人工智能在客户需求分析中的表现 - 大型语言模型识别客户需求的准确率超过训练有素的人类分析师，微调模型可检测100%的主要客户需求，而人类分析师仅识别87.5% [2] - 非专业员工使用相同模型后，其表现可达到专家水平，标志着公司进行客户需求分析的方式发生重大转变 [2] 人工智能在业务流程中的应用与效益 - 公司越来越多地使用人工智能系统处理客户反馈、总结互动并从大量非结构化数据中提取信号，洞察工作正融入日常流程而非仅集中于研究或分析团队 [3] - 甲骨文公司为销售专业人员推出新人工智能代理，可从多语言数据源提取客户情报、生成客户摘要并在交易对话前准备洞察报告 [4] - 高乐氏公司在其数字转型计划中整合生成式人工智能工具到产品开发和消费者反馈流程，这些工具分析各品牌的评论和客户评论并为产品团队标记新兴主题 [5] - 最新分析发现，使用人工智能处理客户互动的公司客户满意度得分最高提升45%，运营成本最高降低30% [5] 人工智能驱动的分析工作流程扩展 - 人工智能系统开始处理销售、服务、营销和产品运营中的客户信号初步处理，服务组织采用人工智能系统辅助代理任务、问题分类和自动分流 [6] - Vercel公司部署经过顶级销售人员训练的人工智能代理来鉴定潜在客户、过滤消息和路由查询，整合了先前需要多名员工的任务 [7] 人工智能在产品开发中的深入应用 - 人工智能工具的应用不再局限于分类客户消息或汇编内部摘要，而是处理影响成分、产品配方和长期开发需求决策的信号 [8][9] - 百乐嘉利宝公司与NotCo合作扩展人工智能使用，以生成新的巧克力配方，该系统分析成分替代品、成本压力和消费者偏好数据以产生配方概念供内部评估 [10] - 强生公司将其人工智能部署重新定向到产品、商业和研究工作流程，约10%至15%的初始项目带来了最可衡量的结果 [11]