在AI驱动的CRM世界中,人性化接触为何依然重要

【编者按】

AI技术正重塑客户体验的边界,效率与温度如何兼得?本文揭示了自动化服务的双面性:精准触达的背后,潜藏着情感联结缺失的隐忧。当企业拥抱技术革新时,更需警惕算法对人性化交互的消解——真正的智能服务,应是机器效率与人文关怀的合奏,而非替代。

Why the Human Touch Still Matters in an AI-Driven CRM World
AI在客户体验中的双刃剑

AI正在改变企业理解和接触客户的方式。现代CRM和营销自动化平台现在配备了内置AI功能,可以分析行为模式、检测购买意图,并大规模自动化个性化触达。这种效率水平推动了更快的服务并减少了运营摩擦。客户从即时答案和无缝流程中受益。但这也带来了风险:缺乏同理心的自动化。

“自动化系统如果缺乏监督,可能会忽略细微差别或无法解读情感语调。过度依赖AI可能让互动感觉冷漠和交易化,侵蚀推动客户保留的信任和情感联系。”

拥有十多年CRM创新经验,我发现任何类型的自动化在放大人类判断而非取代它时效果最佳。深思熟虑部署AI的企业设计的工作流程中,技术支持同理心,而不是与之竞争。数据也支持这一点。

构建AI驱动的CRM策略而不失去信任

AI正在重新定义客户关系管理的含义。除了数据组织,CRM正在演变为可以呈现可操作见解并预测未来结果的智能平台。以下是领先组织如何利用AI实现更智能、以信任为中心的参与:

Why the Human Touch Still Matters in an AI-Driven CRM World

– 预测性收入智能:AI驱动的评分模型识别哪些潜在客户最有可能成交,帮助团队专注于最高价值的机会
– 情感和意图分析:自然语言处理工具分析沟通中的语调、情感和紧迫性,帮助团队以同理心和精确度回应
– 自动化健康警报:机器学习模型可以根据低参与度或负面情感信号识别风险客户,在流失发生前实现主动触达

“透明度是关键。客户必须知道他们何时在与AI互动,并在必要时有明确途径获得人工支持。信任不是通过隐藏自动化建立的,而是通过使其成为人工主导服务的已知、无缝延伸。”
设计自动化增强人类价值的工作流程

自动化永远不应取代人类技能,但它可以而且应该消除阻碍人类发挥最佳工作状态的摩擦。AI擅长常规和重复性任务,如总结电子邮件、安排跟进或更新交易阶段。人类擅长同理心、问题解决和战略洞察。

Act! CRM Can Create a Smarter Front Office for SMBs

在高绩效的客户体验组织中,这两种力量协同工作。例如:
– AI聊天机器人可以处理常见问题或在将潜在客户转接给现场销售代表之前收集背景信息,减少响应时间,同时让销售人员专注于高价值机会
– 营销团队可以自动化数据捕获和潜在客户评分,同时专注于创意活动、关系建立和定制提案

“最佳工作流程围绕一个简单规则构建:自动化不需要同理心的部分,在需要同理心的地方投入人力。”

领导者还需要投资于跨团队的AI素养。培训员工理解AI如何呈现见解以及如何据此采取行动,确保采用不会让人感到威胁,而是赋能。

客户体验的未来:AI增强的人类同理心
Why Trust Is the Future of CX

客户体验的演变取决于保持平衡——数据与同理心、速度与真诚。AI将继续减少手动工作量并加速响应能力,但同理心将始终是保持客户忠诚度的差异化因素。领导者不仅必须决定自动化什么,还要有意识地定义什么应该保持人工。

“最终,AI可以让你更快,但同理心让你令人难忘。掌握两者的组织将引领客户体验的下一个时代——在这个时代,技术不会取代人性,而是使其大规模实现。”
查看全文: 点击查看原文 |
⏰ 发布时间: 2025年11月11日

人工智能在癌症领域的应用:应用、挑战与未来展望

【编者按】

人工智能正以前所未有的速度重塑肿瘤学研究范式。从深度学习算法突破到海量医疗数据应用,AI技术正在癌症预防、诊断和治疗各环节展现出变革性潜力。本期专题聚焦人工智能在肿瘤学领域的前沿应用,既呈现AI技术在解析复杂生物机制、提升临床决策精度方面的突破性成果,也深入探讨其规模化应用面临的伦理规范与技术挑战。这场医学与人工智能的深度交融,正在为精准医疗开启全新可能。

figure 2
摘要
“人工智能正在迅速改变肿瘤学研究的格局,推动个性化临床干预措施的进步。在三个相互关联领域的进展——包括AI模型训练方法和算法的开发、专用计算硬件的演进,以及对大量癌症数据(如影像学、基因组学和临床信息)获取的增加——已经汇聚在一起,催生了AI在癌症研究中前景广阔的新应用。”

