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人工智能通过使工作流程更加以用户为中心和提高效率，正在改变企业的运营方式。现在，人工智能工具不再依赖严格的流程，而是实时调整以适应个人需求和业务目标。以下是这很重要的原因：
无论是简化人力资源入职流程、优化供应链还是增强客户服务，人工智能工具都在帮助企业节省时间、削减成本和改善成果。成功的关键在于识别重复任务，整合正确的工具，并不断完善工作流程以获得更好的结果。
让我们深入探讨人工智能如何重塑企业工作流程，以及您可以采取哪些步骤来有效实施它。
创造有效 人工智能驱动的工作流程 要获得个性化和直观的感觉，需要融合三个基本要素。这些组件协同工作，将僵化的流程转变为智能系统，以实时适应用户需求和业务目标。
个性化工作流程的核心是收集和分析有关用户的正确数据。考虑一下： 71% 的消费者期望个性化互动，以及 76% 的受访者在不明白时感到沮丧。这种个性化需求不仅限于客户，它已成为工作场所的必需品，员工需要与其工作方式相适应的工具和系统。
为实现这一目标，组织利用多个数据源，例如浏览历史记录、社交互动、人口统计、行为模式、服务互动，甚至是位置和设备类型等情境细节。将公司内部数据与第三方数据集相结合，可以创建更丰富、更完整的用户档案。
这方面的一个很好的例子是 丝芙兰2024 年的配套应用程序。它将来自店内互动的数据（例如客户尝试过的品牌）与过去的购买历史记录无缝合并。这种全渠道方法表明了如何利用不同的数据源来提升个性化工作。
但是，个性化必须与隐私和安全性相平衡。公司需要强大的安全措施来防范泄露，需要就如何使用数据进行清晰的沟通，以及多样化的数据集来负责任地训练人工智能系统并避免偏见。回报是巨大的：注重客户体验的企业的收入增长速度可以比竞争对手快三倍。
“个性化的人工智能工作流程如果得到战略性实施和有效定制，可以增强运营并提高生产力。” — Dustin W. Stout，Magai创始人
凭借坚实的数据基础，人工智能系统可以动态适应用户需求。
动态适应允许 AI 工作流程根据新输入进行实时调整。无论是应对客户行为变化、供应链中断还是社会情绪的变化，这些系统都会分析数据、做出决策并不断进行调整。
这种能力正变得越来越普遍。根据 IBM 公司2023年全球人工智能采用指数， 54% 的组织现在正在使用人工智能驱动的工作流程 提高效率和响应能力。 Gartner 预计到2028年， 33% 的企业软件应用程序将采用代理人工智能，与 15% 的日常工作决策是自主做出的。
一家全球零售商通过使用人工智能优化其供应链来证明了这一点。该公司没有依赖手动延迟调整，而是实施了人工智能驱动的决策情报，以实时监控需求趋势、供应商绩效和运输限制。随着条件的变化，系统会自动重新分配库存，缩短交货时间，减少浪费，提高客户满意度。
这些系统之所以如此有效，是因为它们能够处理不确定性并通过概率推理推断意图。
“人工智能代理将成为未来我们与计算机交互的主要方式。他们将能够了解我们的需求和偏好，并积极帮助我们完成任务和决策。” ——微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉
为了使这些自适应系统无缝运行，它们必须与现有的企业基础架构很好地集成。
为了使人工智能个性化取得成功，它必须毫不费力地融入公司的当前系统。例如， 63% 的零售组织报告收入增加和运营成本降低 在实施了预测分析和聊天机器人等人工智能工具之后。
但是整合并不总是那么顺利。差不多 43% 的科技高管担心他们的基础设施是否为生成式 AI 做好了准备，还有尽可能多 87% 的人工智能项目未能投入生产，通常是由于数据质量差。
分阶段的方法可以提供帮助：从评估系统准备情况开始，使用API或中间件连接系统，并采用云服务来确保可扩展性。保持高数据质量至关重要。组织应投资于数据清理和标准化工具，实现数据管理实践的现代化，并培训其团队有效地使用人工智能。
