人工智能和分析在汽车行业的重要性

　　大数据正在以奇妙的方式从根本上改变汽车行业的未来。预计到2025年，该行业将在大数据解决方案上花费78亿美元。

　　该行业对数据驱动技术的投资不足为奇。汽车行业在不断变化和发展，现在汽车企业应该在日常流程中采用人工智能、数据和分析，以保持领先地位。

　　在这篇文章中，我们将分析这些发展如何影响整个行业？从生产和研发到营销和无线网络连接的车辆。

　　在线人工智能

　　如今，客户希望公司营业并提供24/7全天候客户服务。这可以通过拥有一个电子商务网站并在代理无法回答任何客户问题和处理简单任务时使用聊天机器人轻松实现。此外，许多流程都可以实现自动化，尤其是售后和财务。

　　例如，客户无需致电或填写纸质表格来申请融资，而是可以在线进行并首先检查他们是否符合条件，然后让销售助理跟进申请。如果设置正确，此步骤可为公司和客户节省大量时间。

　　同时，售后流程可以轻松实现自动化，方法是检测客户是否将车库从官方车库切换为独立车库、发生这种情况的原因以及关于如何在未来减轻这种风险的建议。

　　自动驾驶和联网车辆

　　汽车人工智能已经取得进步的另一个领域是连接性。很快，汽车将相互通信，这就是自动驾驶的发展方向。由于数据在汽车之间共享，它会知道前方是否有拥堵或施工，因此会修改驾驶方式。现在5G网络发达，汽车将更容易理解和共享重要数据。此外，云技术还可以帮助改善汽车状况，如果需要任何维护，可以立即报告并轻松安排。

　　我们过去谈到了这方面的一些挑战。数据管理正成为自动驾驶汽车的瓶颈。幸运的是，正在开发新的解决方案来解决它。

　　汽车生产人工智能

　　在汽车生产中使用人工智能可以节省大量资金并防止代价高昂的错误发生。它在生产过程中具有无可估量的价值，因为它可以检测汽车零件是否安装不正确，以及评估车辆的安全性并建议采取必要措施以使其更安全。随着自动驾驶和半自动驾驶汽车的普及，人工智能将在未来的汽车生产中扮演更重要的角色。然后，这些类型的汽车将使用分析来进行预测性维护，并警告如果不采取任何措施修复这些问题将会发生的任何问题。几年前，CIO谈到了这些好处，而且这些好处从那以后就更加复杂了。

　　在汽车工厂中，人工智能被用来帮助工人并使制造更有效、更容易。例如，它可以自动化QC流程来识别缺陷并尽快完成，以避免有缺陷的产品到达客户手中。

　　客户分析

　　汽车行业的客户分析主要用于分析客户行为并将其划分为明确的群体，以便营销活动更加有效。这包括发送个性化优惠和收集数据，为最佳跨渠道整合促销提供信息。它还可以帮助识别购买过程中的任何问题，甚至是最初的兴趣和意识阶段，并在销售损失之前纠正问题。利用分析的汽车制造商在竞争中处于领先地位，因为他们了解客户在购买过程的每个阶段想要什么，他们如何搜索它。

　　研发

　　如果一家公司想要开发新产品或服务，他们应该首先关注的领域是分析。它提供洞察客户想要什么，竞争对手有多相似？产品的性能以及该概念是否可行。面对COVID挑战，研发活动预计将下降30%，这意味着汽车制造商将需要专注于更有效的方法。这可能意味着将其与分析更紧密地集成在一起，并对KPI采取更深入的方法，以便流程可以更快地移动。

　　公司现在应该专注于拥有更精简的流程来应对即将到来和当前的挑战，并利用人工智能和分析来提高流程的效率和可扩展性。

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