وبلاگ چرا CRM (مدیریت ارتباط با مشتری) و AI (هوش مصنوعی) یک تلفیق بی نظیر است؟

چرا CRM (مدیریت ارتباط با مشتری) و AI (هوش مصنوعی) یک تلفیق بی نظیر است؟

1401/05/10

هوش مصنوعی (AI) امروزه در همه جا وجود دارد؛ چه در توصیه‌های شخصی‌شده در خرید آنلاین یا پلتفرم پخش آنلاین مورد علاقه‌تان، مسیرهای گام به گام از خودرویتان، یا تعامل با دستیار هوشمند مورد علاقه‌تان، هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای بخشی از زندگی روزمره است. در سطح جهان، بازار هوش مصنوعی تا سال 2025 به نزدیک به 200 میلیارد دلار خواهد رسید و صنعت نرم افزار CRM در پذیرش فناوری‌های هوش مصنوعی مستثنی نیست.

امروزه هوش مصنوعی اغلب در نرم افزار CRM استفاده می شود. از تیم های بازاریابی گرفته تا کارکنان پشتیبانی، هوش مصنوعی به شرکت ها کمک می کند خطوط فروش خود را بهتر کنند و روابط خود را با مشتریان خود حفظ کنند. اگر نرم افزار CRM شما در حال حاضر از هوش مصنوعی استفاده نمی کند، به طور بالقوه فرصت های فوق العاده ای را برای بهبود تجربه مشتری خود از دست می دهید.

تلفیق  بین هوش مصنوعی و نرم افزار CRM نیز یک تلفیق سودآور است. امسال، هوش مصنوعی در CRM قرار است بیش از 1.1 تریلیون دلار درآمد ایجاد کند! در این مقاله چند افسانه رایج در مورد هوش مصنوعی را از بین می‌بریم و نگاهی می‌اندازیم که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند روابط مشتری را بهبود بخشد و کار روزمره شما را ساده کند.

هوش مصنوعی چیست؟

به زبان ساده، هوش مصنوعی ابزاری است که به افراد کمک می‌کند کارهای خود را سریع‌تر، کارآمدتر و مؤثرتر انجام دهند.

هوش مصنوعی از سرعت ذاتی و مزایای پردازش سیستم های کامپیوتری برای انجام وظایفی که معمولاً با هوش انسانی مرتبط است استفاده می کند. به عنوان مثال می‌توان به شناسایی الگو، حل مسئله پیچیده و بهبود عملکرد از طریق یادگیری اشاره کرد.

اصطلاحات "AI" و "Machine Learning" اغلب با هم ظاهر می‌شوند و به جای یکدیگر استفاده می‌شوند؛ اما یادگیری ماشین و هوش مصنوعی یک چیز نیستند.

هوش مصنوعی رشته گسترده‌تری است که تلاش می‌کند فرایندهای تحلیلی و تصمیم گیری انسانی را در ماشین ها تکرار کند. یادگیری ماشینی یک زیرمجموعه رویه ای از هوش مصنوعی است که با آموزش تطبیقی برای بهبود تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری ماشینی سروکار دارد.

چرا برخی از افراد از هوش مصنوعی می ترسند؟

علیرغم مزایای تثبیت شده هوش مصنوعی، بسیاری از افراد و مشاغل همچنان در مورد استفاده از آن به دلیل درک نادرست از هوش مصنوعی و توانایی‌های آن تردید دارند.

ترس شماره 1 - جایگزینی انسان ها

به دلیل به تصویر کشیدن آن در رسانه های محبوب، مفهوم هوش مصنوعی همچنان تصاویری از اسکای نت را تداعی می کند که جهان را تحت کنترل خود در آورده است. حتی کسانی که انتظارات واقع بینانه‌تری از هوش مصنوعی دارند، اغلب می ترسند که هدف نهایی هوش مصنوعی جایگزینی کارگران انسانی باشد.

بیایید رک بگوییم: این ترس ها بسیار زیاد است!

