Bob Violino

人工智能（AI）和机器学习（ML）目前可能处于发展规律周期的高位，但这并不意味着企业没有从部署利用这些技术的过程中获得切实的收益。

本文介绍人工智能和机器学习怎样改进内部业务流程并为企业带来回报的三个实例。

促进销售和营销

Beacon Street Services希望其公司所有的数据都有一个“单一的真实来源”，以保证应用程序的一致性和准确性。该公司是Stansberry控股的服务机构，专门通过购买和订阅来独家制作金融出版物。

Beacon Street Services使用基于云的数据仓库服务：Snowflake，收集和存储了大量数据，希望利用这些数据帮助其销售和营销团队改进以前的销售订阅策略和流程。

Beacon Street Services的工程副总裁David Kline说：“我们的营销和销售团队发现了通过应用数据科学方法改进销售流程的机会。通过这种方法，我们希望能够更好地确定采购标准，帮助营销团队更有效地开展工作。”

从2019年开始，该公司将Snowflake中的历史用户数据加载到DataRobot部署的企业人工智能平台中，使用数十种最新的数据科学算法，能够快速自动地构建一系列模型。通过这些模型，确定了采购标准，以帮助营销团队更有针对性、更有效地开展活动。

Kline说，该公司现在继续从数据仓库向人工智能平台提供大量数据。

新流程的结果是，Beacon Street Services的销售额增长了10%，年销售额有望额外增加1500万美元，这直接归功于人工智能平台。Kline说，自从组建这一平台以来，该公司在收入增长和成本降低方面的投资回报率达到了30至35倍。

Kline说：“例如，对于一个单独的项目，我们必须手动检查以前的交易记录，以确定自动续订后的退单风险，并创建一个风险评估模型。……