這場革命實際上是從家里開始的，多虧了Siri、Alexa和Google Assistant背后的智能技術，它們已經在我們的日常生活中占據了一席之地。我們可以提出問題，并期待有幫助的和準確的答案。與我們在工作中所習慣的方式相比，它是一種更容易交流、更直觀的人類與科技互動的方式。企業軟件反映了一組預定義的業務流程(會計、人力資源等)，人們將數據輸入其中，從而使系統產生正確的結果。

現在，技術可以直接呈現結果。想想你如何使用谷歌地圖：呈現的結果是盡可能快地到達目的地。但是在幕后，應用程序是綜合輸入，如交通、減速和施工，推薦最佳路線。當人們來工作的時候，他們期待的是同樣的體驗。

人工智能AI和員工經驗：一些用例

大約10年前，人力資源開始從以服從為導向的職能轉變為以員工體驗為導向的職能。這是因為，越來越多的員工希望了解公司的價值觀，并了解他們如何為公司做出貢獻。人力資源部門負責提供這種員工體驗。幸運的是，人工智能技術已經可以實現這一點。方法如下:

• 員工：人工智能已經在改變人力資源服務臺。早些時候，比如針對hr專用的數字助理，允許員工通過語音或手機短信提問。他們可以快速得到答案，比如目錄信息、假期余額、工資支票、費用報告等等。對話式用戶界面還可以幫助指導員工進行正確的業務流程，比如經理的反饋，而不需要提前知道去哪里。
• 求職者：招聘和申請流程是對雇主品牌的第一次體驗，所以提供一個吸引人的求職者體驗是非常重要的。聊天機器人可以通過回答有關工作要求或職位細節的問題，指導求職者完成應聘過程，并為應聘過程的下一步提供指導。
• 招聘人員：除了幫助招聘人員根據工作要求找到合適的候選人外，人工智能還可以分析您組織中最成功的員工，以確定您可能沒有意識到的標準，并使用這些標準來幫助您推薦最有可能勝任你的目標職位的候選人。此外，人工智能可以通過忽略人口統計因素來減少無意識的偏見，比如應聘者的性別、種族和年齡，研究表明這些因素會影響招聘決定。

下一步呢？

人類和機器之間的關系將在未來5到10年內被完全重新定義。隨著人工智能和機器人取代常規的重復性工作，與它們一起工作的人類將承擔德勤(Deloitte)所稱的“超級工作”。這些超級工作只能由人類來完成，將溝通、服務和協作等領域的技術技能與“軟”技能結合起來。

假設我負責人力資源服務臺。過去，我的工作是回答員工的問題，并盡快提供答案?，F在，我可以用人工智能來自動回答我預設好的答案。我的工作立即變得更具戰略性，對常見問題提供更快的回答，并為員工提供更多的高接觸服務，這將讓他們的經驗更上一層樓，從而提高員工的參與度，并減少人員流動。

現在人工智能AI已經達到了一個水平，它可以自動化很多我們并不真正想做的事情，我們有更多的時間來專注于創造力、戰略，更重要的是，相互聯系，這是人類首先想做的事情。這對于企業向“以客戶為中心”轉變，與客戶建立更密切的關系、發展業務尤其重要，比如人工智能賦能的CRM系統，將讓企業業務發生翻天覆地的變化。

企業發展業務的機遇

Gartner之前的一份報告稱人工智能是“緩解客戶和企業之間關系的員工的力量倍增器”。Gartner發現：許多組織計劃將人工智能與客戶交互應用程序、呼叫中心服務和支持以及數字營銷實踐聯系起來。隨著CRM軟件越來越善于處理大量數據，并利用機器學習算法更快地生成洞見，它們將允許每個用戶更好地了解每個客戶，并更有效地預見和預測客戶的需求。收集各種非結構化數據，包括社交媒體帖子、電子郵件、呼叫中心記錄等，并將這些行為數據與事務數據結合起來，CRM軟件將能夠對客戶偏好提供更深入的見解，從而加深客戶關系。尤其是社交數據可以幫助一個組織在更全面的層面上認識客戶并與他們打交道。

