Các ví dụ về tác nhân AI cho thấy cách các nhân viên phần mềm chuyên môn có thể chuẩn bị các nhiệm vụ nghiên cứu, tiếp cận, nội dung, hoạt động và quy trình để con người đánh giá. Các tác nhân hữu ích không chỉ chạy ở chế độ nền. Họ biến công việc kinh doanh lặp đi lặp lại thành kết quả đầu ra có cấu trúc, các điểm kiểm tra rõ ràng và bàn giao mà nhóm có thể tin cậy.
Ai nên sử dụng các ví dụ về tác nhân AI này?
Hướng dẫn này dành cho những người sáng lập, lãnh đạo GTM, người điều hành đại lý, nhóm RevOps và nhóm bán hàng tập trung vào thương mại để quyết định vị trí của các đại lý AI trong công việc hàng ngày.
Dùng bốn câu hỏi để đánh giá từng ví dụ:
- Đại lý cần đầu vào gì?
- Nó chuẩn bị đưa ra quyết định hoặc sản phẩm nào?
- Đánh giá của con người diễn ra ở đâu?
- Hệ thống nào nhận được sự chuyển giao?
Lớp đánh giá đó quan trọng. Các tác nhân AI mạnh nhất khi chúng chuẩn bị công việc mà con người có thể kiểm tra, chỉnh sửa, phê duyệt hoặc từ chối trước khi hành động trực tiếp với khách hàng diễn ra.
Điều gì làm cho một tác nhân AI khác với tự động hóa?
Tự động hóa truyền thống tuân theo một quy tắc cố định: khi điều này xảy ra, hãy làm điều đó. Tác nhân AI có thể diễn giải một bản tóm tắt, thu thập ngữ cảnh, so sánh các tùy chọn, soạn thảo kết quả đầu ra và đề xuất bước tiếp theo. Tính linh hoạt đó rất hữu ích nhưng cũng tạo ra rủi ro khi đại lý che giấu thông tin hoặc hành động của mình mà không được xem xét.
Đối với quy trình công việc kinh doanh, tiêu chuẩn phải đơn giản: tổng đài viên chuẩn bị công việc và người vận hành kiểm soát quyết định.
Các mô hình lực lượng lao động AI mạnh nhất bao gồm:
- Vai trò chuyên gia được đặt tên, chẳng hạn như nhà nghiên cứu, AI SDR, nhà xuất bản nội dung, trợ lý trang web hoặc trợ lý CRM
- Đầu vào được xác định, bao gồm bản tóm tắt kinh doanh, nguồn được phê duyệt, bối cảnh CRM, dữ liệu lô hàng hoặc quy tắc chiến dịch
- Kết quả đầu ra có cấu trúc, chẳng hạn như tóm tắt tài khoản, bản nháp tin nhắn, gói nội dung, quyết định định tuyến hoặc ghi chú CRM
- Điểm kiểm tra phê duyệt trước khi tiếp cận, xuất bản, quảng bá dữ liệu hoặc xử lý khách hàng nhạy cảm
- Xóa chuyển giao sang hệ thống hoặc chủ sở hữu tiếp theo
Điều này giúp AI luôn hữu ích mà không biến quy trình làm việc thành hộp đen.
Ví dụ về đại lý AI để bán hàng và tiếp cận
Các nhóm bán hàng thường bắt đầu với các đại lý AI vì việc nghiên cứu, ưu tiên và chuẩn bị thông điệp lặp đi lặp lại nhưng vẫn cần có sự phán đoán.
Đại lý nghiên cứu tài khoản
Đại lý nghiên cứu tài khoản thu thập bối cảnh công ty đại chúng, tín hiệu danh mục, thông tin vận chuyển hoặc hải quan, hoạt động trang web, ghi chú CRM và những thay đổi kinh doanh gần đây. Đầu ra của nó phải là một bản tóm tắt tài khoản, không phải là điểm bí ẩn.