“关键是诚实的评估。大多数组织可以使人工智能与其现有基础设施配合使用，但前提是他们对需要更改的内容持现实态度。” — Daniel Dultsin
综合这三个要素——全面的数据收集、动态调整和无缝集成——为企业工作流程奠定了基础，企业工作流程可以随着用户需求和业务优先事项的变化而发展。
要成功整合 AI 个性化工作流程，遵循结构化、经过深思熟虑的流程至关重要。在没有充分准备的情况下匆忙部署人工智能可能会导致不必要的复杂情况，而有条不紊的方法可以确保可衡量的进展和效率。
首先，找出重复、耗时或容易出错的工作流程。这些领域通常是员工在手动任务上花费大量时间的领域，或者由于工作的复杂性或庞大量而出现错误的地方。仔细审查您当前的流程，找出效率低下的问题，并确保 AI 可以无缝整合。
通过评估现有工作流程来采取系统的方法，以发现各个部门的瓶颈或高难度任务。使用工作流程协调工具创建路线图，以更好地了解任务、数据和决策流程。例如， ServiceNo事实证明，的人工智能代理可以将管理复杂案件所需的时间缩短52％，这凸显了显著提高效率的潜力。从试点计划开始，设定明确的目标，并制定跟踪进展的指标。
确定需要改进的领域后，下一步就是配置 AI 工具，为这些增强提供支持。
选择和设置正确的人工智能工具至关重要。这涉及将机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术集成到您现有的数字生态系统中。选择符合您的业务需求、基础架构和团队专业知识的解决方案。模块化、API 优先架构特别有用，因为它们允许您在无需彻底检修当前系统的情况下添加 AI 功能。
诸如此类的平台 prompts.ai 通过将超过 35 种领先的大型语言模型整合到一个安全的界面中来简化此过程。这消除了管理多个工具的麻烦，提供了实时的成本控制，并确保了工作流程的一致性、合规性。
整合是关键。使用 API、网络挂钩或中间件将您的 AI 工具连接到 CRM、ERP、电子商务平台或自定义应用程序等系统，以实现顺畅的数据流和自动化。可靠的数据管道对于保持数据质量至关重要。正如Striim的云解决方案架构师本杰明·肯纳迪所说：
“公司做出最佳决策的能力在一定程度上取决于其数据管道。数据管道的设置越准确、越及时，组织就能更快、更准确地做出正确的决策。”
数据工程师、IT 团队和业务领导者之间的合作也至关重要。一个区域零售品牌通过与之合作证明了这一点 smartOSC 实施人工智能驱动的库存预测解决方案。通过将机器学习预测模型集成到他们的ERP和POS系统中，该零售商在短短六个月内将缺货减少了35％，所有这些都没有中断日常运营。
部署好人工智能工具后，重点将转移到测试和完善工作流程上，以确保最佳性能。
最后一步是严格测试并不断完善您的人工智能个性化工作流程，以确保它们提供最佳结果。目前，65% 的 QA 团队使用 AI 来自动执行重复的测试任务，而基于人工智能的异常检测可以将误报率减少多达 90%。设置监控系统以跟踪模型精度、延迟和决策影响等关键指标，确保生产力和效率的持续提高。
为您的 AI 解决方案设计强大的测试框架。将 AI 集成到现有测试流程中，保持对系统行为的可见性，以快速检测和解决异常问题。收集用户反馈以确定需要改进的领域。正如卡莉·菲奥里纳曾经说过的那样：
“目标是将数据转化为信息，将信息转化为见解。”
为了保持工作流程的相关性和有效性，持续重新训练您的 AI 模型以适应不断变化的需求。建立反馈回路，为人工智能提供最新数据，使其能够完善建议。保留防篡改日志以跟踪决策和行动，这对于合规性和建立对人工智能系统的信任至关重要。
最后，考虑使用人工智能驱动的基于风险的测试。这种方法利用机器学习模型来分析用户行为、性能指标和代码更新，为每个功能或工作流程分配 “风险分数”。这可确保您的个性化工作流程随着时间的推移保持有效和有价值。
各行各业的企业都在使用人工智能来简化工作流程，为员工和客户提供量身定制的体验。以下是不同部门如何利用人工智能来实现可衡量的结果。
