Skip to main content Skip to Footer

把握先机

应用智能赋予企业新的生命力

应用智能是指埃森哲运用人工智能(AI)重构业务模式,帮助客户因人而异、因事制宜,充分发挥所长,尽其所能。我们的方法是将人工智能,自动化和数据分析嵌入到企业核心,打破数据“竖井”,创建更具灵活性和适应性的流程,更好地制定决策,帮助企业识别和抓住新机会。同时,凭借覆盖各行各业以及各职能部门的完善的工业化解决方案,做到迅速、大规模地实施应用智能。

探索应用智能如何赋予企业新的生命力,推动各职能部门产生新的业务成果。

智能客户互动

当今,客户服务的领军者们都致力于创造和保持消费者所期望的这样一个体验:“随时在线,为我所想”。

我们可以利用人工智能为您获取全新洞察,创建更智能的流程,在降低客户服务单位成本的同时,依旧提供卓越客户体验。重塑您与客户之间的互动,包括从客户维护到付款,故障排除到问询的方方面面。我们会帮助您将人工智能嵌入到核心业务中,增强员工能力的同时,也让客户满意。

要点:

  • 在虚拟代理和智能自动化工具的支持下,提升人员工作效率

  • 基于情景和客户意图,提供及时的、对话式的客户交互

  • 驱动快速、高质的数字化客户体验

  • 实现所有渠道自动化和规模的一致性

  • 通过提供个性化交互,提升数字化程度

下载视频脚本 [PDF]

成果:

  • 服务速度提高30%

  • 数字转换率提高18%

  • 客户满意度提升20%

智能营收增长

下载视频脚本 [PDF]

成果:

  • 产品利润增长10-30%

  • 市场活动中客户参与度提高43%

  • 个性化的支持带来72%的收入增长

纵观媒体和娱乐,零售和消费品等行业,关联度是推动营收增长的新关键。鉴于消费者会不断评估其选择,企业必须在销售和服务的每一刻保持相关性,参与其中、并培养偏好,以捕获新机遇。

我们为您实施全方位覆盖客户,渠道和产品的人工智能解决方案。通过打破数据“竖井”,人工智能可以提供实时、且360°全视角的客户信息,搜集您之前未曾留意的洞察 - 赋能新策略和能力,以优化增长杠杆。

要点:

  • 为潜在和现有消费者,精准提供高关联度的产品和优惠,实现每位客户价值的最大化

  • 利用通用决策引擎触及各渠道客户的同时,通过人工智能不断优化、提升客户参与度

  • 通过人工智能和机器可学习的属性,提高营销媒体的持续生产力

智能医疗

医疗卫生生态系统正经历着史无前例的巨变,这源于数据、数字和技术进步推动下的新的社会经济环境、新的科学形势以及 医疗卫生消费化。现有企业拥有巨大的机会,引领市场进入一个专注于真正提供更有效,更高效和更实惠的医疗保健新时代。

人工智能可以帮助您从海量数据中实时获取洞察,创造新智能,为患者提供创新治疗方案,更好的护理,以及更高效的运营和新的业务增长。作为全球最大的医疗卫生和生命科学专业服务供应商之一,我们致力于通过创新的契约关系,合作伙伴关系,可扩展的人工智能和分析服务,交付不断提升的速度对值。

要点:

下载视频脚本 [PDF]

成果:

  • 将可避免的住院人数减少50%以上

  • 医疗成本每年降低3亿美元

  • 医疗供应链成本降低50%

智能供应链

下载视频脚本 [PDF]

成果:

  • 预测准确度提高20-30%

  • 订单流失减少20%

  • 4,000万美元实际收益

随着消费者预期和偏好的不断发展,依赖于僵化陈旧系统的供应链,正苦苦挣扎于,如何在不影响利润的前提下,随时随地满足客户需求,并提供恰到好处的产品。企业已经着手利用高级分析法和智能技术进行业务转型,以满足不断变化的客户需求,同时实现全球效率。

我们帮助客户提升供应链内部以及各职能间的可见性,以创建一个更高效,透明和灵活的、以客户为驱动的整合运营模式。通过打破数据“竖井”,人工智能可基于整个供应链网络,交付以数据为驱动的洞察,提高预测精准度,增强决策力,并提升员工在战略分析和客户需求创新方面的潜力。

要点:

  • 构建开放透明的供应链,以提高可见性和协作

  • 通过对结构化和非结构化数据解锁、处理和利用,预测客户的个性化需求

  • 供应链生态系统中自动化实时标记和故障解决,避免代价高昂的复杂问题

  • 实现自我学习和自我优化的供应链模型,可动态细分和实时洞察,以大规模交付精确度

智能金融犯罪侦察

随着数字金融犯罪的增加,银行和金融机构面临各种压力,包括提高数据安全性,加强调查严密性和保持复杂合规性。为了应对需求不断变化的风险生态系统,在不影响利润的前提下,创新机构正在采用具有自学能力的人工智能解决方案新流程。

我们将智能自动,机器学习和高级分析与灵活的云技术环境相结合,帮助客户实现可量化的业务成果。我们的人工智能驱动型解决方案,通过简化操作和增强调查员绩效来帮助金融机构转型组织流程,从而更好地检测潜在威胁,快速彻底地审查大量案件。与此同时,确保合规性并维护客户隐私。

要点:

  • 制定企业范围的政策和标准

  • 运用先进的数据挖掘,预测分析和模式识别等技术,通过不基于规则的自我学习检测,识别新型犯罪模式

  • 利用人工智能能优先处理案例调查,降低误报率并提高规则定位准确性

  • 加强遵守包括“反洗钱”(AML),“客户身份验证”(KYC)等在内的各项法规

下载视频脚本[ [PDF]

成果:

  • 误报减少30%

  • 人力支出减少40-50%

  • “客户身份验证”(KYC)审查减少15-35%

  • 反洗钱警报减少25%-40%