可以自動跟隨顧客的購物車和比人類采摘黃瓜速度更快的機器人，更容易成為抓人眼球的頭條新聞，但人工智能和機器學習技術最引人注目的應用通常是在看不見的幕后。越來越多的組織開始將人工智能和機器學習驅動的工具應用于后臺流程，例如文檔處理、數(shù)據輸入、員工入職和工作流自動化，它們發(fā)現(xiàn)了顯著的效率提升。
幾十年來，通過自動化提高后臺生產力的能力已經很明顯，但隨著先進的人工智能和機器學習工具的出現(xiàn)，使自動化可以實現(xiàn)的目標發(fā)生了一步變化，包括在醫(yī)療保健等高度監(jiān)管的行業(yè)。
（來源：AI 生成）
“過去，人工智能被視為一種復雜而昂貴的技術，只有財力雄厚的大公司才能使用，”數(shù)字商業(yè)服務公司 Teleperformance 的執(zhí)行副總裁兼全球咨詢主管�，�?shù)吕锼_卡爾（Himadri Sarkar）表示，“然而，易于上手的生成式人工智能工具的發(fā)展使各個規(guī)模的企業(yè)都有可能試驗人工智能，并體驗它如何優(yōu)化公司的運營。”
公司正在注意到創(chuàng)新的用例，這些用例不僅可以改善公司的后臺運營，而且還可以節(jié)約成本節(jié)約和提高生產力。
人工智能的應用
根據麥肯錫關于人工智能的 2022 年全球調查，人工智能的采用率增加了一倍多。2017 年，20% 的受訪者在至少一個業(yè)務領域采用了人工智能，今天這個數(shù)字是 50%。人工智能越來越受歡迎是很好理解的，在這個充滿挑戰(zhàn)的時代，為了滿足客戶日益增長的期望，公司必要追求用更少的資源做更多的事情。
Aberdeen 戰(zhàn)略研究公司副總裁兼首席分析師奧默明卡拉（Omer Minkara）表示：“在通脹高企的環(huán)境下，許多公司不得不推遲技術支出和員工招聘，企業(yè)正試圖優(yōu)化資源利用。”
幸運的是，人工智能和機器學習解決方案可以通過自動化和優(yōu)化各種后臺任務和流程，在許多行業(yè)發(fā)揮重要作用。例如，零售商可以使用人工智能聊天機器人來處理日�？蛻舨樵�、跟蹤訂單和響應退款請求，從而縮短響應時間、增強客戶體驗并減少人工客服數(shù)量。
與此同時，金融機構正在發(fā)現(xiàn)機器學習的力量，它可以識別大量數(shù)據中的異常情況，這些數(shù)據可能表明詐騙行為的存在，作為一種防止經濟損失的早期預警系統(tǒng)。各行各業(yè)的組織都可以使用人工智能和機器學習工具從文檔（如發(fā)票、合同和報告）中提取和分析信息，并減少手動數(shù)據輸入的工作負擔，同時加快處理時間并最大限度地減少人為錯誤。
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