人工智能不仅仅是聊天机器人

每当在商业环境中提到人工智能 (AI) 时，对话就不可避免地转向聊天机器人的主题。从电子商务的角度来看，聊天机器人是很棒的商业工具。例如，由Fluid和North Face开发的产品可用于复制店内互动，改善在线购物体验并增加在线购买您的产品和服务的消费者数量。

聊天机器人可用于提供更好的客户服务，运营呼叫中心并改善您的品牌建设: 今年早些时候，由建设良好的非营利组织CharityWater创建的 “与Yeshi chabot同行” 是如何使用聊天机器人来建立品牌感知，意识和情感的一个杰出例子。

但是，聊天机器人是企业如何使用人工智能的明确例子吗？差一点。事实上，并不是所有的聊天机器人都会由人工智能驱动; 大多数都是脚本化的，遵循一个简单的决策树过程。因此，虽然将聊天机器人纳入你的公司战略是值得称赞的，但它实际上只是把你的脚趾投入到人工智能可以改善业务的多种方式中。例如，你考虑过数据吗？

良好的数据管理

人工智能的真正力量在于分析数据并根据这些信息做出实时决策。一个企业可以产生多少个数据点？考虑到销售点、社交媒体、电子邮件、电子商务、搜索、移动和广告等因素，一家企业很容易产生数万亿个数据点 -- 太多了，无法手动处理。

许多企业认识到数据的重要性，但利用数据来为决策提供信息是一个单独的挑战。对于任何企业来说，第一步也是最重要的一步就是将其数据保存在一个地方。对于任何希望将人工智能纳入其战略的企业来说，找到一个好的数据管理平台 (DMp) 是至关重要的。

有效的AI系统从DMp中提取数据: 数据越完整和高质量，人工智能系统就能更好地发挥作用。糟糕的数据将导致糟糕的、无效的人工智能。

那么，DMp和AI系统之间的密切关系也将产生影响。良好的人工智能将创建自己的数据，这些数据应定期 (至少每周一次，理想情况下是实时) 自动输入DMp，以实现真正的自我学习。

AI使用数据创建模型但不与DMp集成的选项是可以的，并且可以提供增强的业务结果。但是它们永远不会像真正的集成系统那样强大。

人工智能可以感知其环境并做出决策，从而最大程度地提高其在任何给定目标上的成功机会。这可能从优化利润率到最大化库存效率不等。例如，一家超市将希望确保始终有足够的沙拉库存来供应客户，同时确保浪费最少，未售出的产品最少。

一个好的人工智能系统可以考虑超市的典型销售额，但也应该与天气信息相关联，因此，如果10月出现反常的热浪，将考虑天气，而不仅仅是10月的平均沙拉销售额。

人工智能系统的假设集也应该经常重置，这样它就会定期考虑新的数据。例如，想想几年前发起的无麸质食品运动。

无麸质产品过去只向患有乳糜泻的人做广告，并在特定的商店出售。但是随后出现了一种趋势，越来越多的人开始采用无麸质饮食，并开始寻找这些产品以及在哪里购买。

通过使用人工智能分析哪些消费者正在购买这些产品，以及他们最受欢迎的地点，然后将这些数据与以前的趋势 (如低脂、低糖) 进行比较，食品零售商或制造商可以绘制出未来的趋势，从而能够调整其产品线和布局策略，以与消费者行为保持一致。

在旧方法下，需要分析大量数据来识别这一趋势; 但是如果没有人工智能，就不可能检测到这些模式。

人工智能意味着可以根据可用的每条信息做出决定。而且，在广告活动中，这些信息可以帮助您对每个印象做出预测; 或者，通过电子商务，对每笔销售做出决策，然后使用这些信息做出更好的决策。

总而言之，AI代表了尝试出售某人的鞋子 (因为他们有脚 (!)) 与尝试将鞋子出售给真正想购买一双鞋的人之间的区别。人工智能系统提升了人类的思维过程，消除了我们的偏见 -- 有意识的和无意识的 -- 并遵循了数据显示的路径。

因此，如果您使用这些聊天机器人作为策略的一部分-欢迎来到AI世界! 但不要止步于此: 为什么不进一步探索呢？