人类和机器之间的关系将可能重新定义-电子发烧友网

仔细想想，我们所谓的“工作”自工业革命以来并没有太大的发展：虽然技术使大多数任务变得更容易，但游戏的名字仍然是大规模生产——使用技术对业务流程进行编码，并在整个企业中进行扩展。但人工智能(AI)改变了游戏规则。人工智能并没有让人们参与到一个重复的过程中，而是提供了一个机会，将他们从这个过程中完全解放出来，将他们的时间和创造力用于更有战略意义的工作。自工业革命以来，科技首次被用来让人类重返工作岗位。

这场革命实际上是从家里开始的，多亏了Siri、Alexa和Google Assistant背后的智能技术，它们已经在我们的日常生活中占据了一席之地。我们可以提出问题，并期待有帮助的和准确的答案。与我们在工作中所习惯的方式相比，它是一种更容易交流、更直观的人类与科技互动的方式。企业软件反映了一组预定义的业务流程(会计、人力资源等)，人们将数据输入其中，从而使系统产生正确的结果。

现在，技术可以直接呈现结果。想想你如何使用谷歌地图：呈现的结果是尽可能快地到达目的地。但是在幕后，应用程序是综合输入，如交通、减速和施工，推荐最佳路线。当人们来工作的时候，他们期待的是同样的体验。

人工智能AI和员工经验：一些用例

大约10年前，人力资源开始从以服从为导向的职能转变为以员工体验为导向的职能。这是因为，越来越多的员工希望了解公司的价值观，并了解他们如何为公司做出贡献。人力资源部门负责提供这种员工体验。幸运的是，人工智能技术已经可以实现这一点。方法如下:

员工：人工智能已经在改变人力资源服务台。早些时候，比如针对hr专用的数字助理，允许员工通过语音或手机短信提问。他们可以快速得到答案，比如目录信息、假期余额、工资支票、费用报告等等。对话式用户界面还可以帮助指导员工进行正确的业务流程，比如经理的反馈，而不需要提前知道去哪里。
求职者：招聘和申请流程是对雇主品牌的第一次体验，所以提供一个吸引人的求职者体验是非常重要的。聊天机器人可以通过回答有关工作要求或职位细节的问题，指导求职者完成应聘过程，并为应聘过程的下一步提供指导。
招聘人员：除了帮助招聘人员根据工作要求找到合适的候选人外，人工智能还可以分析您组织中最成功的员工，以确定您可能没有意识到的标准，并使用这些标准来帮助您推荐最有可能胜任你的目标职位的候选人。此外，人工智能可以通过忽略人口统计因素来减少无意识的偏见，比如应聘者的性别、种族和年龄，研究表明这些因素会影响招聘决定。

下一步呢？

人类和机器之间的关系将在未来5到10年内被完全重新定义。随着人工智能和机器人取代常规的重复性工作，与它们一起工作的人类将承担德勤(Deloitte)所称的“超级工作”。这些超级工作只能由人类来完成，将沟通、服务和协作等领域的技术技能与“软”技能结合起来。

假设我负责人力资源服务台。过去，我的工作是回答员工的问题，并尽快提供答案。现在，我可以用人工智能来自动回答我预设好的答案。我的工作立即变得更具战略性，对常见问题提供更快的回答，并为员工提供更多的高接触服务，这将让他们的经验更上一层楼，从而提高员工的参与度，并减少人员流动。

现在人工智能AI已经达到了一个水平，它可以自动化很多我们并不真正想做的事情，我们有更多的时间来专注于创造力、战略，更重要的是，相互联系，这是人类首先想做的事情。这对于企业向“以客户为中心”转变，与客户建立更密切的关系、发展业务尤其重要，比如人工智能赋能的CRM系统，将让企业业务发生翻天覆地的变化。

企业发展业务的机遇

Gartner之前的一份报告称人工智能是“缓解客户和企业之间关系的员工的力量倍增器”。Gartner发现：许多组织计划将人工智能与客户交互应用程序、呼叫中心服务和支持以及数字营销实践联系起来。随着CRM软件越来越善于处理大量数据，并利用机器学习算法更快地生成洞见，它们将允许每个用户更好地了解每个客户，并更有效地预见和预测客户的需求。收集各种非结构化数据，包括社交媒体帖子、电子邮件、呼叫中心记录等，并将这些行为数据与事务数据结合起来，CRM软件将能够对客户偏好提供更深入的见解，从而加深客户关系。尤其是社交数据可以帮助一个组织在更全面的层面上认识客户并与他们打交道。

实际上，机器学习正把CRM软件变成一个不可或缺的“机器人助手”，它不仅能让用户更高效地完成工作，还能告诉他们关于客户的一些他们不知道的事情。我们将看到更多的嵌入式人工智能作为每个用户的个人数字助理。

提高智能工作流的自动化程度：长期以来，自动化一直是优质CRM系统的主要内容，但人工智能正开始让这些自动化变得真正有用，因为它能为用户建议并设置自动化。那些使用CRM软件的人不再需要技术技能来实现自动化——因为，CRM现在可以为用户做这件事，或者至少建议自动化，大大提高销售人员的工作效率。
数据改善业务战略：利用基于人工智能的技术，企业可以利用电子设备、小配件、可穿戴设备、社交网络等技术，更有效地更新和处理数据，通过增强数据挖掘，改善客户关系。获得的客户信息越多，企业就能提供越多的产品和服务机会。比如通话高度个性化的通讯和电子邮件。个性化消息传递将有效地使CRM软件能够在一天中的最佳时间通过使用具有战略意义的消息来吸引客户，这些消息是结合大数据来设计的，这一功能将允许机器人实际识别一天中发送消息的具体时间，以及发送给谁。
预测性评分和预测：例如当利用Salesforce Einstein 为您给出评分时，同时还会深入解析分数根源。例如，预测性销售线索评分将为各个销售线索提供评分，表示转换成业务机会的可能性。还能了解分数背后的原因 - 例如，潜在客户来源、行业或某个其他因素可能构成非常重要的指标，决定销售线索最终是否转换成功。此外，利用AI的预测功能还可用于预测事物的未来价值，例如股票投资组合或房地产投资。
减少数据输入：CRM所捕获的数据可以提供关于销售团队和管理行为的绝好信息。通过增强与人工智能的结合，改善了可以自动添加到CRM系统中的内容，使传入的数据变得更有意义和价值。销售人员可以更好地专注于建立关系，而不是而不是执行低价值的数据录入。
使用语音助手优化销售电话：人工智能和CRM的对话是自然语言(语音/文本)通过提供更好的用户体验开始驱动CRM系统的地方。由于销售电话在销售活动中占很大比例，因此创建完全无缝和智能的销售电话方法对于提高效率是非常有必要的。现代CRM系统开始收集和记录关于销售电话的共享数据，以执行这些电话中的操作，并最大限度地提高改善问题解决、客户支持、质量保证和整体客户关系的潜力。
每个接触点都有无缝的客户体验：为数不多的与人工智能没有直接关系的趋势之一是，CRM正在演变为包含更全面的渠道支持，因此每个客户渠道都与公司的系统或记录挂钩。这使员工能够深入了解以前的交互，并最终改进统一的客户体验。此外，任何在线购物用户都知道 AI 将会提供零售购买建议，但还会针对任何其他产品或服务类别（从业务软件、税务咨询到货轮集装箱）提供智能建议。除了产品之外，AI 还可提供其他推荐 - 例如，应该向潜在客户发送哪份白皮书，提升客户体验从而增加达成交易的几率。