人們常常會誤以為人工智能（AI）僅適用于B2C領域的企業(yè)。人們認為，由于B2C公司擁有更多的客戶，因此他們擁有更多的數據可用于使AI產生影響。但是，這離事實還遠。AI與B2B公司一樣重要，與B2C公司一樣重要。對于每個B2B公司而言，評估AI可以幫助他們生產更好的產品，提供更好的服務和改善業(yè)務流程的方式至關重要。如今，這只是一些B2B公司使用人工智能的幾種方式。

更好的產品

人工智能支持B2B公司的方式之一就是幫助創(chuàng)造更好的產品。在醫(yī)療保健領域，AI落后于許多創(chuàng)新工具，例如由Siemens Healthineers創(chuàng)建的由AI算法提供支持的CT掃描儀。該工具可幫助放射科醫(yī)生獲得針對每個患者的逐步指導，以獲取可能的最佳圖像。在AI的支持下，臨床決策可以更加定量和準確。人工智能還可以進行預測性維護，從而有助于提高產品性能并減少昂貴的停機時間。

更好的服務

有許多企業(yè)使用人工智能為客戶提供更好的服務。在Autodesk，智能設計軟件改變了設計和建造事物的方式。通過機器學習，Autodesk為客戶提供制造，建筑，工程和建筑自動化生成設計技術。人工智能還落后于Salesforce Einstein，這是一種客戶關系管理系統，具有機器學習，自然語言處理能力和預測分析功能。這可以幫助推動企業(yè)的銷售和營銷服務。在事務處理和數據倉庫方面，Oracle的自主數據庫有助于降低運營成本。

更好的業(yè)務流程

人工智能支持包括B2B組織在內的任何公司的最強大方法之一就是改善業(yè)務流程。如果B2B企業(yè)想要保持行業(yè)競爭力，就必須采用AI技術。人工智能正在通過業(yè)務流程來改變游戲規(guī)則，這些業(yè)務流程來自支持服務，例如市場營銷，招聘/人力資源，財務，制造等。此外，多種功能中各種任務的自動化也有助于降低成本。

制造業(yè)

在制造業(yè)方面，人工智能和機器學習是革命性的。從供應鏈和庫存管理到預測性維護的所有方面都得到了改善，或者是由于制造業(yè)的工業(yè)4.0創(chuàng)新而產生的。隨著機器學習的采用，麥肯錫預測到預測誤差將下降多達50%，并且在制造過程的每個階段都節(jié)省了類似的成本和時間。

營銷學

一旦將人工智能應用于銷售和營銷流程，就可以分析來自網站，社交媒體帳戶和聯系人數據庫的數據以獲取見解，以幫助改善產生的潛在客戶數量以及這些潛在客戶的質量。借助AI技術和機器學習可以實現營銷活動的超個性化，這也可以提升B2B業(yè)務成果，部分原因是可以在正確的時間交付相關內容。既然聊天機器人和其他基于AI的通信系統可以24/7全天候提供客戶服務，那么在人力需要與客戶互動之前，已經完成了許多繁重的工作。

人力資源

人力資源中是否有AI的空間？絕對！盡管人力資源職能側重于人類，但現實是，人工智能可以像其他學科一樣幫助優(yōu)化和分析人力資源工作。如果您已使用數字平臺申請工作，那么您將在工作中體驗到AI。算法會掃描您的憑據，以在履歷中發(fā)現可能表明適合空缺職位的相關術語。但這不僅僅是從AI集成中受益。人工智能的洞察力可以幫助人力資源部門了解員工的推薦情況，并分析員工的反饋意見，從而做出以數據為依據的決策。有效，準確地響應員工反饋可以改善員工體驗。

金融

在金融領域是一個天生適合AI和機器學習應用程序，因為他們已經在很大程度上依賴于數字工作流程和數據庫。當然，人工智能可以幫助財務部門解決的最大成本中心和領域之一是預防和發(fā)現欺詐。人工智能能夠快速處理歷史數據并從中學習，從而將這種學習應用于當前現實并發(fā)現欺詐行為。而且，AI可以使與財務和會計相關的許多普通任務自動化，以騰出人力來完成他們更勝任的任務。

機器人過程自動化

B2B公司可以采用AI技術的另一種方法是通過機器人流程自動化（RBA）-基本上，RBA使工人的任務自動化。諸如Automation Anywhere的解決方案使任何公司（不僅是技術領域領先的公司或擁有專業(yè)技術人才的公司）都可以輕松獲得RBA的即用型解決方案。

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