人工智能正在彻底改变人力资源团队招聘新员工的方式。例如，IBM 的 Watson Assistant 将花费在日常人力资源任务上的时间减少了 75%，使人力资源专业人员能够专注于有意义的员工参与度。
人工智能驱动的入职的好处不仅仅是节省时间。报告显示，在使用人工智能进行入职培训的组织中，有62％的组织提高了效率，41％的组织在最初的90天内获得了更高的留存率。通过自动执行重复性任务，人力资源团队可以为每位新员工节省超过 25 个小时。
“人工智能可以通过处理管理任务、提供个性化体验以及根据数据帮助做出更好的决策来改变入职流程。” — Bernard Marr
人工智能还可以提高员工的参与度和留存率。使用人工智能进行个性化入职的公司新员工留存率提高了82％，参与度提高了54％。考虑到不敬业的员工每年给企业造成约9000万美元的损失，这一点尤其重要。另一方面，高度参与的团队表现超过中位数的可能性要高83％，并且可以提高多达14％的生产力。
同样，人工智能通过支持更有针对性的沟通策略来增强面向客户的运营。
销售和营销团队正在放弃通用营销活动，转而采用超个性化的方法。以拉斯·尼曼为例，他使用人工智能精心制作了对外宣传，在短短30分钟内得到了回应。
马塔尔集团 还采用了人工智能来优化其销售流程。创始人维托·维什内波尔斯基使用人工智能根据客户资料和意图信号筛选数百万个联系人。该系统识别可能扩张、雇用或采用新技术的潜在客户，然后为每个细分市场生成量身定制的消息。
“人工智能并不能取代我们的代表。它消除了噪音，因此他们可以花更多的时间与客户一起制定战略并找到合适的潜在客户。” — Vito Vishnepolsky，Martal Group创始人兼董事Vito Vishnepolsky
通过自动执行诸如潜在客户和外联之类的手动任务，人工智能使销售团队能够专注于建立关系和进行战略对话。除销售外，人工智能还通过先进的聊天机器人解决方案改变客户服务。
基于人工智能的聊天机器人正在通过基于客户历史、行为和实时情绪分析提供个性化体验来重新定义客户服务。
例如，CP All 的运营商 7-11 泰国的商店使用人工智能聊天机器人每天处理超过25万个电话。他们的聊天机器人，由 NVIDIA Nemo 技术能够准确理解泰语口语，准确率为 97%，并将人工客服的工作量减少了 60%，使他们能够解决更复杂的问题。
Bunq是一家欧洲数字银行，使用其人工智能助手Finn为其200万客户提供支持。芬兰人可以在短短3到7分钟内检测出潜在的欺诈行为，而之前没有人工智能则需要30分钟。
另一个例子来自波兰的GOCC通信中心，在重大活动期间，人工智能聊天机器人处理了80％的查询。它在Messenger上管理了约5,000条消息，并自动回复了100个独特的问题，这证明了其在需求旺盛的情况下具有可扩展性。
展望未来，Gartner预测，到2025年，高达85％的客户互动可以在没有人为参与的情况下进行管理。 弗雷斯特研究 补充说，主动的人工智能支持可以将升级率降低多达30％。到2025年，聊天机器人市场本身预计将增长到12.5亿美元，62％的消费者更喜欢聊天机器人，而不是等待人工援助。
人工智能驱动的系统在升级管理方面也表现出色。当聊天机器人遇到复杂问题时，它会将聊天记录和情感分析无缝地传输给人工代理。这样可以确保代理充分了解情况，并有更好的能力来处理客户的问题。
推出人工智能个性化工作流程只是第一步；真正的挑战在于证明其价值并确保合乎道德、合规的使用。到2027年，人工智能软件支出预计将接近3000亿美元，组织需要坚实的框架来衡量成功和管理风险。让我们深入探讨企业如何量化人工智能的影响并保持负责任的使用。
衡量人工智能的投资回报率 (ROI) 与评估传统 IT 项目不同。尽管有74％的组织报告称，先进的人工智能计划在2024年达到或超过了投资回报率的预期，但压倒性的97％的组织仍难以显示出其早期GenAI努力的切实价值。