Các lĩnh vực hữu ích bao gồm nhận dạng công ty, thông tin nguồn, lý do mua hàng, giả thuyết của người ra quyết định, rủi ro và hành động tiếp theo được đề xuất. Đối với hoạt động bán hàng theo hướng thương mại, thông tin có thể bao gồm hồ sơ nhập khẩu, hồ sơ xuất khẩu, chi tiết vận đơn, mối quan hệ với nhà cung cấp, mô tả sản phẩm và tần suất vận chuyển.
Đánh giá của con người phải xác nhận rằng tài khoản là có thật, có liên quan, không bị ngăn cản và đáng để tiếp cận.
Đại lý chứng nhận chính
Đại diện thẩm định khách hàng tiềm năng sẽ xem xét các biểu mẫu gửi đến, danh sách hội thảo trên web, quét sự kiện, giới thiệu hoặc tệp khách hàng tiềm năng được tải lên. Nó so sánh từng bản ghi với các quy tắc phù hợp như loại công ty, khu vực, danh mục sản phẩm, vai trò, quy mô giao dịch, trạng thái khách hàng và danh sách loại trừ.
Đại lý nên tách riêng các hồ sơ đủ tiêu chuẩn, không đủ tiêu chuẩn, trùng lặp, không rõ ràng và bị hạn chế. Các bản ghi không rõ ràng cần được xếp hàng xem xét thay vì tự động xóa hoặc gửi tự động.
Đại lý lập kế hoạch tiếp cận
Nhân viên lập kế hoạch tiếp cận biến bản tóm tắt tài khoản đã được phê duyệt thành một góc thông báo, bản nháp lần chạm đầu tiên, logic theo dõi và trả lời các đề xuất chi nhánh. Nên sử dụng thông tin một cách cẩn thận và tránh đưa ra những tuyên bố mà nhóm không thể hỗ trợ.
Điểm xem xét là bản tóm tắt của chiến dịch: tài khoản mục tiêu, lý do liên hệ, các trường cá nhân hóa đã được phê duyệt, ưu đãi, kêu gọi hành động, quy tắc ngăn chặn và đường dẫn báo cáo.
Đại lý định tuyến trả lời
Tác nhân định tuyến trả lời sẽ phân loại các phản hồi là quan tâm, không phải bây giờ, giới thiệu, phản đối, hủy đăng ký, không có mặt tại văn phòng, chào mời nhà cung cấp hoặc không rõ ràng. Nó có thể soạn thảo các câu trả lời được đề xuất và chỉ định chủ sở hữu tiếp theo.
Các danh mục nhạy cảm vẫn cần có quy tắc. Các câu hỏi về giá, mối lo ngại về pháp lý, yêu cầu mua sắm, thông báo chọn không tham gia và khiếu nại không được xử lý như tự động hóa thông thường.
Ví dụ về tác nhân AI cho tiếp thị và nội dung
Các tác nhân tiếp thị rất hữu ích khi nhóm cần biến các đầu vào rải rác thành các gói có thể xuất bản hoặc sẵn sàng cho chiến dịch.
Đại lý tóm tắt nội dung
Tác nhân tóm tắt nội dung chuyển đổi chủ đề, từ khóa, phân khúc người mua hoặc mục tiêu chiến dịch thành bản tóm tắt biên tập. Nó có thể thu thập mục đích tìm kiếm, đối tượng mục tiêu, phác thảo, tùy chọn liên kết nội bộ, rủi ro khiếu nại và thông tin cần thiết.
Đại lý này không nên phát minh ra số liệu thống kê, câu chuyện của khách hàng, chứng nhận hoặc tuyên bố điểm chuẩn. Nó nên gắn cờ thông tin còn thiếu và tách biệt các dữ kiện có nguồn gốc khỏi các giả định hiệu quả.
Tác nhân làm mới nội dung
Tác nhân làm mới nội dung sẽ xem xét một bài viết hiện có để tìm khung cũ, liên kết bị hỏng, số không được hỗ trợ, tài liệu tham khảo của đối thủ cạnh tranh đã lỗi thời và vị trí không khớp. Đầu ra phải là một bản tóm tắt chỉnh sửa có các phần cần giữ lại, viết lại, kiểm tra tính xác thực, chuyển hướng hoặc gỡ bỏ.
