數字化轉型是指利用技術來改變企業的運營方式并為客戶提供價值，這不僅僅是關于如何采用新的技術或工具。要想取得成功，就需要從根本上改變文化和心態。

ChatGPT如何為企業提供幫助?從數據分析到知識管理再到客戶服務等等，人工智能聊天機器人可以促進企業的數字化轉型。

深化數據分析

人工智能聊天機器人可以快速準確地分析來自不同來源的大量數據。對于工程師來說，ChatGPT是一個有價值的數字轉換工具，因為他們需要查詢、處理和解釋大量的結構化和非結構化數據，這些數據超出了Excel的處理和管理能力。

人工智能聊天機器人克服了當前數據分析工具的局限性，其中包括:

• 大型查詢的響應時間較差。
• 僅支持非結構化數據的簡單文本字符串匹配。
• 描述結構化數據查詢的復雜性。
• 難以訪問存儲在不同平臺上的數據。
• 由于鍵格式和值不兼容，難以集成數據。

人工智能聊天機器人可以通過搜索相關信息來深化數據分析，以識別模式和洞察：

• 響應更復雜的查詢。
• 更輕松地處理復雜的數據集成。
• 分析大量非結構化數據，例如報告、文獻和網頁。
• 分析非結構化數據。
• 總結文本。

知識管理

工程師們認識到知識管理的價值，可以更嚴格地將經驗從一個項目應用到下一個項目。他們也了解面臨的問題，其中包括：

• 員工流動率。
• 以前項目文檔中的空白。
• 不斷變化的技術。
• 運營知識管理系統的成本。
• 演進客戶和法規需求。

一些企業通過以下方式將數字化轉型引入知識管理中：

• 在工作中推進數字化轉型，以獲取必要的數字數據。
• 各專業團體的卓越運營中心。

人工智能聊天機器人可以通過以下方式推進知識管理：

• 使內部數據易于訪問和搜索。
• 為大多數主題提供優秀的外部資源參考。
• 生成大多數主題的新文獻，包括可以指導未來研究的假設和理論的組合。

ChatGPT引發了一場關于知識管理未來發展的爭論。一些人認為，人工智能聊天機器人最終將使知識管理得到更認真的對待，并被更廣泛地采用。其他人則認為，人工智能聊天機器人將消除對知識管理方法和原則的需求，因為人工智能聊天機器人將使更多的知識易于獲取。

編寫內容、報告和軟件

撰寫報告、演講、社交媒體內容和軟件永遠都是人工制作的一個創意過程。同樣，工程師甚至還使用大尺寸圖紙人工完成設計工作。

隨著以下技術的引入，工程師和其他許多人對這些任務進行了快速的數字化轉型：

• 用于報告的文字處理器和文本編輯器。
• CAD/CAM設計軟件。
• 復雜的編輯器的圖像、照片、音頻和視頻。
• 軟件集成開發環境(IDE)。

人工智能聊天機器人現在正在將這種數字創意工作提升到一個新的水平，它們可以根據所需內容的摘要文本輸入生成社交媒體內容、報告、設計、軟件、圖形和視頻。

雖然人工智能聊天機器人產品仍然需要專業人員進行調整和校正，但人工智能聊天機器人已經顯著地減少了相關的工作，其中兩個早期的例子是：

• 軟件開發：GitHub的一個研究項目報告稱，使用GitHub副本可以減少大約50%的工作量，并提高開發人員的滿意度。
• 攝影：使用一些人工智能聊天機器人的文本轉圖像功能，可以通過避免旅行時間，將攝影師的工作量從幾個小時減少到幾分鐘。

改進診斷

人工智能聊天機器人可以快速準確地分析來自工業物聯網傳感器的大量診斷數據。對于分析機械性能數據的工程師來說，該功能是一個有價值的數字化轉型應用程序，其目的是:

• 改善性能。
• 預測故障并減少計劃外停機。
• 更快速準確地診斷根本原因。

以下問題限制了當前的診斷過程：

• 所需建模軟件的復雜性。
• 數據量和數據源最大值。
• 預測和數據可視化功能不足。

人工智能聊天機器人可以通過識別以下內容來改善診斷：

• 分析軟件遺漏的模式和關系。
• 更早、更迅速的干預目標。
• 優化維護的時間表。

改善客戶服務

人工智能聊天機器人可以理解和處理被稱為提示的自然語言處理輸入，以便與工程師進行對話交流。這種能力可以對許多企業運營的呼叫中心進行數字化改造。

人工智能聊天機器人可以成為更強大的聊天機器人或虛擬助理的基礎。所謂的更有能力，指的是更具體于企業領域和客戶問題的生成式問題回答。

很多人都曾對當前的聊天機器人和呼叫中心感到失望。聊天機器人的缺點包括簡單的回答和冗長的不確定的對話。呼叫中心的問題包括瀏覽復雜的交互式語音應答菜單，閱讀常見問題的冗長答案，或長時間等待客服代表回應。

人工智能聊天機器人可以通過以下方式改善客戶服務：

通過提供更有針對性和正確的答案來提高客戶滿意度。

• 減少解決客戶問題所花費的時間。
• 減少呼叫中心員工互動所處理的呼叫數量。
• 過濾電子郵件、短信和文本，從真實的消費者消息中分類垃圾郵件。為了進行合法的通信，人工智能聊天機器人會為呼叫中心的工作人員準備建議的回答。

改善預測

雖然很難預測未來發展，但數字化轉型可以幫助工程師避免猜測，并縮小各種可能的未來場景的置信區間。

人工智能聊天機器人可以克服當前預測軟件的局限性。這些局限性包括:

• 簡單的模型導致低可信度的預測。
• 對可以攝取的數據量的限制。
• 數據質量的下降讓人們對預測的有效性產生了懷疑。

人工智能聊天機器人可以通過以下方式改善預測:

• 使用更復雜、更真實的模型。
• 考慮更多的數據源和更長的時間序列。
• 包括數據來源，往往預測者沒有考慮外部的數據。

減少令人麻木的行政管理負擔

很多企業仍在人工處理許多日常管理事務，工程師們總是忙于解決問題或更正錯誤。作為邁向數字化轉型的一步，一些企業已經實施了機器人流程自動化：

• 改善員工的工作體驗。
• 加快工作，提高效率。
• 提高加工精度。
• 減少異常情況和錯誤的數量。

不幸的是，當前的事務處理軟件受到以下限制：

• 客戶和供應商錯誤。
• 對自動化處理規則復雜性的限制。
• 解釋掃描文檔時出錯。

人工智能聊天機器人可以通過以下方式改善交易處理:

• 處理復雜的規則。
• 降低錯誤率。
• 增加吞吐量。

人工智能聊天機器人在自然語言處理、知識管理、數據分析、診斷和自動化方面的能力使它們成為希望加強數字化轉型工作的企業的寶貴資產。