首先，企业应建立明确的基准并跟踪不同的指标。以一家使用人工智能工具对其传统交易系统进行现代化改造的财富500强金融服务公司为例。在过去的18个月中，该公司在人工智能功能上投资了85万美元，涉及120名开发人员。通过采用分阶段衡量方法，通过节省时间和降低风险，该公司在前六个月实现了23％的投资回报率。截至第18个月，该投资回报率飙升至187％，预计将在五年内达到340％。
需要衡量的关键领域包括财务储蓄、生产率提高和战略优势，例如改善市场定位。
微软的《2024年工作趋势指数报告》也揭示了人工智能对人类的好处。根据该报告，90％的用户节省了时间，85％的用户认为AI可以帮助他们专注于关键任务，84％的用户表示创造力得到提高，83％的用户感到工作满意度更高。尽管这些定性收益更难衡量，但它们在提高整体组织价值方面起着重要作用。
示例：发票处理指标
衡量框架必须不断发展，以反映短期收益和长期收益。具有前瞻性思维的组织计划延长价值实现期，因为他们认识到，一些人工智能的好处可能需要一年多的时间才能完全实现。通过从基线测量和试点计划开始，他们可以隔离人工智能的具体贡献，而不是将所有改进归因于技术。
量化投资回报率后，重点转移到保持透明度和遵守法规上。现在有72％的企业在使用人工智能，而欧盟的人工智能法案则威胁要对违规行为处以高达3500万欧元或年营业额的7％的罚款，因此保持治理的领先地位是不可谈判的。实际上，将近70％的公司计划在未来两年内增加对人工智能治理的投资。
为确保合规性，组织必须保留数据源、模型训练流程、决策算法和输出验证的详细记录。定期审计应评估数据使用情况、算法公平性和安全协议。可解释的人工智能（XAI）技术特别有价值，因为它们可以帮助企业了解人工智能系统如何做出决策——这是监管合规和利益相关者信任的关键因素，尤其是在招聘、客户服务和财务等敏感领域。
嵌入 通过设计保护隐私 原则从一开始就至关重要。这包括实施强大的数据治理政策、加密和访问控制，以保护敏感信息，同时启用 AI 功能。
评估影响后，组织将面临在不影响治理或安全性的前提下扩展 AI 个性化的挑战。到2027年，由于道德框架薄弱，预计有60％的公司将无法实现其人工智能目标。在创新和监督之间取得适当的平衡是关键。维护道德原则的灵活治理结构至关重要，尤其是89％的合规领导者对数据隐私风险表示担忧，88％的人担心治理挑战。
“简化审批流程，最大限度地减少摩擦，实现更快的人工智能部署，同时确保安全性、公平性和问责性。” — Treb Gatte，工商管理硕士、MCTS、MVP
像 prompts.ai 这样的平台通过在统一的人工智能编排系统中提供企业级治理工具来应对这些挑战。实时FinOps跟踪等功能可全面了解人工智能支出和使用模式，而内置合规工具可确保工作流程符合监管标准。通过透明的成本监控和即用即付的 TOKN 积分，企业可以在保持对财务和运营的严格控制的同时，扩展 AI 个性化设置。
当跨职能治理团队包括来自业务、法律、风险和合规部门的成员时，其效率最高。这些团队应制定明确的人工智能原则，更新政策以应对人工智能的特定风险，并针对道德问题制定升级程序。首席执行官直接监督人工智能治理的组织报告了最高的财务收益，强调了高管参与的重要性。此外，与没有采取此类措施的公司相比，利用人工智能实现安全和自动化的公司平均节省了222万美元的违规相关成本。
持续监控系统对于在偏见、绩效问题和合规风险升级之前识别其至关重要。这些系统应跟踪不同用户群体的模型性能，注意意外输出，并为监管审查保留详细的审计记录。通过实施这些措施，组织可以建立值得信赖的、高影响力的人工智能工作流程，从而提高企业效率。
人工智能驱动的工作流程个性化正在重塑企业的运营方式。现在，这些系统不再依赖通用自动化，而是根据个人用户、部门和特定的业务需求进行调整。采用个性化人工智能工作流程的公司不仅可以保持竞争力，而且还在设定步伐。
