对话式人工智能彻底改变了客户体验格局

在不断发展的客户体验领域，人工智能已成为引导企业实现无缝交互的灯塔。虽然人工智能早在最新一波病毒式聊天机器人出现之前就已经在改变企业，但生成式人工智能和大型语言模型的出现代表了企业与客户互动和管理内部工作流程方式的范式转变。

NICE 营销、数字和人工智能主管 Elizabeth Tobey 表示：“我们知道，当今的消费者和员工希望拥有更多工具来获得所需的答案，按照自己的方式更有效地完成工作。”

打破孤岛并减少客户和员工的摩擦是促进更无缝体验的关键。正如客户讨厌无用的自动聊天机器人将他们引导至相同的链接或常见问题解答页面一样，员工同样希望他们的数字解决方案将他们引导至最佳知识库，而无需过多的替代选项卡或无精打采的搜索。

“我们看到人工智能能够帮助提升这一点，使我们在这个更加复杂的环境中看到的所有这些斗争和障碍变得更加有效，更加注重实际满足员工和客户的需求和愿望，”托比说。

人工智能工具理解情绪和创建个性化答案的能力是当今大多数自动化聊天机器人的失败之处。输入对话式人工智能。托比说，它最近的进展有可能提供超越传统聊天机器人的人类可读和上下文感知的响应。

“我们看到了更多的收获，无论我如何提问或你如何提问，从自助服务或机器人返回的答案不仅会理解我们所说的内容，还会理解我们所说内容背后的意图它将能够利用我们背后的数据，”她说。

创建最优化的客户体验需要在带来便利的自动化和建立关系的人性化之间找到平衡点。托比强调了识别差距和最佳结果并利用这些知识创建专用人工智能工具的重要性，这些工具可以帮助平滑流程并打破障碍。

展望未来，托比指出知识管理（企业内存储和传播信息的过程）是推动客户体验中的人工智能从新颖走向新浪潮背后的秘密。

“我认为对我来说，令人兴奋和具有挑战性的事情之一就是解释所有这一切是如何联系起来的，”托比说。

本集《商业实验室》是与 NICE 合作制作的。

完整成绩单

Laurel Ruma：来自《麻省理工学院技术评论》，我是 Laurel Ruma，这里是商业实验室。该节目帮助企业领导者了解走出实验室并进入市场的新技术。

我们的主题是利用人工智能创造出色的客户体验，从呼叫中心到在线再到面对面。与客户建立关系并创建数据驱动但以人为本的支持团队对于企业至关重要。尽管技术格局不断变化，但拥抱未来并不一定是一场斗争。

给你两个词：基础人工智能。

我的嘉宾是 NICE 营销、数字和人工智能主管 Elizabeth Tobey。

该播客是与 NICE 合作制作的。

欢迎伊丽莎白。

伊丽莎白·托比：很高兴来到这里。今天很高兴谈论这个。

劳雷尔：太好了。好吧，让我们开始吧。为了为我们的对话设置一些背景，现在的客户体验状况如何？随着人工智能的发展，它会发生怎样的变化，并将继续发生变化吗？

伊丽莎白： 首先，我认为值得注意的是，人工智能并不是一项新技术，尤其是在客户体验 (CX) 时代。不过，其中一件相当新的事情是生成式人工智能，以及我们在 CX 范式中使用和能够使用大型语言模型的方式。所以我们知道，今天的消费者和员工希望拥有更多工具来获得他们需要的答案，按照自己的方式更有效地完成工作。因此，对于消费者来说，我们经常听说他们希望使用自己选择的数字解决方案或渠道来帮助在自己的时间、按照自己的方式找到答案并解决问题。

我认为当我们谈论代理人、员工或主管时，这同样适用。他们不一定想要通过替代选项卡或搜索多个不同的解决方案、知识库、不同的技术来完成工作或一遍又一遍地回答相同的问题。他们希望从事有意义的工作，真正让他们参与其中，让他们感觉自己正在产生影响。通过这种方式，我们看到联络中心和客户体验总体上不断发展，能够满足联络中心和客户体验中所有内容的[员工体验] EX 和 CX 不断变化的需求。

