王牌站士Ⅵ--人工智能集成商的崛起

news2024/12/23 0:29:43

前言

系统集成商 (SI) 具有独特的优势，可以利用 GenAI 的变革力量。通过综合各种数据并重新定义客户获取见解和采取行动的方式，SI 可以发展成为AI 集成商，彻底改变企业的运营方式和与技术的互动方式，当然，还可以保留长期价值。

下面我们将概述 SI 可发展成为 AI 集成商的五个参与层次。

人工智能集成商的业务转型层面

第 1 层：生成式 U/X（用户体验）

背景：生成式 UI 代表了从静态界面到动态自适应体验的范式转变。GenAI 模型（如 Google 的 Gemini 1.5 Pro）可以动态创建个性化的布局、内容和交互，根据个人用户的需求和偏好定制界面。

当前的最佳实践：领先的公司使用 GenAI 来：

生成产品描述：电子商务平台根据产品属性自动生成引人注目的描述。
创建动态表单：表单适应用户输入，只询问相关问题。
个性化内容推荐：内容提要根据用户的兴趣进行定制。

未来方向：我们可以期待看到：

自然语言界面：用户将通过对话与系统交互。
情境感知 UI：界面将根据用户当前的任务或环境预测用户需求。
情感化用户界面：界面将适应用户的情绪状态，提供支持或鼓励。
生成式 UI：网页或 UI 本身将根据客户当前的交互环境进行修改，以最大限度地提高客户满意度、成功率并最大化客户 LTV。

第 2 层：超个性化

背景：超个性化超越了基本的细分。GenAI 可以分析大量数据，了解个人行为、偏好甚至情感线索，实时提供针对个人的定制体验。

当前的最佳实践：

个性化营销活动： GenAI 根据客户数据定制信息和优惠。
动态定价：价格根据个人需求和支付意愿进行调整。
产品推荐： AI根据用户的浏览历史和偏好推荐产品。

未来发展方向：

预期个性化：人工智能会在用户需求出现之前预测用户需求。
个性化健康： GenAI 将创建定制的健康计划和干预措施。
超个性化学习：人工智能将为个体学习者设计教育路径。

第3层：人工智能数据融合

背景：企业被来自不同来源的数据淹没。GenAI 可以从非结构化数据（如文本、图像和视频）中提取见解，丰富现有的结构化数据，并创建知识图谱以有意义的方式连接信息。

当前的最佳实践：

情绪分析：人工智能分析社交媒体来了解公众舆论。
欺诈检测：人工智能可以识别可疑活动模式。
客户服务聊天机器人：人工智能理解并响应客户的询问。

未来发展方向：

实时数据合成： AI将即时整合和分析流数据。
预测分析： GenAI 将以越来越高的准确度预测趋势和结果。
可解释的人工智能：人工智能系统将为其决策提供清晰的解释。

第 4 层：Agentic AI 业务流程自动化

背景： Agentic AI 可自动执行复杂的业务流程，而不仅仅是重复性任务。这些 AI 代理可以分析数据、做出决策、与其他系统交互，甚至代表人类进行谈判。

当前的最佳实践：

客户服务自动化：人工智能处理常规查询，使人工代理从复杂的任务中解放出来。
供应链优化： AI预测需求、管理库存并优化物流。
金融交易：人工智能根据市场情况执行交易。

未来发展方向：

自主业务部门：人工智能将管理整个部门或公司。
决策增强：人工智能将协助人类高管做出复杂的决策。
道德人工智能治理：框架将确保人工智能代理的行为符合人类价值观。

第 5 层：提炼下一步最佳行动

背景：通过综合所有先前层的见解，GenAI 可以根据用户或企业的独特背景、目标和限制，为他们推荐下一步最佳行动。

当前的最佳实践：

销售线索评分： AI 根据销售线索的转化可能性对其进行优先排序。
个性化财务建议：人工智能根据个人的风险状况推荐投资。
医疗治疗计划： AI根据患者数据和医疗指南建议治疗方案。

未来发展方向：

实时决策支持：人工智能将在动态情况下提供即时建议。
自适应目标设定：人工智能将帮助用户设定并实现随着时间推移而发展的目标。
主动风险管理：人工智能将在风险出现之前识别并减轻风险。

商业影响路线图

（对于那些注意力和松鼠一样集中的人来说）

通过整合这五个层面，人工智能集成商可以为企业提供变革性影响的路线图：

增强的用户体验：个性化、直观的界面，提高参与度和满意度。
超目标营销：在更深层次上与个人客户产生共鸣的营销活动。
数据驱动的洞察：从不同的数据源提取可操作的洞察，从而做出更好的决策。
高效流程：自动化的业务流程可节省时间并降低成本。
战略建议：推动增长和盈利的人工智能建议。

商业影响路线图

（适合注意力集中时间较长的人）

通过整合这五个层面，人工智能集成商可以为企业提供变革性影响的路线图：

增强用户体验 (Generative U/X)：通过动态的 AI 生成界面，企业可以为用户提供个性化体验，以适应他们的个人需求和偏好。这不仅可以提高用户满意度，还可以提高参与度和转化率。想象一下，一个网站可以根据用户的浏览历史、兴趣甚至实时行为动态更改其布局、内容和推荐。
超目标营销：通过利用超个性化，企业可以超越一般的营销活动，并为每个客户量身定制营销信息。这可以提高参与度、增加转化率并建立更牢固的客户关系。考虑一个电子邮件营销活动，该活动根据客户的购买历史、人口统计和浏览行为动态生成主题行、优惠和产品推荐。
数据驱动洞察（AI 数据融合）： AI 集成商可以通过集成和分析来自各种来源的结构化和非结构化数据，帮助企业充分发挥其数据的潜力。这使组织能够更深入地了解客户行为、运营效率和市场趋势，最终做出更好的决策并获得竞争优势。例如，零售商可以使用 AI 分析客户评论、社交媒体帖子和购买数据，以识别新兴趋势并制定产品开发策略。
高效流程（Agentic AI 业务流程自动化）：通过使用 Agentic AI 实现复杂业务流程的自动化，组织可以简化运营、降低成本并提高效率。这些 AI 代理可以处理客户支持、供应链管理甚至金融交易等任务，从而让人类员工专注于更高价值的活动。制造商可以使用 AI 代理来优化生产计划、管理库存水平，甚至与供应商谈判。
战略建议（提炼出下一步最佳行动）：通过综合前几层的见解，AI 集成商可以为企业提供可操作的建议，以推动增长和盈利。这些建议的范围可以从为客户推荐下一个最佳产品到发现新的市场机会或优化定价策略。想象一下，一家金融服务公司使用 AI 根据每个客户的风险承受能力、财务目标和市场状况为他们推荐个性化的投资组合。