面向咨询的 AI 工具

人工智能 (AI) 正在重塑几乎所有行业，从而推动效率改进、创新以及新的商业运作方式。商业咨询（一个建立在人际关系和个性化专业知识之上的职业）也不例外。AI 在咨询领域的影响可通过人工智能驱动式助手、代理和资产等工具（可增强服务交付）而变得愈发明显。

过去，顾问会依靠劳动密集型流程来生成数据驱动式建议。随着 AI 的发展，尤其是生成式 AI 和大型语言模型 (LLM) 的发展，这些任务如今已能更快速、更准确且规模化地完成。AI 驱动式工具可自动执行数据分析、财务建模和性能跟踪等日常任务，以便顾问能专注于更高层次的战略和创新。此转变可提高工作效率、加速洞察分析，并最终为客户和利益相关者带来更多价值。

面向咨询的 AI 工具还可通过自动执行日常任务以及跟踪客户的需求和进度来改善项目管理。同时，这些工具还可通过为数据分析和报告等任务提供自助服务选项，从而为客户提供更大控制权，以便他们能独立管理某些流程，而顾问则专注于处理更高级别的工作。

该转变可将顾问从传统顾问转变为成果加速器，从而帮助客户利用 AI 来取得长期成功。通过将 AI 平台解决方案、生成式 AI、机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和搜索引擎优化 (SEO) 等最佳 AI 实践整合到咨询工作流程中，可让公司改变其工作重点。顾问可专注于战略、数字化转型、优化客户数据和促进客户关系管理 (CRM)，而 AI 则可高效地处理技术与运营任务。

在咨询领域越来越多地使用 AI 已加速催生另一种趋势：基于资产的咨询。咨询公司不再仅仅依赖人类专业知识和手动流程，而是越来越多地开发并使用由科技提供支持的工具、产品以及经 AI 训练的模型来支持其服务。这些解决方案可应用于各种用例和业务需求。

基于资产的咨询的魅力在于其可扩展性和长期价值。通过开发可重复使用的工具和平台，企业可将其专业知识转化为打包产品，从而降低人工顾问需为每次咨询手动重复执行类似任务的必要。

此方法可催生创新的定价模型，并有助于公司同时为更多客户提供服务。其中包括可能无力负担传统咨询服务的小型企业和初创公司。此外，客户可继续使用人工智能驱动式工具和资产来生成洞察信息，并改善从内容创建到运营和整体业务效率的所有环节。

基于资产的模式还有助于公司满足客户对 AI 驱动式服务日益增长的需求，因为客户会越来越多地寻求在数字化转型、数据科学、AI 采用和AI 伦理等领域获得支持。

基于资产的咨询代表着咨询行业在提供服务方式方面的重大变化。通过集成 AI 驱动式工具，企业可提供速度更快、更具可扩展的 AI 解决方案，从而减少人工工作并提高其洞察信息的准确性。这些资产有助于解决特定的业务问题、缩短项目时间和降低成本；此外，即使在咨询活动结束后，客户仍可继续获得有价值的洞察信息。

基于资产的咨询使用由科技提供支持的工具、产品和方法来支持咨询服务的设计和交付。通过对这些元素（资产、代理、助手和方法）进行策划和定制，可简化任务、解决特定业务问题并更快地交付成果。

1. 资产
2. 代理和助手
3. 方法

资产属于软件，其中包括微调后的 AI 模型，而这些模型旨在为客户带来切实的成果，例如劳动生产率、成本效率或收入的增长。

这些资产既可加快定制客户解决方案的开发，也可应用于更广泛的领域，以便在咨询活动结束后仍可继续提供价值。它们可提供的关键优势包括：对数据集的更深入分析、加快产品上市速度、跨平台的整合、更好的用户友好型体验、增强的洞察分析可视化以及更为顺畅的流程。资产的示例包括：

• AI 模型和算法，它们可帮助顾问分析数据、预测结果并生成建议。微调后的模型、专有软件、复杂的数据与机器学习算法则有助于顾问快速处理大量数据。可识别出人类团队需要更长时间才能发现的模式和趋势。
  
  
• 流程自动化工具（如机器人流程自动化 (RPA)）可自动执行供应链管理、财务和 IT 运营等领域的日常任务，以便客户能提高运营效率。
  
  
• 专有数据库和基准测试工具有助于客户将自己的绩效与行业基准或竞争对手的绩效进行比较，从而在数据的基础上深入了解需优化的领域。一旦实施，在顾问完成其工作很长时间后，客户仍可继续使用这些 AI 技术来生成洞察信息并提高效率。
  
