按照目前人工智慧的發展階段，完全取代人工還有很多難關需要攻破；

但就意向篩選方面，高頻低效高壓的電話意向詢問的陌生獲客，已經有很多公司在做了，具體的效果也要看這個行業是否適合這種方式的篩選，不過相較於以前那種機械式的問答，已經更接近於人類的語言邏輯互動了，不過後續意向客戶的跟進和維護，在未來一段時間呢還是需要銷售人員來做的。

所謂的人工智慧，不過是個工具罷了

AI IM數字化透明化的速度帶來的共享性普惠性就是去中介化☯全面徹底碎片化精細化節點化☯區塊鏈保證人人的唯一性存在

叮！你有一封2025年的工作Offer ！

Gartner2018對人工智慧和“未來工作”的預測：

在2020年，人工智慧作為網路工作“發動機”，將創造230萬個工作機會，同時也會替代180萬個工作崗位；

在2021年，人工智慧技術將產生2.9萬億美元的商業價值，並節省62億小時的人工；

到2022年，五分之一從事非常規工作的員工將依靠人工智慧來完成他們的工作；

在過去的幾年裡國內外對未來工作的預測不斷重新整理著人們對傳統工作的認知也讓一些人對科技進步可能導致的大規模失業無比擔憂“未來的工作”已經成為當下的一個流行詞

美國南卡羅萊納州大學馬歇爾商學院的教授John Boudreau在《未來的工作: 傳統僱傭時代的終結》一書中，提出了“超職場時代”的概念：未來20年，90%的全職崗位將逐漸消失。

未來，人類將與RPA（機器人流程自動化）、AI（人工智慧）聯手，導致傳統僱員時代的終結，大部分全職工作崗位將會消失。所以，終身學習，提高自身競爭力成為了人類在職場的必需。

對於我們而言，

這到底是個好訊息還是壞訊息？

隨著科技的不斷進步與發展，越來越多的企業透過RPA（機器人流程自動化）和人工智慧的實施，實現了業務流程的自動化，解放了人力。

這是否也意味著

更多的工作將會被

自動化技術和人工智慧所取代？

根據Gartner研究資料顯示，在2021年，人工智慧可能帶來令人震驚的2.9萬億美元的新的商業價值和機會。

從以往的案例來看，科技的重大創新往往導致一些崗位的從業者暫時性失業，並且產生過渡期，然後是行業復甦和業務轉型。RPA和AI技術也不例外。

由此看來，

RPA（機器人流程自動化）

和人工智慧的產生，

實際上是為了解放人力勞動，

讓人們更好地發揮主觀能動性，

專注於更具高價值和創造性的工作。

RPA可以幫助人類

擺脫大量繁瑣的重複性任務，

為我們提供了更廣闊的

創新和創造的空間。

當“自動化”到來的同時

也創造了新的工作。

終身學習，

對於普羅大眾來說

可能會有些困難。

畢竟比起進取的自律者，

這個時代

似乎更流行“拖延”和“懶癌”。

然而現實是殘酷的，

在面對新挑戰時，

不改變就會被淘汰！

RPA機器人流程自動化

作為連線AI數字技術與

企業現存資訊系統的橋樑，

勢必成為企業不可或缺的重要工具。

RPA能夠幫助企業提高

員工的整體生產力和工作效率，

節省成本，實現可衡量的高投資回報率。

企業透過利用RPA和AI技術，

可以迅速處理結構化的資料，

而不僅僅是捕捉重複動作。

AI技術所實現的碎片化智慧場景，

透過RPA的連線，

最終完成由點到面的

全景化智慧場景落地。

隨著科技的不斷髮展，舊的工作模式被淘汰的同時，新的就業機會也會被創造出來。

只要人們不放棄學習和突破創新，科技帶來的將是曙光，而不是終結！

這是不會的，因為人工智慧沒有溫度！！！

只有部分機械式的推銷會被取代。

人永遠是這個世界精神主宰，人是需要互相溫暖的，機器永遠做不到。所以機械營銷也會轉變情感營銷。

人工智慧代替的是可量化，高頻次的工作項，所以不用擔心，除非你肚子墨水少了，而你還選擇了一個簡單高頻可複製得工作，那就有很大風險！

人工智慧會取代市場營銷人員的部分工作，能夠是部分市場營銷人員被取代，但是不能完全淘汰市場營銷人員。

市場營銷的部分工作，比如，部分市場分析和決策、廣告文案和投放等，能夠讓人工智慧技術來操作，但是，只要是面對人的工作，需要人的工作，都還是需要人去最終完成，人工智慧的最大問題就是，目前還不具備人的感情，不具備人的高階思維，而這些是AI不能取代的，所以，作為市場營銷人員要想不被淘汰，最好的辦法就是學會能夠利用人工智慧去幹市場營銷的事兒，這樣就實現了技術和自身能力的有效結合，反而利用了人工智慧技術為自己服務，人能最大的能力就是會利用工具。

人是世界上最複雜的“東西”（嗯，用人和AI相比的話想不出什麼詞了）！而營銷最重要的就是根據人性的弱點來進行商業推廣。

目前市面上可商業化的人工智慧大多都是機器學習為主，其核心就是監督學習。簡單來說就是，蒐集資料建立模型來解決該模型下的某一類問題。以智慧語音機器人為例，應用在電銷上的原理就是根據大量的場景對話來“學習”電銷，然後建立一個能解決電銷中顧客所問的問題的模型，最終並再應用。

總而言之，人工智慧就是學習問題然後解決學習過的問題。但人心太複雜了，目前至少我觀察中，並沒有可以能比較準確預測人性的人工智慧。以後會有，但現在沒有。或者說，能看懂人心的也只有人而已...