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面對下一代客戶體驗,人工智能潛力無限

2017-05-17 09:29:37   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點擊:


  如果我問你:“你經(jīng)常和人工智能(AI)打交道嗎?”,你會說些什么?又如果我告訴你,不但你現(xiàn)在實際接觸AI的次數(shù)遠超想象,并且五年后對AI的依賴會大大勝過傳統(tǒng)電話服務,你會怎么想呢?你會認同我的說法,還是認為我腦子有?
  在你下結論之前,認真看看我們生活的現(xiàn)實世界吧!今天,像AppleSiri、微軟小娜一類的人工智能型虛擬助手已經(jīng)變得司空見慣。事實上,如果你有一部蘋果手機,那么你很可能正是體驗過Siri的多達98%的“大多數(shù)”中的一員。到2020年,超過2.5億的消費者會選擇聯(lián)網(wǎng)汽車,依賴它們的自動駕駛、變道和停車功能。而今年,預計每分鐘都會售出50部支持AI的設備,比如Amazon Echo。
  總體而言,頂尖分析公司如Gartner、Forrester等估計,未來五年時間里,AI將在智能分析技術的驅動下重塑客戶體驗,其深度遠勝其它任何技術。伴隨著快節(jié)奏的創(chuàng)新腳步,這種發(fā)展軌跡有很大可能性意味著傳統(tǒng)電話的接近滅絕。想想看,輔助/自動服務目前在使用率方面實際上已經(jīng)和傳統(tǒng)電話勢均力敵,不分勝負了。從2015年到2017年這短短幾年里,電話聯(lián)絡就減少了17%,只占據(jù)總體通訊互動的大約55%,而輔助/自動服務的比率已經(jīng)增長至45%。
  人工智能蓬勃發(fā)展:從幻想到現(xiàn)實
  突然之間,高水平的人工智能依賴看起來好像不再那么瘋狂了。這也是理所當然。畢竟,這項技術現(xiàn)在是我們絕大多數(shù)日常生活體驗的背后推手。例如,我們見證了基于AI的認知醫(yī)療如何找出患者護理的不足之處,并自動執(zhí)行個性化干預;公司推出以會話AI為基礎的聊天機器人,以便能跨多個平臺同消費者直觀的溝通交流;教育工作者努力對孤立式的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)加以統(tǒng)一,建立學校特有的預測模型。全世界都在積極擁抱人工智能,這意味著各行各業(yè)都必須構建恰當?shù)募夹g基礎,以達成期望的客戶與用戶服務成果。
  但是事情往往說來簡單,做到卻很難。新技術的蓬勃興起、如IoT和AI等已經(jīng)使哪怕15年前的建筑物也無法滿足當今客戶對動態(tài)服務體驗的需求。企業(yè)發(fā)現(xiàn),過去幾十年內部署的系統(tǒng)不足以處理下一代數(shù)字化商務生態(tài)系統(tǒng)帶來的壓力。AI為數(shù)量繁多的新客戶體驗功能打開了大門,然而由于絕大多數(shù)公司仍在依賴于傳統(tǒng)的硬件與分層式基礎架構,他們很難讓新技術的完整潛力得到充分發(fā)揮。
  正是因為如此,下一代平臺的概念才在近些年來變得炙手可熱。這種技術開放、靈活,具備良好的未來前瞻性,讓公司能從根本上轉而致力滿足當前和將來的種種客戶需求。在今天這個充滿無限可能性的世界里,企業(yè)需要一個能力范圍也近乎無限的平臺。
  企業(yè)需要怎樣的下一代平臺來保證人工智能為己所用?
  然而,并非任何下一代平臺都能滿足人們對人工智能應用的期望。Avaya認為,下一代平臺必須具備三大功能,才能保證企業(yè)在智慧數(shù)字世界里真正達成人工智能的完整優(yōu)勢:
  消除“孤島”
  不是盡可能減少,而是徹底消除。很多公司由于人工智能“孤島化”而無法達成至關重要的客戶或用戶成果,這一點非常令人遺憾。在技術驅動下本應做到的客戶體驗功能受到顯著限制。盡管這些公司對AI的重要性已有所認識和實踐,但他們仍未能將其放到一個更高的發(fā)展層面上來看待。在Avaya,我們認為,下一代平臺必須能把人工智能輕松整合到任何現(xiàn)有的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)里,無縫達成數(shù)字化的端到端客戶之旅。就像我過去所說,客戶體驗成功的最大障礙在于孤島化的延續(xù)。特別是考慮到今天我們需要通過分析連接客戶服務全過程,問題體現(xiàn)得格外明顯。
  智慧自動化
  隨著企業(yè)數(shù)字化進程逐步推進,他們無疑會需要某種程度的自動化,以便對數(shù)不盡的聯(lián)網(wǎng)服務加以端到端的部署和管理。這種程度的自動化必須能夠加速、并定制消費者或用戶的體驗。比如,在一所支持AI的學校里,學生能收到根據(jù)自己每天的行程表(也就是說他們的運輸工具或者課外活動)個性化定制的自動SMS消息;或者我們也可以回想一下前面所說的2.5億聯(lián)網(wǎng)汽車。頂級汽車制造商如特斯拉、寶馬和奧迪等都在自動駕駛汽車的開發(fā)上重資投入。這種汽車里,自動M2M通訊勝過人與人之間的通訊。即便發(fā)生了機械問題,汽車也會自動撥打電話、或者發(fā)送SMS來要求司機提供更多信息,豐富自己的知識庫,以備將來同類事件。
  多重數(shù)據(jù)庫分析
  如果要我挑一個功能來特別強調,那么肯定就是多重數(shù)據(jù)庫分析。正如公司必須把AI整合到現(xiàn)有生態(tài)系統(tǒng),他們同樣也必須打破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫“孤島”。人工智能化客戶體驗的巨大力量在多重數(shù)據(jù)庫分析里體現(xiàn)得淋漓盡致。舉個例子,讓我們假設你要去阿根廷旅行。當你作為一名游客通過海關、進入阿根廷時,旅游公司不難對你進行針對性的跟蹤登記,進而根據(jù)自己從多個不同數(shù)據(jù)庫里獲取的資訊,開始為你提供情境化的端到端體驗。
  這種高水準的深層互動不但具備實現(xiàn)可能,更有望在短短幾年內成為行業(yè)標準。問題在于:我們怎樣才能讓企業(yè)更容易做到它?一個完全剝離硬件依賴性的、基于軟件的模型將是一切的起點。軟件自動化基礎架構充分利用云技術,支持公司方便、可靠、高彈性的開始擴展,讓這些人工智能衍生出的精彩成果得以實現(xiàn)。
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