出的那樣，“2023?年底提出的戰略計劃設想開發一款基于人工智能的應用程序，旨在為客戶提供更具互動性和獨特的市場體驗，并促進和增強他與銀行家的互動”。
事實上，技術創新已被置于商業計劃的核心，作為集團重新定位的基礎，該集團正在一條被稱為“非凡之旅”的增長道路上努力，因此它為客戶提供獨家服務和產品、個性化優惠和全方位體驗。在這種情況下，在?IT?層面，集團正在開展從流程和文檔數字化到內部流程簡化和自動化的項目。
“NIWA?（新一代智能財富顧問）的開發涉及所有業務領域的參與，這既令人興奮又復雜，”Chiriatti?指出。“協調各個領域和不同的技術合作伙伴至關重要，始終以我們為自己設定的最終結果為目標。為了實現這一目標，我們組織了多部門研討會，銀行的所有部門都通過提供反饋為應用程序的設計和測試做出了貢獻。這是限制應用程序及其許多組件的返工以及確保我們提供出色的客戶體驗的關鍵。此外，客戶體驗必須簡單直觀;例如，為了簡化客戶注冊和促進采用，我們決定將?NIWA?的登錄框架與移動銀行框架集成。此外，我們還提供了一個潛在客戶區域，即使您不是銀行的客戶，也可以使用它來預覽內容”。
四、范圍管理和微調
Chiriatti?強調，對于?AI，我們絕不能被它提供的多種可能性的熱情所迷惑，而要限制要求。
“范圍管理非常重要，”首席信息官說，“你必須有明確而具體的目標，不要陷入實施太多功能的愿望，而是選擇那些能為客戶帶來附加值，從而為你的業務帶來附加值的功能。”
該銀行的另一個重要步驟是仔細評估技術并系統地測試聊天提供的答案。
“為此，我們開發了一個結構化的測試框架，使我們能夠對答案進行非常一致的調整。這使我們能夠更靈活地管理版本升級，并限制響應不一致的可能性，“首席信息官說。
在此前提下，NIWA?成為獨一無二的，專注于客戶體驗（?CX）。IT?團隊沒有一個可以啟發的例子，而是從聊天的想法開始，而不是傳統的銀行應用程序，通過它用戶可以享受提供的不同內容;事實上，NIWA?作為服務不可或缺的一部分，包括金融領域的新聞和觀點，并且很快就會整合以電影和金融為主題的播客。
“這是一個非常有趣的挑戰，”Chiriatti?說，“最后，我們設法集中了一名初級數字銀行家，他總是可以在創新和一致的體驗中回答客戶的問題和個性化內容。”
在?Banca Investis?應用程序中，人工智能用于定制體驗并根據客戶的興趣選擇內容;AI?還允許您在對話模式下通過聊天進行交流，以獲取可能直接或間接影響金融市場的當前事件的更新。
“現在評估結果還為時過早，但到目前為止，客戶反饋非常積極。平均使用率很高，會話持續時間約為?15?分鐘。這個數字本身就已經是對客戶體驗和應用程序內容的贊賞“，Chiriatti?說。
五、如何充分利用?GenAI
在麥肯錫的調查中，70%?成功使用生成式?AI?的公司（即表示?2023?年至少?11%?的息稅前利潤歸因于其使用）表示，從這項技術中創造價值的第一個關鍵要素是數據：它必須具有足夠的數量和質量。挑戰的第二個要素（48%?報告）是擁有負責任的?AI?的風險管理。其他挑戰包括：尋找運營模式 （47%）、選擇正確的技術 （43%）、定義?AI?戰略 （42%）、擁有使用它的技能 （37%） 以及轉向大規模采用 （33%）。畢竟，最大的感知風險是不準確的結果 （63%） 和知識產權侵權 （52%）。
出于這個原因，設法從?Gen AI?中提取價值的公司采用精確的最佳實踐：IT?知道如何識別和降低?GenAI?的風險，并與法律職能部門合作，首席信息官開發人工智能模型，以便它們允許進行風險和偏差評估以及外部審計。還有用于?AI?治理的跨部門委員會。
一般來說，53%?的公司使用現成的產品，但?47%?的公司應用了大量定制或開發自己的模型：這種選擇需要在技能和經濟資源方面進行大量投資。
事實上，Banca Investis?的?Chiriatti?指出：“NIWA?的啟動活動即將開始，所以現在還不是評估投資回報的時候，但我可以肯定地說，財務承諾是巨大的，肯定高于我們的?IT?項目標準。但這項基于生成式人工智能的舉措是世行重新啟動的基石之一，因此我們很高興能夠在幾個月內取得這樣的成果。
至于在公司中使用?GenAI?所帶來的技能必要變化，麥肯錫指出，可能會出現新的角色，例如安全人工智能和數據責任方面的專家，以及——如果使用?GenAI?生成代碼——審查這些輸出的人的形象。它還需要能夠使用生成式人工智能選擇和管理?LLM?和代理培訓的專業人員，以及能夠管理第三方模型責任的專家。最終，CIO?必須與?HR?以及法律和合規團隊密切合作，以整合公司中的新角色并保護自己免受風險。
