电销机器人活动(电销机器人没用)

现如今很多的企业都会在自己的公司配置一定的人工智能，从最起初的人脸识别打卡到工作上的数据分析整理。AI系统可以实现人机协作，从根本上改变工作性质，从而彻底颠覆企业运营和员工管理方式。研究表明，各大行业中，只有行业领军企业成功抓住了这股由人机协作催生出的第三轮业务转型浪潮所带来的机遇。

AI带来企业的革新

很多人都存在这样一种认识误区，认为包括高级机器人和数字机器人在内的AI系统会逐步接管人类的工作。例如，无人驾驶汽车终有一天会取代出租车司机、快递和卡车司机；智能语音也将取代电销和客服的存在。对于某些工种，这一担忧或许会成真。不过我们发现，AI技术更重要的影响还是赋能于人，从而推动重大商业转型。在部署了AI系统（从机器学习到计算机视觉再到深度学习）的公司中，一些公司的生产效率短期内略有提高，还有一些公司的绩效可能突飞猛进，后者的诀窍在于能够充分理解并利用AI技术带来的真正影响。为了充分挖掘AI技术的潜力，行业领军企业已经采用更具流动性、适应性的业务流程，并组建了人机协作团队，人机协作推动了许多传统流程的革新。

例如，在位于德国丁戈尔芬格(Dingolfing)的一家BMW装配厂，工人和机器人共同完成汽车组装工作。在工厂的一角，一位工人摆好了用于传动装置的齿轮箱，而一个可以感知周围环境的轻量机械臂拿起了一个重达12磅的齿轮。这位工人随后开始处理下一项任务，同时，这个机械臂将齿轮精确地放入齿轮箱，并拿起了另一个齿轮。在工厂的另一角，另一个轻型机械臂正在小型车窗的边缘均匀涂抹黏稠的黑色黏合剂。一位工人在机械间走来走去，擦拭黏合剂喷嘴，放入新玻璃，并拿走已涂好的车窗，在这里，人类和智能机器人真正实现了“和谐共舞”。

这些创新团队能够适应不断涌现的新数据环境和多变的市场行情，帮助企业革新工作流程。例如，在电话销售的过程中，AI不会取代人类的角色而是承担繁琐乏味的初步筛选、收集数据并进行初步分析，从而使电销专员能够专注于处理意向客户。换言之，机器承担自己比较擅长的任务：完成重复性工作、分析海量数据集并处理常规案例。与此同时，人类则专注于他们最擅长的工作：处理存疑信息、针对复杂案件做出自己的判断并与不满意的客户进行沟通。

思维模式

通过重新定义“中间地带”的工作，打造截然不同的业务流程。人类与AI互相促进。如果只将AI用于现有流程的自动化，只能实现绩效的小幅提升。重新定义工作则需要采用完全不同的思维模式，利用人机协作，实现许多传统流程的革新。死板的装配线将让位于灵活的人机团队，被机器赋能的人类与AI携手共进，适应不断涌现的新数据和新角色。不过，要实现这些，企业首先要奠定坚实的基础。因此，需要首先实现常规工作的自动化，例如电销可以将初步筛选的工作完全交给电销机器人，然后充分挖掘员工的潜能，然后再专注于人机协作，完成对客户的跟进从而成单。这离不开以行动导向的思维模式，具体包括以下三个关键步骤：

探索与描述。必须了解传统业务流程和新型AI解决方案之间的区别。例如，工作岗位不应仅限“人类专属”和“机器专属”，还应包括协作型岗位来负责对机器人和人工之间的交接。

共同创造。发现流程转型机遇是一回事，而抓住这些机遇又是另一回事：只有设想出新的工作模式，才能抓住这些机遇。

推广与维护。重新定义流程的最后一步是扩大解决方案的适用范围，并通过不断改进进行维护。可能需要在员工内部对新系统进行测试，以便解决所有问题，随后再应用于客户。

数据

构建数据“供应链”，为智能系统提供发展空间。良好的数据是AI的基石，也是推动AI发展的动力。为了提供必要的动力，不妨将数据想象为一个端到端的供应链。这就要求我们以截然不同的方式定义数据：管理数据不是企业内部分散开展的静态流程，而是在整个企业范围内获取、清洗、整合、甄选和存储信息的动态活动。做好数据的收集，才能对相应的对象进行更加完善的学习和更新，了解客户的需求。由于机器学习、深度学习和其他AI应用都需要使用数据，数据必须又“好”（种类多、质量高、可用性强）又多。同时，AI系统是在反馈回路中进行培训的，数据的质和量均会影响算法的改进，AI系统的质量取决于培训数据的质量。因此，公司必须将目光投向“被遗忘的中间地带”中负责获取并提供数据以供分析的岗位。这些岗位至关重要，因为数据中的偏差会造成严重的后果，导致结果有误，诱使员工做出错误的决定。