个性化体验和推荐
对于某些任务,即使使用电子邮件模板和其他工具来简化流程,向每个联系人或潜在客户发送单独的电子邮件仍可能非常耗时。公司内部不同团队之间通常仍会丢失沟通的语气和必要的个人信息。这种方法还可用于了解并向新老客户推荐新产品和现有产品及服务。AI 代理可以帮助起草个性化电子邮件,建议何时发送这些电子邮件,并推荐和提供公司可以提供的产品和服务信息。AI 代理可以介入,帮助总结、理解并提供针对各种情况的个性化解决方案。这使得整个公司的信息传递保持一致,同时使当前的产品和服务在信息传递中保持最新。
改善决策
AI 代理可以分析海量数据,提供人类可能忽略的洞察,帮助您做出更明智的决策。例如,AI 代理可以分析电子邮件营销活动在一天中特定时段的效果,并推荐最佳发送时间;它还可以根据特定产品在特定时间段的总体销量进行分析,让您的团队更好地了解一年中特定时段的客户需求。
可用性
AI 客服人员可以全天候待命,在需要时提供持续的支持和帮助。这对于安排预约、解答员工疑问或提供一线支持等任务尤其有用。
安全问题
隐私是处理敏感数据的公司必须建立的基础。人工智能请求并获得访问许多不同数据 日本电报数据库 集的权限,这引发了隐私问题。其中包括:
数据访问: AI 训练所用的数据量巨大,但需要注意的是,平台不会发送和存储任何来自业务方用户或客户的个人信息。这包括 AI 代理只能访问被允许访问的数据,而无法访问系统的其他区域来执行任务。
数据安全: LLM 模型中的数据必须是安全的,但同时也不能在被访问数据的其他领域造成漏洞。这些漏洞可能存在于其他领域,例如第三方 API。此外,缺乏透明度也是一个值得关注的问题,例如发送和存储的具体数据、数据的存储方式以及如何从发送的提醒中删除敏感信息。
偏见和歧视:人工智能程序及其创建的代理都是基于海量数据集进行训练的。虽然并非有意为之,但如果这些数据集中存在偏见、语言或歧视性选择,人工智能就会模仿这些模式。
配置复杂性
一个实用且功能强大的人工智能代理需要满足诸多要求。第一步是确保可用数据以易于访问的方式存储,并且保持最新和准确。其次,如果您想使用人工智能代理来支持特定的业务任务,则需要大量数据来训练它。然后,您需要使用描述性语言创建代理本身,并可能添加额外的提示和 API 来访问相关数据。虽然创建和维护代理的过程很复杂,但最终目标可能对您的公司非常有利。
依赖高质量数据
人工智能代理的各个方面都要求数据准确存储,尽量减少重复数据,并添加任何新信息,同时从训练数据集中删除过时的信息。这些数据有助于人工智能代理构建其响应,因此,如果使用不准确、有偏见或歧视性的数据,人工智能代理的输出更有可能包含类似的错误。