Điều này đặc biệt hữu ích cho các trang web có nội dung cũ về bán hàng, CRM, dữ liệu hoặc khả năng phân phối hiện cần phù hợp với câu chuyện về lực lượng lao động AI mới hơn.
Đại lý cập nhật trang web
Tác nhân cập nhật trang web chuẩn bị các khối sao chép, cấu trúc trang, Câu hỏi thường gặp, siêu dữ liệu và ghi chú bản địa hóa cho trang sản phẩm hoặc giải pháp. Nó cũng có thể kiểm tra xem các liên kết, hình ảnh, mã ngắn và nội dung phía trước có còn nguyên vẹn về mặt cấu trúc hay không.
Điểm kiểm tra của con người phải diễn ra trước khi xuất bản, đặc biệt đối với các khiếu nại về pháp lý, quyền riêng tư, giá cả, sự tuân thủ, khách hàng hoặc bảo mật.
Ví dụ về tác nhân AI cho quy trình làm việc dữ liệu thương mại
Các nhóm tập trung vào thương mại cần nhiều hơn một danh sách tên. Họ cần một cách để biến thông tin thị trường vật chất thành các quyết định về tài khoản.
Đại lý phát hiện nhà nhập khẩu
Đại lý phát hiện nhà nhập khẩu bắt đầu bằng danh mục sản phẩm, mã HS, tên nhà cung cấp, quốc gia, cảng hoặc tuyến thương mại. Nó tìm kiếm các công ty có vẻ muốn mua, di chuyển hoặc tìm nguồn hàng hóa có liên quan, sau đó nhóm chúng theo độ tin cậy và phù hợp.
Đầu ra phải bao gồm tên công ty trùng khớp, bí danh đã biết, trang web, địa điểm, mô tả sản phẩm, thông tin nguồn và ghi chú về sự không chắc chắn. Người đánh giá phải xác nhận thực thể trước khi bắt đầu làm giàu hoặc tiếp cận cộng đồng.
Đại lý xác minh nhà cung cấp
Đại lý xác minh nhà cung cấp so sánh danh tính nhà cung cấp đã được xác nhận với dữ liệu lô hàng, thông tin công ty đại chúng, mô tả sản phẩm, địa lý và mô hình mối quan hệ. Nó có thể giúp các nhóm thu mua, bán hàng hoặc thâm nhập thị trường quyết định liệu một công ty có xứng đáng được xem xét sâu hơn hay không.
Đại lý không được tự mình đưa ra quyết định về mặt pháp lý hoặc tuân thủ. Cơ quan này cần chuẩn bị thông tin, nêu bật những điểm không phù hợp và chuyển các trường hợp có nguy cơ cao đến đúng chủ sở hữu.
Đại lý lập bản đồ tài khoản của đối thủ cạnh tranh
Đại lý lập bản đồ tài khoản của đối thủ cạnh tranh sẽ xem xét các mẫu lô hàng hoặc hải quan có thể nhìn thấy để xác định các tài khoản, nhà cung cấp hoặc danh mục sản phẩm có liên quan đến đối thủ cạnh tranh. Công việc là tìm ra các tín hiệu cho nghiên cứu chứ không phải đưa ra các giả định như sự thật.
Các kết quả đầu ra hữu ích bao gồm danh sách tài khoản được chứng minh bằng thông tin, ghi chú đáng tin cậy, các chủ đề chồng chéo và nghiên cứu tiếp theo được đề xuất.
Ví dụ về tác nhân AI cho RevOps và CRM hoạt động
Các nhóm RevOps thường cảm nhận được giá trị của AI khi quá trình chuyển giao trở nên rõ ràng hơn.
Đại lý dọn dẹp CRM
Tác nhân dọn dẹp CRM tìm thấy các công ty trùng lặp, trường liên hệ cũ, chủ sở hữu bị thiếu, thẻ ngành không đầy đủ, miền không hợp lệ hoặc các giai đoạn vòng đời không khớp. Nó nên đề xuất các bản cập nhật trong hàng đợi xem xét trước khi thay đổi các bản ghi chuẩn.
