透過以下範例深入了解企業如何使用人工智慧：
1. 行銷：個人化
個人化不僅僅是人工智慧的
[公司名稱]。借助生成式人工智慧，行銷團隊可
以創建與用戶產生共鳴並推動所需行動（例如購買產品）的訊息、體驗和優惠。
在澳洲票務和 沙烏地阿拉伯電報數據 科技公司 Ticketek 的一個範例中，該品牌使用Amazon Personalize將其電子郵件通訊從基於狀態的個人化轉變為基於興趣的個人化，從而實現：
購買率提高 200%
每份電子報的門票銷售量提高了 49%
2. 銷售：銷售線索評分模型
時機就是一切——尤其是對銷售團隊而言。當銷售團隊可以優先考慮他們的時間並在正確的時間聯繫正確的領導時，它可以對組織
及其盈利產生巨大影響。
軟體公司 Salesloft（以前稱為 Drift）使用MadKudu來實現此目的。
透過 MadKudu，Salesloft 團隊發現他們 90% 的管道來自25% 的潛在客戶。根據這些數據，MadKudu 可以自動對銷售線索進行評分，這使得 Salesloft 團隊能夠優先考慮他們的外展工作。
3. 客戶支援：聊天機器人
聊天機器人已成為重要的支援團隊成員，無論是對常見問題提供預先確定的答复，還是在將客戶路由給團隊成員之前收集初始資訊。然而，人工智慧已經改變了聊天機器人為企業所做的事情。
Databox 是一個商業 Superstruct Travel & Stay 營運主管 分析平台，它使用Intercom 的 Fin AI來使其支援文件具有可操作性。 Fin AI 可以查找、總結並與客戶分享這些信息，而不是團隊成員搜尋廣泛的圖書館來回答使用者問題。
對於 Databox，結果是戲劇性的：
團隊生產力提高 50%
透過支持使新收入增加 40%
4. 營運：預測分析
憑藉預測內部和客戶需求的能力，組織可 人工智慧資料庫 以優化其成本和時間。在這個企業如何使用 AI 的範例中，澤西島政府使用 IBM 的 AI 解決方案來預測設備維護和庫存需求，以便更好地為居民服務。
5. 會計：詐欺檢測
詐欺偵測對於金融機構至關重要，尤其是隨著越來越多的交易發生在網路上。這就是 FinSecure Bank 採用人工智慧驅動的詐欺偵測系統的原因，該系統將詐欺活動減少了 60%。
6. 招募：履歷篩選
申請數量與招聘人員的數量可能會阻礙組織的招聘工作。對於一家美國專業服務公司來說，情況就是如此。該公司收到了數千份需要高安全許可的政府職位申請。
為此，該公司與顧問公司Withum合作開發了一種人工智慧驅動的解決方案，用於從應用程式中收集重要資訊（同時滿足資料隱私要求）以供以後審查。