First Dataset

如果没有结构，您就有可能只偏向于最不靠谱的客户。大客户可能占据主导地位，而提出相同需求的小客户则被忽略。

理想情况下，您拥有足够的统计数据，以便人工智能 (AI) 消除个体噪音并揭示整个客户群中有意义的模式。但如果缺乏这一点，下一个最佳选择就是在直觉和优先考虑反馈的框架之间取得平衡。

特别是在处理来自调查或交易系统的大量客户数据时，预测模型 斯洛伐克消费者电子邮件列表 和人工智能工具可以自动显示有关偏好、常见问题、客户流失风险因素、终身价值等的模式。

这些见解可以快速为内容创作、新产品开发计划、基于账户的销售和营销活动以及其他对时间和金钱的关键投资提供信息。

虽然生成式人工智能具有革命性，但约翰表示，它有一些关键的注意事项。首先，它只是扫描网络，因此可能会发现来自不太可靠来源的无稽之谈或错误信息。其次，它提供的是统计上最有可能的答案，但这并不一定是正确的。可以想象它只帮你完成了 70% 的路程。

对于代理机构来说，机会在于改变繁重的工作。人工智能可以生成内容创意、大纲，甚至是初稿。因此初级员工的生产力将飞跃发展。然而，由于人工智能的帮助，一些代理机构已经看到客户推迟定价，因此预期游戏正在迅速改变。

John 预测，长期来看，人工智能可能会通过自动化机械任务让机构的效率提高 30-40%。但就目前而言，尽管人工智能被大肆宣传，但了解其局限性至关重要。引导它并验证它的工作，而不是将其输出视为真理。

值得注意的是，将客户数据放入公共 AI 工具可能会引发法律、道德和隐私问题。目前还没有通用的解决方案可以安全地利用 AI 处理敏感数据。

然而，私下运行预测模型确实需要更多的前期工作。例如，你需要一个能够用Python编写模型并设置基础设施的人。一些高端笔记本电脑，如 MacBook Pro，可以在本地运行特定算法。