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生成式人工智能相当于人工智能中的创造天才。对于寻求创新的企业来说，生成式人工智能必不可少，它可以生成新内容，例如文本、图像或音乐。

部署 ML 模型有助于将数据驱动的洞察转化为可操作的结果。通过有效的 ML 模型部署，企业可以实现复杂流程的自动化、增强决策能力并提供个性化的客户体验。

通过将 ML 模型集成到实时环境中，企业可以简化工作流程、提高运营效率并实现可衡量的财务和 CX 改进。Convin 等工具可确保无缝部署、解决常见挑战并大规模优化性能。

但是如何部署具有其自身考虑的生成式人工智能呢？

提示工程：将提示视为指令。你制作的提示越好，你的 AI 产生的结果就越好。
道德准则：能力越大，责任越大。制定道德标准可确保公平、透明地使用人工智能。
集成策略：生成式人工智能并非即插即用。其部署需要与您的目标保持一致，并与您的基础设施无缝契合。
如果处理得当，生成式人工智能可以将运营、创造力和客户参与度提升到新的高度。

当然，每一段旅程都会有坎坷。数据质量问题、集成障碍和维护复 奥地利电报号码数据 杂性可能会减缓进度。但这些挑战并非不可克服——它们只是过程的一部分。解决这些问题是充分释放 AI 在企业运营中的潜力的关键。

现在，AI部署预期带来哪些财务和CX收益？
部署人工智能模型就是将技术投入实际应用，以产生现实影响。在当今不断变化的经济中，它可以提高效率、创新和竞争优势。

如果做得正确，它将把人工智能从一个概念转变为推动企业前进的决定性工具。

人工智能的投资回报率：模型部署的财务效益
投资人工智能不仅仅是购买现代化的设备，还意味着明智地使用它来产生可量化的财务回报。通过部署人工智能模型，企业可以实现效率、成本节约和收入增长，同时最大限度地减少停机时间。

1. 提高效率、节省成本
部署 AI 最直接的好处之一是它能够自动执行重复性任务，从而节省宝贵的时间和资源。通过处理数据输入、调度或客户查询等单调乏味的流程，AI 可让团队专注于战略活动。

AI 简化了数据输入和报告生成等重复性任务，从而释放资源以用于高价值工作。它提供实时洞察以优化决策，借助Convin 的 Agent Assist等工具，可将平均处理时间 (AHT) 缩短 56 秒，从而大幅节省成本。此外，AI 还可以消除工作流程中的低效率，提高生产力和资源分配。

2. 增加收入和转化率
AI除了降低成本外，还积极促进收入增长。有效的AI模型部署解决方案可增强决策能力，改善客户定位并优化销售流程。

AI 通过分析客户行为来优先考虑高价值潜在客户并推动个性化互动，从而提高销售效率。利用 Convin 等解决方案的企业报告称，通过更智能的定位和改进的转化策略， 销售额增长了 21% 。