我们还看到人工智能能够帮助提升这一点，使我们在这个更加复杂的环境中看到的所有这些斗争和障碍变得更加有效，更加注重实际满足员工和员工的需求和愿望。顾客。

Laurel：良好客户体验的一个关键要素是与客户群建立关系。那么，就像您所说的一般人工智能，技术如何帮助建立这种关系呢？那么您发现了哪些最佳实践？

伊丽莎白： 这是一个非常复杂的问题，我再次认为，它可以追溯到能够使用技术来促进那些有效的解决方案或那些有影响力的决议的想法。这意味着什么取决于用例。

因此，我认为生成式人工智能和一般人工智能可以帮助我们打破组织中使用的不同技术之间的孤岛，以促进客户体验，这也可能导致弗兰肯堆栈的自然，可以孤岛和断裂和在这种体验中制造摩擦。

另一个是真正灵活和个性化，为寻求答案或解决方案的人创造有意义的体验。我想我们所有人都曾是消费者，我们向聊天机器人或网站提出问题，得到的答案要么是说他们不明白我们在问什么，要么是一个可能与我们相关的链接列表。我们在机器人中输入了一个关键字。我想说，这些都是我们现在正在努力实现的目标的初级概念。现在，借助生成式人工智能和这项技术，我们可以这样说：“我现在可以使用这些参数从 X 飞往 Y 的直飞航班吗？” 所涉及的自助服务可以以人类可读的、完整的答案进行回应，该答案仅针对我所询问的内容，而不是其他任何内容，而无需我点击许多不同的链接，为自己排序，并真正让我感觉像我一直使用的界面实际上并不能满足我的需求。所以我认为这就是我们的目标。

即使我作为消费者给出了一个用例，您也可以看到它如何应用于员工体验。因为员工正在处理多种交互，可能是语音，可能是文本，也可能两者都有。他们试图用更少的资源做更多的事情。他们拥有许多触手可及的技术，这些技术可能会或可能不会使事情变得更加复杂，而它们应该使事情变得更简单。因此，能够以这种方式与人工智能交互，帮助他们获得答案、解决方案、排除故障以支持他们的工作并让客户的生活更轻松，这对员工体验来说是一个巨大的游戏规则改变者。所以我认为这才是我们真正想要看到的。其核心是人工智能如何与我们的数据交互，以真正促进这些更好、更优化、更有效的结果。

Laurel：您提到了人们对聊天机器人和虚拟助理的熟悉程度，但您能否解释一下对话式人工智能的最新进展及其在呼叫中心客户体验方面的新兴用例？

伊丽莎白： 是的，我认为值得注意的是，在对话式人工智能和生成式人工智能的维恩图中，我们经常看到重叠，因为我们通常谈论基于文本的交互。对话式人工智能就是这样的，当我为对话的目的做出定义时，我在这里的定义是关于针对所提出的问题量身定制的人类可读的输出。生成式人工智能正在创造新奇的内容。它不仅仅限于文本，它可以是视频，它可以是音乐，它可以是图像。就我们的目的而言，它通常都是文本。

我认为这就是我们看到对话式人工智能所取得的进步，它能够更加灵活和适应性更强，以创建无限适应当前情况的新内容。这意味着在很多方面，我们看到了更多的收获，无论我如何提出问题或你如何提出问题，从自助服务或机器人返回的答案不仅会理解我们所说的内容，还会理解我们所说的内容。我们所说的背后的意图，它将能够利用我们背后的数据。

这就是人工智能解决方案不仅仅是一项技术，而是所有技术在幕后协同工作以使它们真正有效的地方。如果我过去有过积极或消极或类似的互动，这些数据还将有助于了解我的情绪、我与公司的历史。了解某人是新客户还是老客户，知道某人进来是因为他们遇到了许多不同的问题或疑问或疑虑，而不是仅仅为了追加销售或附加机会而进来。

这将改变互动的基调和轨迹。这就是我认为对话式 AI 与所有其他 CX 专用 AI 模型真正协同工作以提供更好的体验的地方，因为它不仅仅是一个非常优雅和个性化的答案。这也让我找到了我想要的解决方案或结果。这就是我觉得对话式人工智能在过去已经衰落的地方，因为如果不理解这种意图以及预期和最佳结果，就很难朝着最佳轨迹发展。

