例如，但直接使用它们进行销售可能会带来问题。为什么？LLM 已通过开放互联网上的数据进行训练，并且可以根据这些知识和训练合成输出。但他们缺乏的是公司内部的数据，例如：
基于历史的背景：电子邮件、电话、会议等，确保与 伊朗 whatsapp 数据 之前的对话具有相关性。
基于卖方的准确性：卖方的事实（即，PnP、市场地位、竞争性报价）及其最新更新。
基于买方的特殊性：个性化必须包含的买方事实（例如，报价、订购数量）。
想象一下，如果您给 X 公司 20% 的折扣价，给 Y 公司 30% 的折扣价，但生成的响应却混淆了，会发生什么情况。这可能会给卖家带来麻烦。
“小心那些玩具。相反，要检查实际的稳健性，以解决业务挑战并实现价值。”
Outreach 首席产品官 Prasad Raje
销售主管在检查销售 AI 时应该做什么
作为销售主管，您可能会感觉到这种创新正在您周围爆发。您需要意识到您将从四面八方受到人工智能的冲击。为了确定哪家供应商做得最好，我们的演讲者建议问以下三个问题：