Sự khác biệt đó rất quan trọng. Dữ liệu có nguồn gốc từ AI phải được coi là dữ liệu làm phong phú thêm ứng viên cho đến khi quy trình làm việc được xem xét thúc đẩy dữ liệu đó.
Tác nhân bối cảnh đường ống
Tác nhân bối cảnh quy trình tóm tắt lịch sử tiếp cận, các câu trả lời gần đây, thông tin tài khoản, phản đối mở, các bước tiếp theo và ghi chú của chủ sở hữu. Nó giúp người quản lý bán hàng hoặc chủ tài khoản hiểu những gì đã thay đổi mà không cần đọc mọi email hoặc hoạt động CRM.
Đầu ra tốt nhất phải ngắn gọn, có cấu trúc và gắn liền với các sự kiện nguồn. Nó phải làm cho hành động tiếp theo trở nên rõ ràng mà không che giấu sự không chắc chắn.
Tác nhân rủi ro dự báo
Tác nhân rủi ro dự báo sẽ tìm kiếm các mô hình giao dịch cần chú ý: không có hoạt động gần đây, thiếu bước tiếp theo, phản đối về giá chưa được giải quyết, hoạt động mua sắm bị đình trệ hoặc mức độ bao phủ của các bên liên quan yếu. Nó có thể đề xuất các nhiệm vụ tiếp theo, nhưng con người phải sở hữu lệnh gọi dự báo.
Ví dụ về tác nhân AI cho hoạt động và quản trị
Tác nhân vận hành giúp các nhóm tiếp tục thực hiện công việc mà không mất kiểm soát.
Tác nhân lập kế hoạch và chuyển giao
Tác nhân lập kế hoạch có thể đề xuất thời gian họp, chuẩn bị chương trình nghị sự, đính kèm bối cảnh tài khoản và chuyển giao cho chủ sở hữu phù hợp. Nó hữu ích nhất khi kết hợp với một bản tóm tắt rõ ràng: ai sẽ tham dự, tại sao cuộc họp lại quan trọng và điều gì sẽ xảy ra tiếp theo.
Đại lý xác thực dữ liệu
Tác nhân xác thực dữ liệu sẽ kiểm tra xem đầu ra AI có khớp với lược đồ bắt buộc hay không, liệu các trường có bị thiếu hay không, liệu các bản ghi nguồn có xung đột hay không và liệu kết quả có thể được truyền xuống một cách an toàn hay không.
Đối với quy trình công việc được quản lý, tác nhân này không phải là tùy chọn. Tất cả các lời nhắc, trang web, văn bản cơ sở dữ liệu, tệp đã tải lên và đầu ra mô hình đều phải được coi là không đáng tin cậy cho đến khi quá trình xác thực và xem xét diễn ra.
Đại lý đánh giá chính sách và rủi ro
Nhân viên đánh giá chính sách có thể gắn cờ các xác nhận quyền sở hữu rủi ro, trường hợp sử dụng bị hạn chế, thiếu ngôn ngữ chọn không tham gia, dữ liệu nhạy cảm hoặc hoạt động tiếp cận cần xem xét về mặt pháp lý hoặc người quản lý. Nó phải hỗ trợ sự phán xét của con người chứ không phải thay thế nó.
Quản trị tốt biến các đại lý thành những công nhân có thể được xem xét thay vì tự động hóa vô hình.
Làm thế nào các ví dụ phù hợp với một mô hình hoạt động
Các ví dụ trên có thể được tổ chức thành một quy trình công việc:
Tín hiệu -> Khách hàng tiềm năng -> Làm phong phú -> Quyết định -> Tiếp cận -> Quy trình
thông tin nắm bắt lý do cần quan tâm, chẳng hạn như hoạt động vận chuyển, lượt truy cập trang web, tín hiệu CRM hoặc sự thay đổi của thị trường.
Danh tính xác nhận công ty, tên miền, vị trí, mối quan hệ cha-con và trạng thái trùng lặp.
