是数据成熟度和准备情况方面存在巨大差

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基本人工智能理解的差距揭示了增长的空间

研究表明，印度组织正在各种 CRM 用例中采用人工智能。但是，这并非一帆风顺。该研究揭示了可能影响 CRM 中人工智能采用成功的关键差距。

这是一个惊人的启示：尽管所有受访者都计划采用人工智能，但只有一半的人能够在预测性人工智能和生成性人工智能并列出现时选择正确的定义。

预测人工智能：分析现有数据进行预测

生成式人工智能：根据学习模式创建新内容

考虑到人工智能战略可能涵盖两种类型的人工智能模型——它们服务于特定的目的和目标——这标志着更全面教育的机会。人们需要了解每种类型的人工智能支持的具体用例、预期的业务成果，以及如何根据这些目标设计人工智能战略计划。

另一个重要发现是数据成熟度和准备情况方面存在巨大差距。虽然 96% 的印度 专用数据库 领导者强调稳健的数据战略的重要性，但只有 32% 的人声称在其整个企业实施了一项战略。弥合这一差距对于有效使用人工智能至关重要。

信任也成为一个主要问题，受访者提到了安全问题以及对生成式人工智能输出质量的怀疑。对无意中泄露私人客户数据以及对品牌声誉潜在损害的担忧成为购买生成式人工智能的巨大障碍。

强大的人工智能驱动的CRM 的三个基础

1.准备好你的数据

数据质量和可用性是成功实施人工智能的关键。超过 58% 的印度受访者认为提高数据质量至关重要——高于 53% 的全球平均水平。尽管其重要性，但他们表示，其组织的 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采用人工智能，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。

我们的建议：专注于清理数据、消除孤岛并确保客户数据的整体视图。采用与您的战略目标相一致的平衡方法来实现数据成熟度。我们知道一次性改进所有内容并不现实，因此请努力了解分阶段交付AI 用例所需的具体数据要求。最重要的是，在制定与人工智能相结合的策略时，请将数据质量和可用性放在首位。