اگر به درستی پیاده سازی شود، هوش مصنوعی به جای جایگزینی برای یک کارمند انسانی، به بهره وری انسان کمک می کند و از آنجایی که هوش مصنوعی واقعاً به تنهایی کار نمی کند، برای دانشمندان داده و برنامه نویسان شغل ایجاد می‌کند.

آیا هوش مصنوعی به تکامل بیشتر و بهتر قابلیت‌های خود ادامه می‌دهد؟ بله، اما این چیز خوبی است! و این تنها با دخالت و نظارت برنامه نویسان انسانی و متخصصان کامپیوتر اتفاق می‌افتد.

نرم افزار crm

ترس شماره 2 - پیچیدگی اجرا

یکی دیگر از نگرانی های رایج در مورد هوش مصنوعی در برنامه‌های تجاری مدرن این است که برای کاربران روزمره بسیار پیچیده است.

اعتقاد بر این است که هوش مصنوعی نیازمند ساخت مدل‌های پیچیده ریاضی و سپس برنامه نویسی پیچیده آن‌ها است؛ اما برای بسیاری از برنامه‌ها، هوش مصنوعی در پس‌زمینه کار می‌کند، اغلب بدون اینکه کاربران حتی از وجود آن مطلع باشند.

حتی وقتی نوبت به برنامه نویسی برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی می‌رسد، راه حل‌های ساده‌تری نسبت به استخدام یک تیم برنامه نویسی بزرگ برای کار شبانه روزی وجود دارد.

به طور کلی، وقتی شرکت‌ها فناوری‌های هوش مصنوعی را در نظر می‌گیرند، ترس نداشتن استعداد کافی و متخصصان متعهد معمولاً غالب می‌شود.

یک راه حل، ارتقای مهارت کارگران موجود است. اکنون بسیاری از شرکت‌ها با ارائه آموزش‌های اضافی به کارگران، شکاف‌های استعدادهای فناوری پیشرفته را پر می‌کنند. فرصت‌هایی برای ایجاد مهارت‌ها از طریق برنامه‌هایی مانند آموزش برنامه‌نویسی آنلاین که تخصص فنی داخلی را تقویت می‌کند و در عین حال وفاداری کارکنان را با کار هیجان‌انگیزتر و فرصت‌های پیشرفت بهتر افزایش می‌دهد.

ترس شماره 3 – سوگیری داده‌های  ورودی

با این حال، نگرانی های قانونی در مورد هوش مصنوعی وجود دارد.

یک مسئله مهم این است که سوگیری منفی می تواند نتایج آن را منحرف کند. گزارش اخیر گارتنر نشان می دهد که تا سال 2022، سوگیری داده‌ها حداقل نتایج اشتباهی را در 85 درصد از تمام پروژه‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

سوگیری در هوش مصنوعی دقیقاً چیست؟ سوگیری‌های اولیه سوگیری داده و سوگیری الگوریتمی هستند:

سوگیری داده‌ها مجموعه‌ای از داده‌های ورودی را ایجاد می‌کند که نتواند به‌طور دقیق جمعیتی را که شما تجزیه و تحلیل می‌کنید منعکس کند.

سوگیری الگوریتمی (یعنی سوگیری تعبیه شده در مدل تحلیلی) نیز نگران کننده است زیرا الگوریتم های ضعیف می توانند سوگیری های داده ورودی را بدتر کنند.

برای مثال برنامه‌های تشخیص چهره به دلیل مشکلات سوگیری داده های ورودی معروف هستند. در ابتدا این برنامه ها عمدتاً با استفاده از چهره مردان سفیدپوست اروپایی الاصل ساخته می شدند، در نتیجه برنامه ها اغلب افراد رنگین پوست و به ویژه زنان رنگین پوست را به اشتباه شناسایی می کردند.

اغلب سوگیری داده‌های ورودی ناشی از سوگیری‌های ذاتی (مثلاً تعصبات نژادی و جنسی) کارکنانی است که روال‌های هوش مصنوعی را می‌سازند. در حالی که درج سوگیری می‌تواند عمدی باشد، سوگیری غیرعمدی به احتمال زیاد بر پیاده‌سازی هوش مصنوعی تأثیر منفی می‌گذارد.