實際上，機器學習正把CRM軟件變成一個不可或缺的“機器人助手”，它不僅能讓用戶更高效地完成工作，還能告訴他們關于客戶的一些他們不知道的事情。我們將看到更多的嵌入式人工智能作為每個用戶的個人數字助理。

• 提高智能工作流的自動化程度：長期以來，自動化一直是優質CRM系統的主要內容，但人工智能正開始讓這些自動化變得真正有用，因為它能為用戶建議并設置自動化。那些使用CRM軟件的人不再需要技術技能來實現自動化——因為，CRM現在可以為用戶做這件事，或者至少建議自動化，大大提高銷售人員的工作效率。
• 數據改善業務戰略：利用基于人工智能的技術，企業可以利用電子設備、小配件、可穿戴設備、社交網絡等技術，更有效地更新和處理數據，通過增強數據挖掘，改善客戶關系。獲得的客戶信息越多，企業就能提供越多的產品和服務機會。比如通話高度個性化的通訊和電子郵件。個性化消息傳遞將有效地使CRM軟件能夠在一天中的最佳時間通過使用具有戰略意義的消息來吸引客戶，這些消息是結合大數據來設計的，這一功能將允許機器人實際識別一天中發送消息的具體時間，以及發送給誰。
• 預測性評分和預測：例如當利用Salesforce Einstein 為您給出評分時，同時還會深入解析分數根源。 例如，預測性銷售線索評分將為各個銷售線索提供評分，表示轉換成業務機會的可能性。 還能了解分數背后的原因 - 例如，潛在客戶來源、行業或某個其他因素可能構成非常重要的指標，決定銷售線索最終是否轉換成功。此外，利用AI的預測功能還可用于預測事物的未來價值，例如股票投資組合或房地產投資。
• 減少數據輸入：CRM所捕獲的數據可以提供關于銷售團隊和管理行為的絕好信息。通過增強與人工智能的結合，改善了可以自動添加到CRM系統中的內容，使傳入的數據變得更有意義和價值。銷售人員可以更好地專注于建立關系，而不是而不是執行低價值的數據錄入。
• 使用語音助手優化銷售電話：人工智能和CRM的對話是自然語言(語音/文本)通過提供更好的用戶體驗開始驅動CRM系統的地方。由于銷售電話在銷售活動中占很大比例，因此創建完全無縫和智能的銷售電話方法對于提高效率是非常有必要的?，F代CRM系統開始收集和記錄關于銷售電話的共享數據，以執行這些電話中的操作，并最大限度地提高改善問題解決、客戶支持、質量保證和整體客戶關系的潛力。
• 每個接觸點都有無縫的客戶體驗：為數不多的與人工智能沒有直接關系的趨勢之一是，CRM正在演變為包含更全面的渠道支持，因此每個客戶渠道都與公司的系統或記錄掛鉤。這使員工能夠深入了解以前的交互，并最終改進統一的客戶體驗。此外， 任何在線購物用戶都知道 AI 將會提供零售購買建議，但還會針對任何其他產品或服務類別（從業務軟件、稅務咨詢到貨輪集裝箱）提供智能建議。 除了產品之外，AI 還可提供其他推薦 - 例如，應該向潛在客戶發送哪份白皮書，提升客戶體驗從而增加達成交易的幾率。

將人工智能融入CRM對所有企業來說都是一個福音。這對那些迄今為止缺乏準確了解客戶的有意義的方法的中小型企業來說尤其如此。

最后，有一個問題大家可以思考下：在Deloitte的調查中，36%的受訪者說他們正在“重新構想工作”。“現在你有了人工智能的力量，你會把工作想象成什么？”