尽管每个业务都是不同的，但是即使是完全独立的行业中的业务也面临着同样的长期存在的问题。近年来，人工智能已经成为解决许多这些业务挑战的理想技术。
让我们看一下企业面临的五个主要挑战，以及来自特定公司的基于AI的解决方案如何解决这些障碍。
1.欺诈
处理更多的数字和移动交易可为客户提供他们想要的东西。但是，它也可能使犯罪分子获得所需的东西，即有机会获取敏感的个人和财务数据。随着消费者对交易速度的期望越来越高，公司正在努力满足需求，同时确保对每笔交易进行扫描以查找潜在的欺诈行为。
人工智能已经成为唯一能够足够快地帮助企业处理如此迅速的交易的技术解决方案。例如，像Sift Science和Feedzai这样的公司都利用AI和机器学习算法在几秒钟内对数据进行排序和评估。结果，这些公司大大减少了欺诈，垃圾邮件发送者和各种各样的金融犯罪。PoshMark，Door Dash等其他公司也能够减少欺诈性交易，退款和客户垃圾邮件。
2.客户支持
由于数字市场的即时性，客户体验已成为每家公司成功的重要组成部分。当今的公司可能会提供更快的交易，但是他们仍在全天候的客户支持中苦苦挣扎。
人工智能正在介入，以帮助公司跨多个渠道提供快速响应的客户支持，甚至无需人工来处理客户查询。例如，Agara正在帮助B2C公司采用支持AI的支持，以增强客户体验。客户喜欢拥有像人一样的实时语音，可以在知情的情况下快速回答他们的问题。
人工智能是唯一能够对客户的询问做出回应的解决方案，同时遍历公司的复杂软件网格为操作员提供实时提示和帮助。
同样，Verint Next IT等公司提供智能虚拟助手（IVA）和企业聊天机器人。Verint的方法有所不同，因为它提供了一个虚拟代理与客户进行对话，而Agara保留了运营商，但为他们提供了AI工具。此类技术通常可以为客户带来更快，更有效的解决方案，进而建立品牌声誉和客户忠诚度。
3.个性化
虽然客户可能喜欢在线购物和使用移动设备的便利，但他们仍希望品牌将其视为个人并提供个性化的互动。由于拥有更大的客户群，并且没有面对面的店内交易连接，各公司都在努力个性化每种体验。
亚马逊是最早使用AI根据过去的订单创建个性化推荐的公司之一。该功能仅仅是AI驱动的解决方案现在能够完成的工作的开始。例如，Persado使用AI根据该技术的持续学习过程来个性化营销信息，以评估格式，单词定位，单词选择等。
Dynamic Yield通过使用AI来确定如何在整个客户旅程中添加个性化服务，从而使这一目标更进一步。这意味着要研究，处理和细分行为消息，目标和重新目标以及建议。案例研究表明，使用AI改善个性化可以提高转换率和收入。
4.数据分析
数据的增加是有益的，但是在构造和有效地挖掘所有这些信息方面仍然是一个挑战。尽管在过去十年中AI已成为数据分析的主要部分，但组织数据仍然是一项复杂的工作。
DataRobot使用AI来帮助AI。该公司实施了自己发明的称为自动机器学习（AutoML）的技术，从而弄清了如何使开发机器学习和AI应用程序的过程的一部分自动化，包括用于数据分析的过程。数据和软件工程师以及分析专家可以快速构建有效的数据分析模型，以改善其基于AI的数据分析流程。
同样，H2o.ai创建了一个开源平台，以提高AI以透明，准确和可信赖的方式分析数据的能力。该公司的平台已协助金融，保险，医疗保健，制造和营销等行业改善他们如何利用AI进行数据分析和业务决策。
5.生产力
希望从员工和流程中获得最大收益的公司专注于更智能地工作以提高生产力。再一次，人工智能可以提供更好的解决方案。
Appnomic自称为“自我修复”企业，并采取积极的方法来解决业务应用程序连续性的挑战。他们使用AI预测和预防IT问题，然后才变成影响生产力的问题。该公司已将其解决方案应用于金融，零售，制造业等众多行业。
如果没有AI的预测功能，企业将既要解决问题，也要解决造成的任何损害。人工智能可以防止IT部门交火，并帮助他们更好地完成工作。
保险，金融服务和医疗保健等许多行业都遭受着传统流程的困扰，这些流程可能会降低数字时代的生产力。这是AI驱动的Vidado计划解决的主要问题。通过使用AI，该公司可以通过将纸张流程转换为自动化数字流程来帮助这些行业加速其数字化转型。更高的效率意味着更高的生产率和更低的支出。
AI拯救
借助这些支持AI的解决方案，终于可以有效地解决古老的业务挑战。在此过程中，组织可以满足客户需求，确保交易安全，改善受众与客户的互动，更好地管理数据并提高生产力。
重要的是要注意，人工智能不是灵丹妙药。例如，Appnomic可以检测AI的IT问题，但要依靠自动化脚本来解决（或警告操作员）。知道何时以及如何使用AI的技巧使这些解决方案变得有用。