Laurel： 说到一切之间的最佳平衡，试图平衡人工智能和人性化，许多客户在提出投诉、退款、退货时实际上希望从零售购物或客户服务互动等公司的体验中摆脱出来，所有这些原因。这是一条很好走的路线。那么，如何取得平衡，确保客户享受人工智能、自动化、便利性和可用性的好处，同时又不失去人性化的一面？

伊丽莎白：我认为有很多不同的方法可以解决这个问题，但我认为这又是关于连接许多历史上公司一直保持孤立或独立的接触点。对我来说，网络存在、营销存在、销售存在、支持存在甚至运营存在的概念已经过时了。这些专业领域，甚至那些组织和在那里工作的人员确实需要相互联系。我觉得在很多方面我们已经陷入了这个技术进步的兔子洞，我们将其添加到我们的旧流程之上，这些流程有时可以追溯到几年前或几十年前，不再适用。

直到我们彻底重新思考所有这些，在某些情况下，这意味着在我们的流程中加入同理心，在某些情况下，这意味着打破这些筒仓之间的墙壁，并重新思考我们如何开展工作。我认为所有这些事情对于真正建立一个新的范式和一种新的客户体验方式都是必要的，以真正满足 2024 年我们现在所处的需求。我认为这是最大的障碍之一，也是最重要的因素之一。人工智能可以帮助我们做的事情。

因为我们看到的一些解决方案和好处实际上是关于识别差距、识别最佳流程或结果或产生良好结果的员工，然后找到一种方法利用这些信息采取行动来改善业务和改善客户体验。流动。我认为这是我们真正想要磨练的事情，因为在很多方面我们仍然在非常高的水平上谈论这项技术和人工智能。大多数人都同意说：“我知道我需要这个，我想实施它。”

但他们确实需要退后一步，思考在实施时他们正在寻找什么作为成功指标，以及他们将如何审查所有不同的技术、供应商和用例来选择哪一个首先，以及如何实施它，甚至如何选择合作伙伴。因为即使我们说所有解决方案和技术都是平等的（这是一个非常慷慨的说法），但这并不意味着它们都同样适用于每个用例的每个业务。因此，他们必须首先了解自己正在寻找的目标是什么，然后才能确保购买、构建或合作的任何产品取得成功。

Laurel：那么公司如何利用人工智能来定制个人层面的客户体验呢？那么您建议他们在创造这些整体体验时可能会遇到哪些重大挑战？

伊丽莎白：我确实认为组织内部的变革管理，了解我们将不得不改变这些肌肉和工作流程是组织面临的最重要的事情之一。无论您选择哪个合作伙伴或供应商，这种情况都会发生。这是你必须拥抱、运行并理解它将会发生的事情。我认为也能够退一步，不要假设你知道最好的用例，而是让人工智能几乎指导你什么是最有影响力的用例。

我们拥有的一些技术和解决方案可以进入并找到最适合自动化的领域。再说一次，当我说最好时，我的意思很模糊，因为对于不同的公司来说，这意味着不同的事情。这实际上取决于事物的设置方式、数据的含义以及它们现在在现实世界中实时执行的操作，以及我们的解决方案最终会发现和推荐什么。但能够实际使用这些信息，甚至可以为下一步做什么奠定更坚实的基础，并能够从根本上和结构上改变人类交互、访问、分析数据，然后对数据采取行动的方式。我认为这是我们现在在 CX AI 上看到的重大顿悟时刻之一，这是以前无法实现的。真正利用它的唯一方法是让人工智能在所有 CX 工作流程、工具、应用程序和数据中完全连接，这意味着拥有一个统一的平台，可以在整个客户旅程的所有交互中连接所有这些部分。

我认为这可能是让你困惑的最大障碍之一，因为它听起来很大。但这实际上是一个非常根本的基础层面的变革，它会级联起来，使您接下来采取的每一个行动变得更加简单和更快，并将开始加快组织内创新和变革管理的步伐。