人工智能应用根据特定癌症类型和临床领域进行系统组织,涵盖生物机制的阐明和预测、临床数据模式的识别和利用以改善患者预后,以及流行病学、行为学和真实世界数据集中固有复杂性的解析。当以符合伦理和科学严谨的方式应用时,这些AI驱动的方法有望加速癌症研究的进展,并最终促进所有人群健康结局的改善。我们回顾了展示AI在肿瘤学中整合的实例,重点介绍了深度学习熟练应对曾被认为不可逾越挑战的案例,同时讨论了促进这些技术更广泛采用必须克服的障碍。

引言

癌症仍然是全球主要的死亡原因[1]。预测估计到2050年将有约3500万病例[2]。这一惊人的增长凸显了加速癌症研究和治疗策略开发的紧迫性。

figure 1

在过去十年中,由于先进深度学习算法的出现、计算硬件的显著进步以及用于临床决策的数据快速增长[3,4,5],医学领域对人工智能整合的兴趣重新燃起并日益增长。此外,其在肿瘤学中的应用展现出显著且不断扩大的潜力,涵盖基础科学追求(如蛋白质折叠预测[6,7])、转化计划(如生物标志物发现[8,9])以及临床试验组织和管理的临床进展[10,11]。
在本综述中,我们旨在全面概述AI在肿瘤学领域的现状和不断发展的格局。我们首先总结主要类型的AI模型和输入数据模态来展开讨论。接下来,我们回顾AI在六个关键领域的最新进展,包括癌症筛查和诊断、精准治疗、癌症监测、药物发现、医疗保健服务以及癌症机制。最后,我们重点介绍了阻碍AI广泛临床整合的主要障碍,并提出了战略性的、可操作的方法来促进这一快速发展领域的未来创新。

figure 3
AI模型和数据模态
“人工智能使系统能够从数据中学习、识别模式并做出决策[12]。在肿瘤学中,AI使用多样化的数据模态,包括医学影像、基因组学和临床记录,以应对复杂挑战[13]。”

AI模型的选择取决于数据类型和临床目标[3]。结构化数据如基因组生物标志物和实验室值通常使用经典机器学习模型进行分析,包括逻辑回归和集成方法,用于生存预测或治疗反应等任务[14]。影像数据包括组织病理学和放射学利用深度学习架构如卷积神经网络来提取空间特征,实现肿瘤检测、分割和分级[15]。顺序或文本数据如基因组序列和临床记录采用变换器或循环神经网络来建模长程依赖关系,促进生物标志物发现或电子健康记录挖掘等任务[16]。大型语言模型(如GPT-5)的最新进展增强了从科学文献和临床文本中提取知识的能力,加速了癌症研究中的假设生成。

查看全文: 点击查看原文 |
⏰ 发布时间: 2025年10月30日

【美国俄亥俄州哥伦布市】AI工具通过识别精细运动差异预测小鼠模型癫痫发作结果

【编者按】

人工智能在医疗领域的应用正不断拓展新边界。俄亥俄州立大学最新研究将AI技术应用于癫痫发作预测,通过分析复杂行为模式区分发作结果,为癫痫治疗提供了新的技术路径。这项突破不仅展现了AI在神经科学领域的潜力,更预示着未来或能通过智能预警降低癫痫猝死风险,值得医学界持续关注。

Bin Gu, PhD, assistant professor with Ohio State’s Department of Neuroscience
研究背景

2025年10月2日,俄亥俄州哥伦布市——在一项新研究中,俄亥俄州立大学的研究人员使用人工智能工具预测小鼠模型的癫痫发作结果。

癫痫发作可能导致运动控制暂时中断,通常遵循某些行为模式,有助于识别癫痫发作类型、起始区域和潜在结果。持续癫痫发作的个体面临各种并发症风险增加,包括身体损伤或癫痫猝死。

研究方法

俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心、医学院和兽医学院的研究人员探索了AI辅助工具分析复杂行为模式并使用数据驱动技术区分癫痫发作结果的潜力。研究结果发表在《神经病学年鉴》期刊上。

