从这里开始 人工智能基本理解方面的差距揭示了增长空间 研究表明，印度企业正在各种 CRM 用例中采用 AI。但事情并非一帆风顺。研究揭示了可能影响 AI 在 CRM 中成功采用的关键差距。 这是一个惊人的发现：尽管所有受访者都计划采用人工智能，但当同时呈现预测性人工智能和生成性人工智能时，只有一半的人能够选择正确的定义。 预测性人工智能：分析现有数据以做出预测 生成式人工智能：根据学习模式创建新内容 考虑到 AI 战略可能涵盖两种类型的 AI 模型（它们服务于特定目的和目标），这意味着更全面的教育机会。
人们需要了解每种类型的
AI 所实现的具体用例、预期的业务成果，以及如何根据这些目标 设计 AI 战略计划。 另一个重要发现是数据成熟度和准备度方面存在巨大差距。虽然 96% 的印度领 Skype 数据库 导者强调了强大的数据战略的重要性，但只有 32% 的人声称在整个企业中实施了该战略。弥合这一差距对于有效使用 AI 至关重要。 信任也是主要问题，受访者提到了安全问题，并对生成式人工智能的输出质量表示怀疑。对无意中泄露私人客户数据和品牌声誉可能受损的担忧是购买生成式人工智能的巨大障碍。
强大的人工智能 CRM 的
三大基础 1. 准备好数据 数据质量和可用性是成功 澳大利亚商业电话列表 实施 AI 的关键。超过 58% 的印度受访者同意提高数据质量至关重要，高于 53% 的全球平均水平。尽管数据质量很重要，但他们表示，其组织 CRM 面临的最大挑战包括数据质量问题和缺乏数据技能。 另一方面，数据成熟度较高的公司不仅更有可能已经采用 AI，而且更有可能在整个业务中使用统一的 CRM，从而实现更高的前台生产力和对客户满意度的影响。