بنابراین، چگونه می توانید هر دو سوگیری ورودی و الگوریتمی را به حداقل برسانید و به نتایج دقیق تری برسید؟ پاسخ این است که تیم‌های متنوع‌تری روی پیاده سازی‌های هوش مصنوعی شما کار کنند.

چگونه هوش مصنوعی می تواند بهره وری عمومی را بهبود بخشد

جامعه مدرن با مقادیر روزافزون داده رشد می‌کند، داده‌هایی بسیار بیشتر از آن چیزی که یک فرد معمولی می‌تواند هضم کند. آیا می‌دانستید که روزانه بیش از 2.5 کوئینتیلیون بایت داده ایجاد می‌شود و تا سال 2025، 181 زتابایت (1 زتابایت 21 صفر دارد) داده در دیتاسنتر جهانی وجود خواهد داشت؟

هوش مصنوعی می‌تواند این مجموعه‌های عظیم داده را به اطلاعات معنادار تبدیل کند، و به کارگران این امکان را می‌دهد تا حجم کاری خود را ساده‌تر کنند و بینش‌های بیشتری را از داده‌های موجود جمع‌آوری کنند.

سرعت بخشیدن به فرایندهای تجاری

سرعت در اکثر تصمیمات تجاری بسیار مهم است. بنابراین، هرچه سریع‌تر بتوانید از داده‌های خود بینش به دست آورید، بهتر می‌توانید تصمیم‌هایی با تاثیرگذاری بالایی بگیرید.

ابزارهای خودکار هوش مصنوعی در مورد سرعت، بسیار فراتر از توانایی‌های انسان هستند. مطمئناً، کارمندان شما می‌توانند از روش‌های خودکار کمتری (مثلاً درخواست‌های SQL) برای تجزیه داده‌های شرکت استفاده کنند. اما عنصر انسانی هم سرعت تحلیل و هم دقت را کاهش می‌دهد. در همین حال، مدل‌های هوش مصنوعی به طور مداوم معیارهای یکسانی را برای همه داده‌ها اعمال می‌کنند و از خطاهای تحلیلی احتمالی اجتناب می‌کنند.

ابزارهای خودکار هوش مصنوعی همچنین می‌توانند ارتباط بین کارمندان و مشتریان شما را تسهیل کنند. این بدان معناست که شما می‌توانید به طور قابل توجهی تجربه کلی مشتری را با ارائه پاسخ‌های سریع تر به مشتریان خود بهبود بخشید!

جمع آوری چندین منبع داده

داده‌هایی که کسب‌وکارها هر روز استفاده می‌کنند از منابع مختلف (دستگاه‌ها، برنامه‌ها، پایگاه‌های داده و...) و اغلب در قالب‌های مختلف می‌آیند. بنابراین، شناسایی مفیدترین اطلاعات در این منابع می‌تواند بسیار دشوار باشد. خوشبختانه، این همان چیزی است که هوش مصنوعی در آن برتری دارد: برخورد با مجموعه داده‌های متفاوت.

بهبود کیفیت داده‌ها

کدام بهتر است: داده بیشتر یا داده کمتر؟ در واقع این سوال اشتباهی است. چیزی که اکثر برنامه ها واقعا به آن نیاز دارند داده‌های با کیفیت بهتر است.

حتی ابزارهای هوش مصنوعی نیز در مواجهه با حجم زیادی از داده‌های نامربوط می‌توانند با مشکل مواجه شوند. در واقع، ۶۵ درصد از مدیران شرکت‌ها در سراسر جهان احساس می‌کنند که سرمایه‌گذاری‌هایشان در هوش مصنوعی تا به امروز ارزش کافی برای شرکت ایجاد نکرده است. اما، تا حد زیادی، این به دلیل کیفیت پایین داده‌ها بوده است.

چیزی که این شرکت‌ها از دست می‌دهند، توانایی هوش مصنوعی برای پیش پردازش داده‌های ورودی است. مدل‌های هوش مصنوعی خوب می‌توانند داده‌های ورودی را برای مسائل کیفی اسکن کنند و داده‌های نامربوط یا مشکل‌زا را از هم جدا کنند. با تمرکز تنها بر مرتبط‌ترین داده‌ها، مدل‌ها می‌توانند بهترین خروجی تحلیلی ممکن را ارائه دهند.