“我们的AI辅助行为分析为理解小鼠癫痫模型中的癫痫动态提供了强大而客观的方法。通过数据驱动方式分析运动模式,我们可以准确分类癫痫发作类型并预测结果。”研究资深作者、俄亥俄州立大学神经科学系助理教授Bin Gu博士表示,”这种方法提高了癫痫研究和临床实践的准确性和效率,同时为个性化治疗策略开辟了新可能性。”
技术突破

研究人员使用两种AI辅助工具解码了32种模拟人类遗传多样性的近交系小鼠以及Angelman综合征小鼠模型中诱导癫痫发作的未充分探索的行为和动作领域。他们识别了63个可解释的行为组。

对这些行为组的分析揭示了区分癫痫发作状态、跟踪进展以及与小鼠性别、品系和突变相关的独特模式。

“展望未来,分析智能手机和家庭监控设备拍摄视频的能力具有令人兴奋的意义。这可能改变在诊所外识别癫痫发作的方式,为家庭和护理人员提供贡献宝贵诊断信息的简单方法。”Gu表示,”这在远程医疗环境中尤其关键,因为神经科医生和癫痫专家的可及性通常有限,特别是对于服务不足和农村社区的患者。”
应用前景

研究第一作者、俄亥俄州立大学神经科学系研究生研究助理、兽医学院兽医学博士候选人Yuyan Shen指出,类似方法也可能有益于患有癫痫的宠物,视频分析可能帮助兽医和主人在日常环境中更好地诊断和管理癫痫发作活动。

查看全文: 点击查看原文 |
⏰ 发布时间: 2025年10月02日

基于多维神经网络的AI增强装配式美学与低碳设计结合3D打印技术在连锁酒店建筑中的应用 | 科学报告

【编者按】

在绿色转型成为全球共识的当下,酒店业如何实现可持续发展成为重要课题。本文从装配式建筑技术切入,揭示了其在提升能源效率、减少资源浪费方面的创新价值,更通过对接联合国可持续发展目标,构建了可量化、可推广的行业实践框架。这种将技术革新与系统性目标管理相结合的研究路径,为旅游业低碳转型提供了兼具前瞻性与实操性的解决方案。

figure 5
可持续发展目标对齐

通过对接可持续发展目标(SDG 7:能源效率、SDG 8:可持续旅游、SDG 12:通过预防、减少、回收和再利用大幅减少废物产生),该研究促进了酒店业负责任的消费和生产模式。

装配式建筑优势

与传统建筑技术相比,装配式建筑因其效率高、废物减少和碳足迹较低而作为可持续改造的有效方法受到关注。预制化允许在受控条件下进行精确制造,最大限度地减少材料浪费并提高能源效率。

研究框架构建

本研究考察了理解AI增强改造对装配式酒店设计、可持续性和客户体验影响的七个关键构念,特别关注低碳战略和3D打印技术的整合。

“AI驱动改造评估了机器学习、生成设计和3D打印等先进技术的使用,以优化酒店改造期间的效率、能源使用和资源管理。”
“美学设计探索酒店内部的视觉吸引力和创造力,重点关注空间布局、照明和纹理等元素,所有这些都通过AI增强以确保美学质量和功能性。”
figure 1
“低碳设计评估可持续实践的整合,包括节能材料、可再生能源系统和环保施工方法,并通过3D打印进一步支持以减少材料浪费和碳足迹。”
“舒适性与功能性衡量客人对舒适度和便利性的感知,包含房间布局、温度控制和可达性等因素,所有这些都通过AI驱动和3D打印解决方案进行优化以提高整体客人满意度。”
“感知可持续性捕捉游客对酒店环境实践和可持续性承诺的看法,强调低碳和3D打印技术在创造环保空间中的作用。”
“游客满意度评估整体客人体验,包括设计质量、舒适度、服务和价值,所有这些都受到AI、低碳战略和3D打印整合的影响。”
“游客忠诚度衡量客人再次入住酒店并向他人推荐的可能性,将满意度与环境可持续性和创新设计联系起来。”
figure 3