Nâng cao thêm người, vai trò, ứng viên liên hệ, ngữ cảnh tài khoản và nghiên cứu dựa trên nguồn.
Quyết định biến nghiên cứu thành hành động được đề xuất kèm theo các ghi chú về rủi ro và điểm phê duyệt của con người.
Tiếp cận tạo thông điệp, nội dung, nhánh trả lời hoặc nhiệm vụ vận hành từ bản tóm tắt đã được phê duyệt.
Quy trình bảo toàn kết quả trong CRM, báo cáo hoặc tạo phẩm lâu bền của dự án.
Mô hình này ngăn các nhóm coi tác nhân AI là công cụ bị ngắt kết nối. Mỗi tác nhân chuẩn bị một bước xác định và chuyển sang lớp tiếp theo với ngữ cảnh.
Nơi nghiên cứu sâu phù hợp
Nghiên cứu sâu phù hợp khi yêu cầu quá rộng để có thể tra cứu nhanh và quá quan trọng đối với câu trả lời không được kiểm tra. Nhóm thương mại có thể yêu cầu các nhà nhập khẩu tiềm năng của một loại sản phẩm trong khu vực. Nhóm bán hàng có thể hỏi tài khoản nào cho thấy thông tin mở rộng đáng tin cậy. Nhóm tiếp thị có thể hỏi khoảng trống nội dung nào đang cản trở chiến dịch.
Bên trong Dureach, Deep Research là một chế độ trong /app/copilot, không phải là một sản phẩm trò chuyện riêng biệt. Người dùng mở nút công cụ +, chọn Nghiên cứu sâu, xem xét chip chế độ có thể loại bỏ, chỉ trả lời các câu hỏi làm rõ có giá trị cao và phê duyệt kế hoạch trước khi bắt đầu thực thi.
Quy trình làm việc là:
Nhắc -> Làm rõ -> Lập kế hoạch -> Phê duyệt -> Nghiên cứu -> Xác thực -> So khớp -> Loại bỏ trùng lặp -> Hiện vật -> Đánh giá
Quá trình chạy phải do máy chủ sở hữu, do đó, việc làm mới, điều hướng hoặc đóng tab sẽ không dừng công việc. Tiến trình phải thể hiện hoạt động có thể quan sát được chứ không phải chuỗi suy nghĩ ẩn giấu. Các kết quả đầu ra phải được xác thực dựa trên một lược đồ, khớp với dữ liệu về công ty, người liên hệ và lô hàng hoặc sản phẩm khi thích hợp và được lưu giữ dưới dạng các tạo phẩm có thể xem xét được với nguồn gốc xuất xứ.
Dureach phù hợp với danh mục như thế nào
Dureach là lực lượng lao động AI được nhà điều hành đánh giá để thực hiện kinh doanh. Các nhóm giao công việc thực tế cho các chuyên gia AI được nêu tên để nghiên cứu, tiếp cận, xuất bản, làm việc trên trang web và vận hành CRM, với các điểm đánh giá rõ ràng trước khi công việc nhạy cảm được tiến hành.
Đối với quy trình công việc thương mại toàn cầu, Dureach kết nối công việc của đại lý AI với việc thực hiện thông tin trong quy trình: lô hàng hoặc thông tin hải quan trở thành danh tính công ty, làm giàu, quyết định tài khoản, tiếp cận, trả lời, bối cảnh CRM và quy trình.
Bạn có thể khám phá mô hình chuyên gia rộng hơn trên trang Thuê đại lý AI. Trang Đại lý bán hàng AI đề cập đến việc thực hiện bán hàng và Dữ liệu thương mại giải thích cách vận chuyển và thông tin hải quan hỗ trợ nghiên cứu, thăm dò và phân tích thị trường.
Cách chọn quy trình làm việc của tác nhân AI đầu tiên
Bắt đầu khi công việc lặp đi lặp lại, tốn kém để xem xét thủ công và đủ rủi ro để cấu trúc trở nên quan trọng.