شناسایی نگرانی‌های مربوط به انطباق

امروز، اخبار جهانی مملو از داستان‌هایی است که شامل نقض حریم خصوصی داده‌ها می‌شود. و قوانین فعلی حفظ حریم خصوصی داده‌ها (به عنوان مثال، HIPAA، GDPR، PDI-DSS و...) به دلیل رسوایی‌های اخیر توجه گسترده‌ای را به خود جلب کرده است. همچنین می‌توانید ابزارهای هوش مصنوعی را برای تشخیص مشکلات احتمالی انطباق با داده‌های ورودی آموزش دهید.

شناسایی داده‌هایی که ممکن است پیامدهای حفظ حریم خصوصی داشته باشند به ندرت به اندازه جستجوی فیلدی به نام «شماره امنیت اجتماعی» ساده است. ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به سرعت داده‌های شما را تجزیه و تحلیل کنند، داده‌هایی را که نیاز به حفاظت جداگانه دارند برجسته می‌کنند، و در نتیجه انطباق را تسهیل می‌کنند و کسب‌وکار شما را از جریمه‌های سنگین یا (بدترین) پرونده‌های قضایی نجات می‌دهند.

اکثر قوانین حفظ حریم خصوصی داده ها نیز شامل الزامات حفاظت از داده ها هستند، بنابراین کسب و کارها باید از بهترین ابزار ممکن برای جلوگیری از دسترسی مجرمان سایبری به داده های شخصی حساس استفاده کنند. هوش مصنوعی با توانایی اسکن مقادیر انبوه داده (مثلاً ترافیک شبکه) حتی برای حداقل الگوها (به عنوان مثال، فعالیت غیرعادی)، حفاظت قوی‌تری برای همه داده‌های شما، از جمله داده‌هایی که تحت پوشش محدودیت‌های حریم خصوصی هستند، ایجاد می‌کند.

چرا هوش مصنوعی ساده‌تر از آن چیزی است که فکر می‌کردید؟

زمان آن رسیده است که شایع‌‌ترین افسانه بعدی در مورد هوش مصنوعی را از بین ببریم؛ برای استفاده از آن باید از فناوری فوق العاده آگاه باشید. برخلاف انتظارات، استفاده از هوش مصنوعی همیشه به دانش کدنویسی نیاز ندارد.

چه از آن آگاه باشید یا نه، ابزارهای هوش مصنوعی مدرن در پس‌زمینه بسیاری از برنامه‌های کاربردی موجود، مانند فیلترهای ایمیل (به عنوان مثال، فیلترهای هرزنامه، پوشه‌های هوشمند)، تجزیه و تحلیل مالی و گزارش‌گیری، تشخیص صدا، تشخیص تصویر و موارد دیگر وجود دارند.

هنگام انتخاب برنامه‌های کاربردی برای کسب‌وکارتان، باید ببینید که آیا آن‌ها به‌طور مؤثر هوش مصنوعی را برای بهبود عملکرد سیستم و گردش کار شما به کار می‌گیرند یا خیر.

حتی هنگام ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی و تحلیل‌های داخلی، این فرایند نباید بیش از حد پیچیده باشد. برخی از ابزارها به کاربران این امکان را می‌دهند که الگوریتم‌های تحلیلی هوش مصنوعی را بدون دانستن چیزی در مورد کدنویسی، ایجاد کنند. ابزارهای دراگ و دراپ کردن برای تجزیه و تحلیل ساختمان و ساختارهای گزارش‌دهی مرتبط، اجرای هوش مصنوعی را حتی برای تازه کارها ساده می‌کند.

ابزارهای هوش مصنوعی همچنین به کارمندان شما راه‌های طبیعی‌تری برای ایجاد بینش عملی از داده‌های شرکت شما می‌دهد. بنابراین، به جای نوشتن پرس‌ و‌ جو با استفاده از زبان‌های ناآشنا، کارمندان شما می‌توانند با منابع داده خود از طریق پردازش زبان طبیعی (NLP) با هوش مصنوعی گفتگو کنند.