5G人工智能技术的普及是否意味着电销行业的灭亡

本文会就5G以及人工智能技术的发展，对各行业的冲击，做一个全面地分析，以便大家对技术变革的大环境有个更清晰的认识，文末再特别讲解一下对电销行业的影响。

随着新世纪第二个十年进入尾声，5G和人工智能技术日趋成熟，很多传统行业将面临新的变革，要么主动改变，迎接新技术的冲击，要么被新的商业模式取代直至消失。

iiMedia Research数据显示，去年，国内人工智能领域共获融资1300多亿人民币，在全球经济疲软的今天，依然能保持融资增长率超过100%，早已成为各方资本逐鹿的重要阵地。

目前国内人工智能企业有高达42%的研究视觉相关技术，其次是语义交互。从应用市场份额来看，医疗、金融、教育和安防总计占比超过43%，其次是工业机器人、无人驾驶以及无人飞行器。

安防领域

国内安防行业预计将于2020年达到8000亿元人民币。人工智能（Artificial Intelligence）将提高安防行业图像技术的跟踪分析、诊断与摘要能力，在人脸识别、车辆识别方面潜力巨大。2017 年中国安防产业的AI产品产值不到 20亿人民币，行业渗透率不到0.5%。

医疗领域

人工智能技术将使医务人员的工作质量和效率得到显著提高，在医学研究、制药研发、智能诊疗以及个人健康顾问等方面就发挥显著作用，特别是病灶识别方面，诊断的准确率远远超过受过专业训练的资深医务人员。

物流领域

过去五年国内智慧物流领域的增长速度都在22%以上，预计到2020年将超过5700亿元人民币，无人化自动化是不可逆转的趋势。无人机、无人仓库、无人配送车将取代人类的配送工作。

交通领域

牛津和耶鲁大学的研究人员表示，预计到2027年，人工智能无人驾驶会取代大型货车司机。在安全、效率、路线规划以及成本上，远远胜过人类驾驶人员。智慧交通系统依靠5G、大数据以及物联网技术，在优化城市交通方面，潜力巨大。预计到2035年，全国无人驾驶车辆销量可达400万辆，前景可期。

教育领域

个性化教育将是未来的发展方向和趋势，并且会呈现出教学时间碎片化的特征。人机对话技术、智能推荐等应用将实现个性化教育。学习效率、学习积极性都将得到提升。虚拟教师不会疲劳，针对学生特性因材施教，积极性也有保证。能有效缓解高质量教育资源分布不均的问题。

金融领域

主要应用场景包括智能投资顾问、征信风险控制、身份识别等。人工智能技术将严重冲击行业生态格局，再加上区块链技术去中心化的特点，金融行业将面临历史性的变革。

零售领域

无人便利店只是我们能看到的部分，后端的软件系统、配送系统等等，也将被新技术大大改变。预计到2030 年，人工智能技术将为国内零售业带来约 4500 亿元人民币的降本收益。

最后，我们再来谈谈电销行业是否会灭亡的问题。从上面的内容我们可以看出，5G和人工智能无论怎么发展，基本上解决的还是机械化重复化劳动，以及辅助人类提高效率的问题。

尽管电销行业在国内面临诸多非议，但不可否认，它依然是一种高效的业务开展方式，对降低社会运营成本，是有积极意义的。我们可以试想一下，对于一些低频消费的行业，如果每一单业务自始至终都以面谈的方式进行，产品的终端价格，会高昂到何种程度。现在所谓的智能网络推广，投送再精准，你在打广告，竞争对手也在打广告，这时候电话的作用就凸显出来了，广告页面再精美，也不如一个业务员的电话来得有温度。所以大家大可不必担心电销行业的前景问题。唯一要面对的就是如何利用好5G和人工智能技术来辅助电销业务的开展。

目前市场上现有的相关产品就是思谱云汇电销机器人，这种机器人可以自动筛选高意向客户，只需导入客户号码，系统自动拨打并进行通话，一旦系统识别出客户具有高意向，瞬间发送至业务员手机端，这时候业务员通过复听对话录音（同时语音自动转化成文本，电话内容一目了然）可以快速了解客户的相关情况，第一时间进行跟进，大大提高成交概率。

传统的电销模式，80%的初级业务员都只是负责筛选意向客户而已，筛选出来之后再交给主管或者经理进行高质量的跟进。电销机器人可以完全替代人工筛选的枯燥工作，让最优秀的员工进行二次跟进即可，根据行业不同，可以节省30%-80%的人力成本，由于机器人不偷懒，不受情绪影响，筛选效率自然得到了提高。在商业竞争日益白热化的今天，谁掌握了新工具，谁就掌握了主动权。

这种机器人除了用于销售，还可以用作客服电话接听工作，常见重复问题都交给机器人来回答，大大降低了企业的人力成本。7*24小时电话解答客户各种投诉和疑问，特别是对于银行证券等金融企业来讲，形象提升作用明显。

麦肯锡公司预计，到2030年全球将有接近10亿工作岗位可能被机器人取代，当然也会涌现出大量新的工作机会，传统的机械劳动将会消失，整体上将有利于社会效率的提高，人类会转移到更高价值和创意性的工作上，各种商业模式将实现跨跃式的发展，变化可能大大超出人们的预期。