大型企业存在数据问题。组织经常像对待黄金一样对待数据，但数据本身并不是可操作的。品牌可能痴迷于收集和存储数据，但他们往往不知道如何使用这些数据。相反，他们抱着它，希望有一天能使用它，让它在仓库里慢慢枯萎。

“企业被数据淹没——包括结构化和非结构化数据。问题是如何利用这些数据来快速推动商业价值，”ElectrifAi首席执行官爱德华·斯科特向数字平台权威杂志解释道。数据问题是ElectrifAi团队正在不知疲倦地修复。“高管们并不关心云计算、kubernetes和弹性计算。他们需要增加收入，降低成本，优化运营。数据是关键。这是最后一个尚未开发的资产——自相矛盾的是，这既是机遇，也是挑战，”斯科特解释道。斯科特进一步断言，“那些不能迅速将数据转化为竞争武器的公司将面临生死存亡的时刻。”

ElectrifAi不要求企业创建自己的内部机器学习和自然语言处理解决方案，而是为许多行业创建预先构建的机器学习解决方案，包括金融服务、零售、酒店、制造、医疗保健和电信。Scott的团队知道将不同的数据转化为实际的业务知识意味着什么。

在这里,爱德华•斯科特分享了为什么人工智能对企业如此有益，以及ElectrifAi团队如何解决数据问题，以利用人工智能的力量。

为什么AI是答案

“机器学习非常实用。它可以帮助公司快速节省成本，找到并留住客户，优化运营以最大化现金流。”Scott说。在今天的经济中，企业无法承担在不使用数据的情况下投资数据的费用。

公司面临着严峻的挑战，尤其是在当前的经济环境下。通常，如果企业想在内部建立一个数据科学组织，就需要在人才、工具、平台和数据仓库方面进行大量投资。最终结果是，在公司看到任何收益之前，可能需要花费400万至500万美元和12至18个月的时间。前提是公司能够成功招募和留住人才。而不是支付数百万开发自己的人工智能解决方案在几年的时间里，品牌可以通过预先构建的机器学习模型在八周内调动他们的数据。虽然竞争对手在发展中停滞不前，但人工智能驱动的公司更快地看到了价值。这是一个珍视机会的经典时刻。

另一个好处是增长。人工智能将业务数据插入到实际应用程序中，从而发展组织。它使数据驱动的决策成为现实，这毫无疑问会带来更好的业务结果。人工智能决定了是嘴上说说，还是成为一个数据驱动的品牌。

还有整体的解决方案。正确的机器学习或自然语言处理(NLP)的解决方案可以使从会计到营销的每个人受益。它不仅能帮助一个团队，还能帮助整个组织。人工智能解决方案不是将数据隔离在一个部门，而是将数据(及其解决方案)提供给整个企业。这将改变游戏规则。

像ElectrifAi这样的创新者如何利用人工智能动员数据

ElectrifAi的Edward Scott表示:“企业面临的挑战是‘数据负担’不断增加。”“让我们把数据负担定义为大量增长的结构化和非结构化数据。”虽然组织正在努力理解结构化和非结构化数据，但这并不是一个无法弥合的鸿沟。

客户互动

客户参与对任何企业来说都是必须的，但对于需要大规模提高客户参与的企业来说，这是一个挑战。人工智能收集客户数据，清理和丰富数据，并使用这些数据得出关于客户体验的可操作结论。这一行动的战略意义不可低估。在当今的经济形势下，公司必须收购并利用机器学习来细分这些客户，并创建个性化的促销活动，以提高留存率和产品交叉销售和追加销售。Edward Scott解释道:“我们的机器学习是建立在现有的(客户关系管理)系统之上的，并对其进行涡轮增压。”

例如,ElectrifAi的解决方案可以自动细分受众．它通过向那些表现出很快就会流失的客户发送营销信息来减轻流失。该解决方案还使用历史客户数据，在正确的时间提供交叉销售和向上销售。

动态定价

定价是电子商务中一个复杂的部分，但人工智能解决方案使实时动态定价成为可能。人工智能收集市场份额、盈利能力、收入、库存和需求等数据，以保持组织盈利。它甚至可以将价格保持在一定的门槛内，以满足消费者的期望——同时提高公司的收入和底线。

客户服务

客户服务比以往任何时候都是一个关键的区别，这就是为什么呼叫中心依赖自然语言处理来理解特定呼叫中的情绪，并向呼叫中心代表提出建议以快速结束呼叫，并通过这样做来改善客户体验。ElectrifAi客户端使用机器学习来提高座席的生产力和入职。

该解决方案还使用智能聊天机器人来减少通话量。它还可以将电话路由到最合适的人，以提高首次呼叫的分辨率。Edward Scott补充道:“我们正在帮助电信公司将机器学习注入到他们的呼叫中心运营中，以预测谁会流失，以及如何防止使用语音转文本和(自然语言处理)技术的组合。”万博体育登录首页

现金流预测

机器学习利用内部财务数据和外部市场数据来估计在一段时间内将有多少现金流经一家企业。换句话说，哪些客户会在何时以及为什么付钱。这有助于组织在最好的时间将资本配置到最好的地方。随着2023年经济衰退的传言，人工智能驱动的现金流预测有助于企业为不利的市场环境做好准备。

在分析

公司的钱都去哪了?通常情况下，即使是最大的公司也不知道。他们缺乏充分的全公司范围内的支出分类和分类，以了解他们的支出都花在了谁身上，以及花在了哪里——而且，同样重要的是，他们无法确定哪些地方可以立即节省下来。ElectrifAi机器学习解决方案可以对高达98%的支出进行分类，以帮助组织找到节省成本的机会。Edward Scott表示:“我们正在通过全面的支出和合同分析，利用基于机器学习的供应商和支出分类、分类和压缩，帮助零售商、制造商、能源和化工公司大幅节省成本。”

库存和供应链优化

机器学习帮助组织保持库存水平，而不是库存过多或过少。它使用公司历史数据和市场动态数据来预测影响库存水平的客户购买模式。这样做的净影响是将现金从陷入困境的营运资本中释放出来。

“以一家拥有几百个sku和500家门店的零售商为例。零售商有一个预测，这就转化为每家商店一定数量的库存，”斯科特说。“随着时间的推移，商店的表现并不统一。机器学习可以考虑所有商店的SKU表现，并将正确的SKU路由到正确的商店和地区，以实现现金流和利润最大化。这既明智又受数据驱动。”

通过人工智能的力量提高敏捷性

不能利用数据的组织是在浪费钱。“数据是资产负债表上最后一块未开发的资产。在许多组织中，它在很大程度上仍未得到充分利用，”爱德华·斯科特说。通过自然语言处理和机器学习的创新，人工智能解决方案ElectrifAi让企业可以从数据中看到快速、高的投资回报率。