方形標志設計的設計目的在于代表企業或品牌的形象，良好的方形標志設計建立起品牌和客戶之間的聯系：

方形標志設計思路：

最近谷歌搜索了這個問題，"人工智能能做什么？"返回27億條結果。大量的網頁展示了人工智能的能力，真實世界的應用，以及從現實中分離出來的宣傳，這證明了兩件事：

首先，人們感興趣。第二，他們很困惑。

這也難怪。我們聽到專家、教皇、預言家（是的，還有一些科技公司)把人工智能說成是包治百病的靈丹妙藥。你現在需要的是改變商業游戲規則的東西。

但是你怎么知道你的企業是否真的會從人工智能中受益呢？在銷售、市場營銷、客戶服務等方面，哪些具體業務領域受益最大？

然后你要考慮人工智能能做什么。它不能做什么？有哪些用例？誰需要再培訓？

圍繞人工智能的問題就像它的潛力一樣無窮無盡。這造成了興趣和執行之間的脫節。需要證明嗎？根據麻省理工學院斯隆管理評論和波士頓咨詢集團的一項研究，84%的高管認為人工智能將創造競爭優勢。此外，我們的研究發現，62%的客戶愿意使用人工智能來改善他們的體驗。然而，不到一半的人——根據麻省理工學院的數據，只有38%——實際上實施了人工智能戰略。

62%的客戶愿意使用人工智能來改善他們的體驗，高于2018年的59%。“銷售力量研究

這是我們新的"問銷售隊伍"系列的第一篇文章，解釋了如何在你的業務中使用人工智能。我們將從人工智能如何幫助你做出更好的決策和回答關鍵的商業問題開始。

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1.從一個具體的問題開始

讓人工智能為你的企業工作的第一步是弄清楚你希望人工智能回答的具體問題。

這個問題可以用是或否來表示嗎，比如"這個客戶會不會流失？"是一個數字問題嗎，比如"這個客戶會帶來多少收入？"還是匹配問題，比如"向這位客戶推薦什么產品最好？"

是或否的問題

是非問題是人工智能可以回答的一些最常見的問題。類似于"約翰史密斯是我公司的好領導嗎？"試圖回答一個潛在客戶是否會成為客戶的問題，答案是二元的——是或不是。當你將人工智能應用于這個問題時，它將從你存儲在系統中的歷史數據中學習，然后能夠基于它所學習的內容做出預測。

每個人工智能項目都需要從你想知道什么、想實現什么、想預測什么開始。

繼續這個例子，對約翰史密斯是否會成為客戶的預測通常以概率的形式出現："約翰史密斯有35%的機會成為客戶。"

這些概率有時會轉換成分數。除了顯示原始概率，還可以將"100"分配給轉換概率最高的銷售線索，將"0"分配給轉換概率最低的銷售線索，中間的所有銷售線索都相應地進行調整。

數字問題

一些商業問題并不完全符合是非問題范式。幸運的是，你也可以用數字來表達問題。例如，"約翰史密斯會帶來多少新收入？"

一旦它從你的數據中學習到，艾就會以數字的形式回答這種類型的問題，比如"約翰史密斯作為我們的客戶，預計將在他的一生中產生四萬美元的收入。"

匹配問題

如果你的業務問題不符合是或否或數字問題范式，不要害怕。你還可以問人工智能第三種形式的問題：匹配問題。電子商務中最常見的問題是："向這位顧客推薦什么產品最好？"

然而，這個問題還有許多其他的變體。在招聘過程中，可能是"對這個候選人來說，最好的工作公告是什么？"或者反過來，"這個招聘廣告的最佳候選人是誰？"在營銷環境中，可能是"發送給收件人的最佳電子郵件是什么？"

關鍵是，每個人工智能計劃都需要從你想知道什么，你想實現什么，你想預測什么開始。一旦你確定了一個你希望人工智能關注的具體問題，你就可以確定你是否有足夠的數據來回答這個問題。

2.確保您的數據回答了問題

人工智能的一個簡單的經驗法則是，如果你不能歷史地報告一個問題，你就不能預測它。你需要能夠建立一份報告，收集到目前為止回答你問題的所有數據，這樣人工智能就可以用它來預測未來的答案。

比如你的問題是"這個客戶會不會流失？"您需要能夠為您的所有歷

方形標志設計文章總結：