确定 AI 用例
学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 解释什么是好的 AI 用例。
- 构建排列优先级的 AI 积压工作。
- 选择您的第一个 AI 项目。
将 AI 引入您的企业
AI 能够改变企业的所有领域，包括销售、服务、营销、法律、人力资源、财务、信息技术、产品开发、运营等。但是，要使您的 AI 计划取得成功，您需要为您的企业选择合适的用例。合适的用例是与您的组织目标一致并提供实际价值的用例。如果您不仔细选择您的 AI 项目，它们可能无法达到预期的结果，甚至根本无法实施。
让我们跟上 Coral Cloud，了解他们如何构建排列优先级的 AI 积压用例。
收集用例思路
首先，Coral Cloud 的 AI 委员会希望从提出潜在用例的想法开始，并且有几种方法可以让创意源源不断。
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内部集思广益：鼓励员工进行实验并提交建议。您可以举办黑客马拉松和研讨会、进行调查、建立思想交流网站或建立社区（例如 Slack 频道）来促进教育和知识共享。
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业务流程审查：对您的所有业务流程进行深入分析，以了解哪些方面存在效率低下、痛点以及自动化和 AI 可以产生重大影响的领域。
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用户研究：让用户研究团队参与构思阶段，以确保潜在的 AI 用例为用户解决实际问题。
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数据分析：您的数据专家可以评估模式并利用他们的数据魔法来寻找 AI 用例的想法。
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市场趋势和研究：使用市场研究来寻找差距和机会，预测不断变化的买家行为，并研究市场风险。进行竞争分析以了解竞争对手正在使用 AI 做什么，以便您可以评估自己的 AI 路线图的优势和劣势。
Coral Cloud 的 AI 领导团队使用其中一些方法来开始构思过程并广泛收集想法。
Coral Cloud 的用例
得益于公司全面的协作方法，Coral Cloud 提出了一系列令人印象深刻的 AI 潜在用例。让我们来看几个用例。
业务功能 |
AI 用例 |
商业价值 |
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销售 |
自动化潜在客户预测：实施 AI 客服，通过创建新销售漏斗、吸引和确定潜在客户是否符合条件以及代表销售人员预约会议来帮助销售人员。 |
增加收入。 |
预测指南：使用 AI 预测销售团队在预测期结束时的销售量。 |
增加收入。 |
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客户体验 |
情绪分析：实施 AI 来分析各种渠道的客人评价和反馈，以快速确定需要改进的方面并在客户不满意时采取行动。 |
提高客人满意度得分。 |
AI 客服：在度假村的网站和移动应用程序上部署 AI 客服，以快速处理常见问题。 |
降低成本并提高客人满意度得分。 |
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简化登记入住流程：使用 AI 预先捕获客人信息以节约时间，实现登记入住流程个性化以推荐相关的宾客活动和附加内容。 |
提高交叉销售转化率并提高客人满意度得分。 |
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市场营销 |
产品推荐：使用 AI 分析客人的偏好和过去的行为，以发送有关度假村事件和活动的个性化促销和信息。 |
提高交叉销售转化率。 |
运营 |
动态定价：使用 AI 分析市场需求、竞争对手定价和历史数据，以实时调整房价。 |
增加收入并提高入住率。 |
预测性维护：实施 AI 来预测度假村设备和设施可能需要维护的时间。 |
降低成本并提高客人满意度得分。 |
这是 Coral Cloud 梦寐以求的一些 AI 可能性，先睹为快。有关更多灵感，查看 Salesforce AI Use Case Library（Salesforce AI 用例库），其中展示了不同业务功能的具体想法。
评估用例
现在是最困难的部分。有这么多想法，Coral Cloud 如何确定他们应该实际实施哪些用例？Alex 作为商业智能副总裁，引导组织的 AI 委员会了解要考虑的因素。
商业价值
正如您之前所了解的，理想的用例与组织的战略目标一致，并且它们还可以提供切实的商业价值。您可以使用内部回报率或净现值分析、ROI、投资回报期评估、情景建模、机会成本评估或任何适合您组织的估算技术来计算该值。请勿忘记考虑每个用例的短期和长期收益。请务必考虑利用现有投资。例如，如果您的组织已经有一个提供内置 AI 工具的软件平台，那么最初专注于使用该平台实施一些用例可能会获得更多的 ROI。
定义用于衡量项目成功的度量和 KPI 也很重要。如果您无法证明该项目带来了更好的业务成果，那么您将难以为未来的 AI 计划建立动力。
实施的难易程度
除了计算业务价值外，组织还应评估 AI 项目实施的难度。要评估实施工作，请记住以下内容。
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技术灵活性：考虑项目的复杂性、大致时间线、可扩展性和技术要求，其中可能包括必要的技术、基础架构、系统集成、网络安全护栏等。
