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尽管标准人工智能算法非常复杂（而且非常出色），但它目前仍在努力适应和捕捉这些细微的差异。 由于这些差距，它目前只能提供与特定业务需求不太匹配的通用输出。此外，由于缺乏个性化，它会阻碍 B2B 关系中两个非常重要的组成部分，即信任和有意义的参与。


人工智能也常常无法真正提供真正的价值，因为它无法提供定制的见解或建议，不像外向型机构。我们甚至可以进一步弥补个性化方面的差距，从面向客户的应用程序转向内部运营。 B2B 销售人员严重依赖个性化的潜在客户评分和预测，而 AI 千篇一律的方法在这些领域根本行不通。


即使是在线潜在客户开发公司也遇到了同样的问题，AI 无法个性化潜在客户、细分市场或利基市场。这是一个真正的巨大障碍，阻碍了 AI 满足 B2B 领域的高期望。因此，只有当 AI 能够提供能够满足每个企业特定需求的定制解决方案时，它才能在 B2B 领域掀起波澜。


B2B 数据隐私问题 AI 无法在 B2B 中发挥作用的另一个重要原因是数据隐私问题的巨大挑战。这影响了企业的法规遵从性，也影响了客户信任的建立。企业正在通过 AI 驱动的应用程序推动大量数据，以帮助他们做出决策并简化运营，而这些数据正以惊人的速度增长。


但海量的数据往往包含敏感信息，如商业机密、财务记录和客户详细信息。在这方面，人们提出了法律和道德问题，因为人们总是担心数据泄露甚至滥用。 作为回应，CCPA 和 GDPR 等严格法规强制执行严格的数据保护标准，要求企业实施强有力的措施来保护信息。


如果企业拒绝遵守这些规定，那么他们不仅将面临 希腊 whatsapp 数据 巨额罚款，而且公司声誉也将遭受无法弥补的损害。因此，目前的困境是：如果人工智能想要顺利地与 B2B 业务整合，那么它必须首先能够向利益相关者证明他们的数据正在以最高的安全性和透明度进行处理和管理。


这并不像听起来那么简单。我们谈论的和频繁的审计。为了实现透明度，企业必须坦率地说明这些人工智能系统将如何处理和利用数据，通过清晰的沟通与客户建立和维持信任。


而让事情变得更加困难的是，这些出色的人工智能算法还必须是可解释的。客户需要了解他们的数据是如何被使用的，以便做出明智的决定。 这种透明度对于符合道德规范的 AI 实践非常重要。集成问题集成问题是 B2B 行业考虑采用 AI 时的一个大问题，主要是因为企业现有 IT 基础设施和 AI 系统之间存在兼容性问题。


在当前市场中，大多数企业都在使用传统系统，这些系统可能无法支持 AI 技术的高级功能。要让这两个难题迎刃而解，需要一个集成过程，对现有软件和硬件进行大量修改。 您必须确保您的利润能够承受财务打击，并做好应对延长时间的准备。