这些构念共同形成了一个综合分析框架,用于分析AI增强装配式酒店改造中创新、可持续性和客人参与之间的相互作用,整合了3D打印和低碳设计解决方案。

未来展望

展望未来,机器人智能建造和3D打印在装配式建筑中的整合为改造建筑和施工行业提供了令人兴奋的机会。这些技术,特别是在多场景环境中应用时,有潜力显著提高装配式建筑的效率、可持续性和设计灵活性。
机器人建造方法与AI驱动的3D打印相结合,能够制造传统建造方法以前无法实现的高度复杂几何形状。这为建筑师探索创新设计开辟了新的可能性,同时融入美学吸引力和功能性,同时保持低碳足迹。
此外,这些技术提供了自动化的优势,减少了劳动力短缺并提高了生产力,这在面对全球劳动力流失趋势时尤为重要。机器人建造和3D打印的可扩展性也为大规模快速建造提供了成本效益高的解决方案,同时优化材料使用并最小化废物——这是可持续发展目标(如SDG 12)的关键考虑因素,该目标侧重于可持续消费和生产模式。
将AI与机器人建造过程整合的能力允许实时调整和优化,确保建筑不仅为效率和可持续性而设计,而且能够适应不断变化的环境和功能需求。随着这些技术的不断发展,未来的应用可以进一步增强装配式建筑的定制化,为智能低碳城市发展提供新的范式。

figure 4
行业影响

此外,该研究为酒店建造和改造的未来进展提供了宝贵见解,特别是通过机器人智能建造和3D打印技术。这些创新有潜力进一步简化改造过程,减少材料浪费,并提高装配式建筑行业的效率。
这项研究为寻求采用尖端技术创建可持续、成本效益高且美观的酒店环境的行业利益相关者提供了路线图,最终有助于长期业务成功和行业范围的可持续性努力。

查看全文: 点击查看原文 |
⏰ 发布时间: 2025年04月17日

【泰国曼谷】曼谷医院利用AI优化患者就诊流程

【编者按】

当AI技术深度融入医疗流程,智慧医院正从概念走向现实。本文展示了曼谷医院如何通过AI人脸识别、智能分诊、自动化保险核验等系统重构就诊全流程,不仅实现了患者身份确认、科室匹配的高效协同,更通过数据驱动优化资源调配。从纸质表格到电子预筛,从人工排队到智能导引,这场数字化转型既提升了医疗服务的精准度,也重新定义了”以患者为中心”的就医体验。科技与医疗的深度融合,正在为行业效率与人文关怀找到新的平衡点。

A patient inquiring with a nurse
运作原理

作为其优化的患者就诊流程系统的一部分,这家三级医院实施了运行多种AI技术的自助服务终端,整合了各种登记步骤。
该系统具有AI人脸识别功能,用于识别和确认患者身份;AI症状检查器,初步筛查患者病史并将其转诊至合适的科室或诊所;以及用于自动保险验证的机器人流程自动化。该系统还可以获取患者收集个人数据的电子同意书,并发放电子就诊单以跟踪服务状态。
同时,曼谷医院的体检部门——健康设计中心(HDC)也从人工患者队列分配转变为数字系统。
其护士现在可以监控和管理患者队列,状态通过移动渠道和部门的电视屏幕传递给患者。该系统配备了一个AI,用于跟踪服务状态并建议重新利用房间以缓解某些区域的人流。

Research team behind the Chinese Diabetes Outcome Model at the Chinese University of Hong Kong Faculty of Medicine, together with the University of Oxford

HDC现在可以发送电子表格,患者甚至可以在去医院之前填写。AI会评估这些表格的健康风险,然后推荐合适的体检套餐。
该部门的AI副驾驶处理患者的检查清单、等待时间、预约和临床优先级,以推荐最佳的检查顺序。

重要意义
“自用AI增强其登记系统以来,曼谷医院的前端和后端程序(包括采集患者病史)均有所减少。由于登记步骤较之前的系统减少了45%,等待时间也缩短了。”
“医院声称,体检部门的患者队列现在也得到了均匀分配。”
A laboratory clinician reviewing results from a digital tablet

HDC每天管理200至300名患者,每位患者都有不同的体检套餐、程序和时间。借助AI,工作人员花费更少的时间通知患者等待时间和后续步骤,并回答重复性问题。等待时间较之前的人工系统减少了一半。

行业趋势

近年来,作为数字化转型计划的一部分,泰国的私立医院运营商越来越多地投资和采用数据及数字技术。
位于曼谷北部城市那空沙旺的私立三级医院Srisawan Hospital最近寻求GE HealthCare和InterSystems的帮助,以数字化其资产和人力资源管理,并在其曼谷分行安装集成的HIS。
为了证明其在EMR技术使用方面的成熟度,私立Principle Healthcare Group旗下的Princ Hospital Suvarnabhumi接受了HIMSS电子病历采用模型第7阶段的评估。它目前是泰国唯一获得此最高验证的医院,该验证于今年年初获得。

Two doctors discussing a patient's case using a digital tablet
查看全文: 点击查看原文 |
⏰ 发布时间: 2024年07月16日