证据不言自明。集成先进人工智能的行业取得了巨大进步：劳动生产率增长了近五倍，投资回报率在第一年内从30％到200％不等，潜在客户、转化率和员工满意度都有显著改善。意义重大 89% 的全职员工 报告说在自己的角色中感觉更有成就感， 91% 理由是可以节省时间和改善工作与生活的平衡。
“我没有时间做这个。”人工智能工作流程自动化直接解决了这一挑战，解决了任务太多、时间太少的无休止循环。在当今竞争激烈的环境中，效率决定成功，个性化的人工智能工作流程将领导者和落后者区分开来。
来自领先公司的真实例子强化了这种转变。 花旗集团例如，它为其40,000名编码人员中的大多数提供了使用GenAI工具的权限，通过增强他们的能力而不是替换他们来提高生产力和效率。同样， 摩根士丹利 推出了一款基于 AI 的助手 OpenAI的 GPT-4，用于处理研究和管理任务，使顾问能够更多地专注于客户互动。
像 prompts.ai 这样的平台演示了整合 AI 工具如何能够更大规模地放大这些好处。通过将超过35种领先的大型语言模型集成到一个安全的界面中，组织可以减少工具蔓延，同时保持治理和成本效率。借助实时 FinOps 跟踪和即用即付 TOKN 积分等功能，企业可以在没有意外开支的情况下扩展 AI 解决方案。
竞争优势显而易见。根据 麦肯锡， 92% 的商界领袖 正在投资人工智能自动化以提高生产力并简化运营。快速增长的公司产生了 个性化带来的收入增加了 40% 比他们慢的竞争对手。此外，还有 71% 的消费者期望量身定制的内容 和 当互动缺乏个性化时，67% 表示沮丧，延迟 AI 工作流程个性化可能会使企业处于不利地位。
人工智能工作流程个性化不仅仅是采用新技术，还要通过随着时间的推移进行调整和改进的自动化来创造持久的优势。当今投资综合人工智能平台的组织正在将自己定位为充分利用人工智能的潜力，同时保持安全性、合规性和成本控制。
问题是：你的公司会领导这种转型还是有被抛在后面的风险？
为了保护数据隐私并维护人工智能驱动的个性化工作流程的安全，企业需要采取一些关键措施。从 强大的加密方法 保护敏感信息。将此与之配对 实时监控系统 快速检测和应对潜在威胁。制定清晰且有据可查的数据处理政策对于确保全面采取一致的做法也至关重要。
使用 隐私至上的工具 自动化合规流程可以帮助最大限度地减少人为错误，同时为敏感数据提供额外的保护。这些工具简化了安全措施，使其更容易有效地管理风险。
对于组织来说，定期对其人工智能系统进行审计同样重要。随时了解不断变化的法规并为员工提供有关数据安全最佳实践的全面培训也是关键。通过遵循这些步骤，企业可以负责任地采用人工智能，在保持用户信任的同时确保创新。
将 AI 集成到企业系统中并不总是那么简单。诸如此类的挑战 过时的旧系统， 数据质量差， 安全问题，以及 技能人才有限 可能会使过程变得棘手。许多较旧的系统根本不是为支持现代人工智能而构建的，往往缺少平稳集成所需的 API 或互操作性。最重要的是，不一致或不完整的数据会严重影响人工智能的有效性。安全风险，尤其是保护敏感信息方面的安全风险，以及缺乏专业知识进一步增加了复杂性。
为了克服这些障碍，公司可以采取几个步骤。使用 中间件解决方案 可以帮助弥合兼容性差距，而开发自定义 API 可确保更好的系统集成。确定优先顺序 数据清理和保护措施 可以显著提高 AI 性能和安全性。同时，投资有针对性的培训计划可以帮助员工培养有效管理和实施人工智能所需的技能。通过直面这些障碍，企业可以更好地利用人工智能来简化运营并激发创新。
为了衡量人工智能个性化工作流程的投资回报率（ROI），企业需要同时考虑这两个方面 定量指标 和 定性优势。
在量化方面，成本降低、收入增长、效率提高和运营瓶颈减少等指标为财务影响提供了可衡量的见解。这些数字直接反映了公司利润的改善。
定性效益虽然难以衡量，但同样具有影响力。它们包括更好的用户体验、更强的品牌形象和更大的组织内部灵活性。通过评估硬数字和无形收益，企业可以全面了解人工智能驱动的工作流程如何增加价值并促进长期增长。