Sử dụng danh sách kiểm tra triển khai này:
- Chọn một công việc kinh doanh, chẳng hạn như nghiên cứu nhà nhập khẩu, đánh giá tài khoản, làm mới nội dung, định tuyến trả lời hoặc dọn dẹp CRM.
- Xác định đầu vào được phép và đầu vào bị cấm.
- Viết định dạng đầu ra dự kiến.
- Quyết định trường nào được xác minh, suy luận, ứng viên hoặc thiếu.
- Thêm điểm kiểm tra phê duyệt trước khi làm việc với khách hàng hoặc cập nhật dữ liệu chuẩn.
- Định tuyến bàn giao vào CRM, không gian làm việc của dự án, hàng đợi hoặc chủ sở hữu tiếp theo.
- Xem lại kết quả và chỉnh sửa của người vận hành trước khi mở rộng quy trình làm việc.
Người đại diện đầu tiên giỏi nhất hiếm khi là người hào nhoáng nhất. Nó giúp loại bỏ công việc chuẩn bị lặp đi lặp lại đồng thời đưa ra quyết định dễ kiểm tra hơn.
Câu hỏi thường gặp
Đại lý AI trong kinh doanh là gì?
Nhân viên AI trong doanh nghiệp là những nhân viên phần mềm chuyên nghiệp chuẩn bị các nhiệm vụ như nghiên cứu, tiếp cận, tóm tắt nội dung, kiểm tra dữ liệu, định tuyến trả lời và cập nhật CRM. Chúng hữu ích nhất khi kết quả đầu ra của chúng được cấu trúc và xem xét trước khi hành động.
Một ví dụ đơn giản về tác nhân AI là gì?
Một ví dụ đơn giản là một đại lý nghiên cứu tài khoản. Nó thu thập bối cảnh của công ty, thông tin nguồn, lý do mua hàng và đề xuất hành động tiếp theo, sau đó gửi bản tóm tắt cho người đánh giá trước khi bắt đầu tiếp cận.
Tác nhân AI khác với chatbot như thế nào?
Chatbots thường trả lời trong một cuộc trò chuyện. Các tác nhân AI được giao một công việc, thu thập hoặc chuyển đổi bối cảnh, tạo ra sản phẩm có thể bàn giao và giao công việc cho hệ thống hoặc chủ sở hữu khác. Các tác nhân an toàn nhất bao gồm các điểm kiểm tra phê duyệt.
Các đại lý AI có thể tự động gửi tiếp cận không?
Một số hệ thống có thể gửi thông tin tiếp cận, nhưng các nhóm phải phê duyệt nhắm mục tiêu, thông tin, xác nhận tin nhắn, trạng thái ngăn chặn và quy tắc trả lời trước khi tin nhắn gửi đến khách hàng được gửi đi. Các câu trả lời nhạy cảm phải tuân theo các quy tắc đánh giá của con người.
Những tác nhân AI nào giúp các nhóm tình báo thương mại?
Các cơ quan lập kế hoạch tiếp cận, phát hiện nhà nhập khẩu, xác minh nhà cung cấp, lập bản đồ tài khoản của đối thủ cạnh tranh, giải quyết danh tính công ty, làm giàu và lập kế hoạch tiếp cận đều có thể hỗ trợ quy trình làm việc thông minh thương mại khi họ lưu giữ thông tin nguồn và ghi chú về sự không chắc chắn.
Rủi ro lớn nhất với các tác nhân AI là gì?
Rủi ro lớn nhất là để các bản ghi cập nhật đầu ra AI chưa được xác thực hoặc tiếp cận khách hàng mà không được xem xét. Các nhóm nên xác thực các lược đồ, lưu giữ thông tin, tách dữ liệu ứng viên khỏi dữ liệu đã được xác minh và hiển thị các điểm phê duyệt.
Một nhóm nên bắt đầu từ đâu với các tác nhân AI?
Bắt đầu với một quy trình làm việc lặp lại đã có tiêu chí đánh giá rõ ràng. Điểm khởi đầu tốt bao gồm nghiên cứu tài khoản, đánh giá khách hàng tiềm năng, làm mới nội dung, định tuyến trả lời và dọn dẹp CRM.