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操作准备就绪：每个用例都需要不同级别的 AI 成熟度和专业知识才能实施。还要估算启动项目的变更管理流程的成本，权衡项目规模和范围、所需的培训量、对变更的抵制程度以及对业务运营的潜在干扰等因素。
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数据准备情况：评估准备所需数据所需的工作量，使数据可用、高质量、统一且管理良好。此外，某些用例可能需要升级您的数据存储能力或数据基础结构。请不要忘记注意哪些用例可能会利用相同的数据集，优先考虑这些用例是获得更多数据投资回报的好方法。
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风险：如果您不熟悉 AI，可以从低风险、高影响力的用例开始。但是，要平衡快速致胜与高风险机会，这些机会可能导致 AI 转型和更强大的道德 AI 实践。
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高管层的支持：高层支持的个案通常实施起来会更顺利。
Alex 和 Coral Cloud 的 AI 领导团队仔细评估了他们所有的 AI 用例，以便他们可以决定哪些值得推动。记住：当组织开始每个项目的规划阶段时，会进行一些详细的调查和尽职调查。在制定 AI 策略时，委员会所做的工作只能够预估每个用例的价值以及可能需要花费的精力。
构建排列了优先级的待办 AI 用例
当 Coral Cloud 的 AI 委员会评估用例时，他们将每个用例都添加到其项目管理工具中。现在，他们已经积压了所有潜在的 AI 用例，因此他们可以跟踪这些项目。下一步是为待办用例排出优先级。
优化项目的方法有很多，但是一种简单的方法是使用 Impact-effort（影响-工作量）矩阵来比较商业价值和实施的难易程度。
如果我们把 Coral Cloud 的用例绘制在一个简单的图上，看看它们落在哪里。
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快速致胜：右上象限中的用例是高价值低工作量的。如果您对 AI 相对陌生，从这里开始选择试点项目。
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立竿见影：右下象限中的用例是低价值低工作量的。当更重要的项目完成或等待障碍被解决时，把他们处理掉。
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大赌注：左上象限的用例可能会带来重大转变，但需要付出很多努力，因此风险也更大。
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金钱坑：左下象限中的用例是低价值和高工作量的，因此不值得推动。
如果影响-工作量矩阵不适合您的组织，请查看“资源”部分，以了解有关不同优先级框架的更多信息。
选择您的第一个 AI 项目
完成优先级排序工作后，Coral Cloud 的 AI 领导团队确定了一些可能实施的快速致胜、高值项目。他们应先选哪一个？
Coral Cloud 在决定试点项目时会考虑这些因素。
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大小和速度：他们将名单缩小到三个项目，这些项目可以在不到 6 个月的时间内使用现成的 AI 解决方案实施，并且很少进行数据清理或集成。
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风险和成功：他们会选择那些低风险、成功可能性高的项目。展示可衡量的业务成果将为 AI 计划赢得更多关注。
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组织调整：他们会评估哪些项目符合组织当前的能力和资源。
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采纳的难易程度：他们考虑用户采用 AI 项目的难易程度，以及需要多少变更管理。
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可扩展性：他们会考虑哪些用例可以扩展到其他业务部门或地理区域。
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学习机会：他们会考虑哪些项目可以在 AI 部署的各个方面提供最有价值的经验，比如数据处理和集成。
经过长时间的审议，AI 委员会最终选出了最优解：客户体验团队的简化入住流程！做出这个决定之后，Coral Cloud 走上了 AI 转型之路。
获得此徽章后，请转至 AI + 数据：项目计划模块，深入了解 Coral Cloud 为成功规划 AI 驱动的入住增强功能试点项目所采取的步骤。
发展您的 AI 战略
开展 AI 试点项目的好处之一是，这些实验的结果可以帮助您测试和改进 AI 战略。Alex 和 Coral Cloud AI 委员会的其他成员确保在每次 AI 项目启动后重新审视他们的战略，并按季度根据新想法、不断变化的目标和要求以及 AI 技术升级重新评估和重新调整优先级。当然，每次部署 AI 时，他们都会记得更新 AI 清单以符合合规性要求。
现在轮到您了！利用本模块学到的知识，帮助您的组织制定自己的 AI 战略，以便您能够驾驭这种技术转变，构建逐步提升 AI 能力的路线图，并通过 AI 实现切实的价值。有了闪亮的新 AI 战略在手，您将离 AI 转型更进一步。