随着人工智能和机器学习在企业界的热度不断上升，越来越多的企业开始利用这些技术来更精准地预测客户需求，并提升业务运营效率。

据国际数据公司（IDC）预测，到2023年，全球人工智能系统的支出将达到979亿美元，相比2019年的375亿美元几乎翻了三倍。根据凯捷咨询（Capgemini）于2021年6月发布的一项研究，接受调查的950家企业中，87%已经部署了AI试点项目或有限的应用场景。

然而，新冠疫情的到来给人工智能技术带来了新的挑战。许多依赖历史数据来优化算法的企业发现，其模型因疫情的影响出现了偏差。凯捷咨询的执行副总裁Jerry Kurtz指出，这种“数据漂移”现象使得企业难以依赖现有的预测模型。例如，一些企业试图通过模型来预测飞机发动机的维护周期，但疫情期间飞机使用频率大幅下降，导致模型结果不再准确。类似的情况也出现在零售行业，销售额的骤降使得历史数据失去了参考价值。

Kurtz在接受CIO.com采访时提到，有些数据变化速度非常快，过去的模式无法再有效预测未来。企业需要重新审视和调整算法，因为这些算法此前并未考虑到变量的突然变化。

面对这些挑战，正在实施人工智能和机器学习的企业高管分享了他们的经验和成果。

健康保险公司利用人工智能改善业务效果

美国健康保险巨头安森（Anthem）的首席数字官Rajeev Ronanki表示，安森利用人工智能和机器学习解决方案解决了一系列问题，包括预测患者的健康变化趋势、处理服务纠纷等。通过对慢性病患者的医疗数据进行分析，并与其他相似病例进行比较，安森能够预测治疗可能带来的结果。

此外，安森还利用人工智能密切监控索赔和其他服务进展，及时发现潜在的客户问题。一旦发现问题，客服团队会主动联系医疗机构或患者，解释原因。Ronanki认为，这种积极主动的沟通方式对于避免冲突至关重要。为了识别出那些有可能升级投诉的客户，安森分析了数百万次客户投诉的数据，并通过人工智能算法生成评分。

2018年，安森聘请了前谷歌搜索负责人Udi Manber担任首席人工智能官，标志着人工智能在该公司的重要性不断提升。在Manber的领导下，人工智能功能被嵌入到各个业务线，跨职能团队开发了应用程序，旨在简化医疗保健体验，使其更加个性化、高效且自动化。

物流公司运用机器学习优化包裹处理

Pitney Bowes的首席创新官James Fairweather向CIO.com介绍了公司在人工智能和机器学习领域的应用。作为一家拥有百年历史的办公设备及邮寄服务提供商，Pitney Bowes在过去八年中广泛采用了这些技术。目前，公司利用机器学习软件来预测邮件包裹站可能出现的问题，从而提前安排维修服务。

Fairweather表示，及时发现并修复设备问题是确保包裹顺利运输的关键。此外，随着日常快递服务需求的增长，Pitney Bowes还利用机器学习算法优化退货流程，通过监测包裹路径来识别处理过程中的异常情况。

蔓越莓生产商利用机器学习提升运营效率

Ocean Spray是一家蔓越莓、葡萄柚及其他果汁的生产商。在启动人工智能和机器学习项目之前，公司需要先清理并整合多年积累的数据。首席数字和技术官Jamie Head表示，公司通过实施主数据管理策略提高了信息资产的质量。借助机器学习，Ocean Spray分析了过去三年的历史数据，评估销售趋势，并研究竞争对手的促销策略，以弥补季节性销量波动。

除了销售分析，Ocean Spray还探索了如何利用机器学习改善蔓越莓产品的质量。通过分析不同地区土壤和气候条件的影响，公司希望找到最佳种植方案。

机器制造商利用虚拟助手提升销售业绩

霍尼韦尔的销售人员使用人工智能软件来确定会议优先级和管理销售线索，帮助公司赢得更多客户。这款虚拟助手由Tact.ai开发，可以从霍尼韦尔的Microsoft Office 365和Salesforce系统中获取信息。员工可以通过手机与虚拟助手通话或发送短信，了解自己是否完成了销售目标，以及客户对业务建议的反馈情况。

当销售人员结束会议后，虚拟助手会询问下一步计划，并提醒用户注意即将过期的机会。霍尼韦尔副总裁Patrick Hogan表示，这款工具能显著提高销售效率，增加面对面会议次数，并提高每个销售人员的销售额和转化率。公司正鼓励更多员工使用这一工具，目前已有9500名员工受益。

人工智能推动商业服务个性化

家得宝（Office Depot）的首席信息官Todd Hale透露，公司正在投资机器学习功能，以更好地了解客户偏好并推荐合适的产品。作为一家年收入超过110亿美元的企业，家得宝致力于拓展业务服务领域，同时减少对办公用品销售的依赖。为此，公司开展了大量数据分析工作，利用诸如XGBoost和随机森林等高级人工智能技术来细分客户群体，预测客户流失率、客户生命周期价值和产品偏好。

Hale表示，通过应用Apache Spark和BigDL上的Analytics Zoo平台提供的深度学习功能，家得宝能够提供实时个性化产品推荐，并构建交叉销售和向上销售模型。他期望这一举措能够帮助企业开发出更加符合客户需求的产品和服务。