  
• 构建与整合工具包括有助于生成新代码或对旧版系统进行现代化改造并可促进与其他客户端应用程序无缝集成的软件。这些工具对于建立可支持新的业务流程和模式的可靠且敏捷的技术基础至关重要。
  
  
• 特定于供应商的技术工具可为特定供应商的技术堆栈的实施、创新或管理提供支持。其中包括客户关系管理 (CRM)、企业资源规划 (ERP)、客户体验 (CX)、网络安全、人力资源 (HR) 等领域的专业供应商。

代理和助手可协同工作以增强客户支持。助手属于生成式 AI 聊天机器人，它们旨在管理日常任务和特定客户需求。它们可处理日常查询、生成报告，并根据特定于客户特有流程和业务环境的实时数据或信息来提供摘要和建议。这些功能可让支持更具可扩展性和定制性。此外，还可自定义助手以支持特定的工作角色或专门的业务领域。

助手可集成到基于资产的咨询工作流程中，以便自动执行日常任务、提供实时洞察信息并协助做出复杂的决策。代理可通过协调多个助手并与其他代理进行交互，从而进一步扩展此功能。此特性有助于它们处理更广泛和更复杂的任务。将代理和助手应用于客户挑战时，它们可共同发挥全部功能。

例如，用户画像 AI 助手可能会为某一产品用户构建详细的用户画像，其中包括其人口统计数据和心理特征。同时，以消费者为中心的代理则可能会扫描产品评论、提取反复出现的投诉、推荐产品改进功能以解决此问题并提供实施指导。

方法是指可重复的框架，而这些框架会将各种资产和 AI 工具相结合来实现特定的项目目标和客户成果。这些精心策划的方法有助于顾问始终如一地部署科技驱动型解决方案，而这些解决方案在不同类型的活动（从战略和设计到技术实施，再到持续运营）中具有高效、可扩展且适应性强等特点。此外，还可根据供应商的技术堆栈的具体情况来定制方法，从而帮助确保灵活性以及与每个客户的独特需求的相关性。

例如，顾问可使用模板，从而将 AI 模型、数字平台和流程自动化工具整合到按客户需求定制的框架中。此方法可缩短交付结果所需的时间，同时保持输出高质量的成果。

基于资产的咨询可帮助客户充分利用 AI 的强大功能，从而为其提供 AI 驱动式工具来提升传统的咨询模式。该实践可将顾问的角色从问题解决者扩展为数字化转型的推动者，从而指导客户使用数字工具来产生有价值的洞察信息。即使在咨询合作关系终止后，客户仍可做出更明智的数据驱动型决策。

通过将服务产品化，咨询公司可简化对专业知识的获取，以便较小规模的企业能从人工智能驱动式平台和工具中获益。客户可独立管理预测和性能跟踪等任务，从而降低成本并提升客户体验。

咨询公司提供的专有工具还可帮助客户通过简化运营和提供持续洞察来获得竞争优势。随着数据驱动式决策的重要性逐日上升，基于资产的咨询有助于客户实施更精确的战略并改善其长期成果。

基于资产的咨询可提供多个主要优点，以便增强咨询服务的交付。

可扩展性：咨询公司可通过在多个项目中部署工具和平台来扩大客户互动，而无需增加顾问人数。此类公司可提供 SaaS 产品或 AI 驱动式模型等可扩展解决方案，以便客户在咨询阶段结束后继续使用这些解决方案。

效率：通过使用 AI 和自动化，顾问可大幅缩短收集和分析数据所需的时间，从而实现更高效的客户互动以及更快的项目周转时间。此效率提升有助于顾问超越常规执行，并将其专业知识和创造力引入到客户互动中。作为转型方面的真正合作伙伴，顾问可专注于通过可操作的洞察来提供更出色的成果，而无需投入太多人工劳动。

标准化和一致性：数字工具和 AI 模型可提供一致、可重复的结果，从而有助于确保服务质量不仅仅是取决于个别顾问的经验。此标准化实践有助于咨询公司在多个项目中交付可靠、高质量的成果。

持续价值：很多基于资产的解决方案均会通过订阅模式或继续访问平台和工具来提供持续价值，且即使在初始项目完成后也能为客户提供后续的洞察信息和支持。

成本效益：基于资产的咨询有助于客户更快地实现价值，因为其技术有助于顾问在更短时间内实现类似的成果。