然而，与进行任何重大投资一样，考虑人工智能的投资回报至关重要。
衡量投资回报率可确保这些技术与公司的战略目标保持一致，并有助于为未来的投资决策提供信息，为持续增长铺平道路。在本指南中，我们将首先分享人工智能投资投资回报率的一些关键驱动因素、合适的 KPI 以及可能面临的挑战。您可以在我们的网络研讨会“从人工智能中获取投资回报率”中了解更多信息。
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人工智能的投资回报率是多少？
投资回报率 (ROI) 是衡量任何投资（包括人工智能）成功的关键指标。
要计算投资回报率，您需要将投资收益除以投资成本。结果数字可以表示为百分比或比率。要计算投资回报率，您可以使用以下公式：
正的投资回报率意味着投资产生的收益高于其总成本。另一方面，负的投资回报率则表示回报低于初始投资。
以下是计算投资回报率 (ROI) 的一些常用指标：
投资回报率
年化投资回报率
净现值（NPV）
为了考虑时间范围和货币价值的变化，请将净现值 (NPV)和内部收益率 (IRR)整合到您的分析中。对于 NPV，计算一段时期内未来净收益的现值（现金流入减去流出）：
其中t为时间段，r为折现率。IRR 有助于确定 NPV 等于零时的折现率，从而深入了解 AI 投资随时间推移的效率。
这些指标通过展示人工智能项目随时间调整的盈利能力来补充投资回报率，帮助企业平衡短期和长期的财务影响。
那么理想的投资回报率是多少呢？每个组织都有不同的意见，但让我们看看下面其他来源的说法。
根据微软支持的全球IDC研究显示，每投入1美元，平均可产生3.5美元的回报。此外，全球有5%的组织平均产生了8美元的回报。
92% 的人工智能系统在 12 个月内部署，40% 的实施机构在 6 个月内部署
平均而言，组织在初始投资后的 14 个月内即可实现回报。
B2B 领域 AI 投资回报率的关键驱动因素
为什么要衡量人工智能的投资回报率？以下是应该考虑的关键原因：
1. 通过自动化节省成本
人工智能驱动的自动化通过简化劳动密集型流程提供了巨大的成本节约潜力 office 365 数据库 最终提高了运营效率。
根据上述麦肯锡调查结果，受访者表示，采用分析型人工智能后，收入大幅增加，成本显著下降。
例如，通过将人工智能融入客户服务、采购和数据管理，公司可以降低管理费用、减少人为错误，并将资源重新分配到高价值任务上。
据麦肯锡和哈佛大学的研究人员称，如果在医疗保健领域更广泛地采用人工智能，美国每年可节省高达 3600 亿美元。
从制造业的预测性维护来看，人工智能已被证明能够有效降低运营费用，同时保持质量和性能标准。
例如，人工智能机器学习模型可以优化物流业务的成本策略。
2. 通过人工智能个性化实现收入增长
为了在激烈的竞争环境中脱颖而出，企业可以考虑一种解决方案——个性化。
AI个性化是使用机器学习算法来分析客户数据并提供定制的内容、产品推荐和优惠。
这种程度的个性化可以提高客户满意度和忠诚度，最终推动收入增长。它在所有公司（无论是 B2C 还是 B2B）中越来越受欢迎，因为它可以向潜在客户发送有针对性的相关消息。
借助人工智能，公司可以实时了解个人客户的行为
偏好和需求。这样就可以提供更有针对性的信息和产品，让每个客户都更容易产生共鸣。此外，人工智能个性化还可以根据过去的购买行为推荐个性化的追加销售或交叉销售机会，从而提高销量。
这种独特的个性化营销可以用于：
创建定制营销活动
优化潜在客户生成
提高转化率
例如，戴尔通过在其电子邮件活动中实施人工智能驱动的个性化，转化率提高了 79% 。
人工智能还通过聊天机器人和虚拟助手提供定制解决方案和实时帮助，帮助留住高价值客户。
这种积极主动、个性化的方法可帮助公司快速响应客户需求，建立信任和长期忠诚度，从而转化为持续的收入来源。