Laurel：由于人工智能已成为跨行业客户互动和体验的关键工具，生成式人工智能现在如何纳入客户体验策略？这里有什么机会？

伊丽莎白：我们总是立即使用那些聊天机器人和自助服务。我认为那里的应用程序非常广泛，并且可能很容易让我们想到。能够在自己选择的频道中利用自己的时间，在未来的状态下进行对话，不知道也不关心您是否正在与人工智能或人类主导的交互进行对话，因为两者都同样快速且方便对您来说同样灵活、同样有效。我认为现在谈论的更有趣但可能不是每个人最关心的方式是我们如何帮助代理和主管。

我们听到很多关于人工智能副驾驶帮助特工的消息，在你的身边，助理会提示你采取下一个最佳行动，帮助你找到答案。我认为这些对于生成式人工智能来说确实是很棒的应用，我真的想强调这如何能够减轻那些目前正如我所说的过度劳累的员工的认知负担。这样他们就可以专注于更复杂的下一步，这需要人性化的思维和人性化的接触。

他们更像是对话的协调者和指挥者，其中许多较低级别和死记硬背的任务被转移给他们的副驾驶，在这种情况下，副驾驶是合作者。因此他们仍然可以控制编辑并决定接下来会发生什么。但副驾驶甚至可以在一瞬间解释一个非常可操作的任务可以在哪里发生并带头，或者当下需要说一些更具同理心的事情。同样，如果您在统一平台上拥有这个连接系统，则所有这些信息都可以输入到主管中。

现在，我们的主管生态系统中确实有了一位副驾驶员，他可以帮助他们从一个监工的角色转变为进来问“我今天需要做什么？我需要关注谁？” 为监管者回答这个问题，以便他们能够变得更具战略性和影响力，避免在出现危机时转移注意力。但是，要了解组织内部以及团队中正在发生的事情的完整背景，以便能够建立并改进他们，并在提供指导或辅导时更具战略性、主动性和个性化，甚至弄清楚如何向领导层提供信息关于进展顺利的事情。

因此，他们再次帮助提高业务节奏，提高员工和消费者的生活质量。而不是感觉他们几乎在分类并试图找出将精力花在哪里。他们的副驾驶实际上可以为自己分担很多事情。这总是通过生成式人工智能发生，因为无论您是提取数据还是想要自动化或个性化仪表板的任何类型的操作，它都是您拥有的对话界面。

所有这些都可以完成，不需要知道如何编码，编写 SQL 查询，诸如此类的事情，这在过去曾经是进入的障碍。

Laurel：所以这有点像是公司如何投资生成式人工智能作为内部支持员工的一种方式？那里有一个学习曲线，以及外部客户。我知道现在还为时过早，但是还有什么其他可能的好处呢？

伊丽莎白： 我认为，正如我所说，我们正在开发的某些技术的一个“顿悟”时刻实际上是围绕着利用非结构化数据的对话界面。有了正确的知识管理和正确的专用人工智能，你将能够接纳像我这样的人。自从我编写任何代码或完成任何复杂的事情以来，已经有几十年了，您将能够让我能够与我们的全部 CX 数据进行交互。能够拉动它，通过对话界面提出问题，该界面看起来很像我们今天所了解和喜爱的搜索引擎，并获取有助于通知我的个性化报告或仪表板。

然后，在看到所有这些信息后，我可以以同样的方式继续对话，深入了解这些信息，然后甚至可能采取自动化操作。再次，这又回到了这样的想法：将整个技术堆栈中的事物集成起来，以参与整个旅程中的所有数据和客户交互的所有不同领域，从而使这成为可能。我认为这对我们来说是一个非常重要的时刻。我认为这就是……至少我仍在努力帮助人们了解如何将其应用到他们的业务中非常有形的、有影响力的、直接的用例中。因为它仍然感觉像是一个需要很长时间、需要很多钱的大项目。

但实际上，这只是真正的新技术，它为我们如何与数据交互开辟了一个全新的可能性世界。我们以前没有这种能力。我再说一遍，这并没有消除任何数据科学家、工程师或分析师。我们已经知道，无论您签约或雇用多少人，他们在第一天走进来时就已经充分利用了。这实际上是利用他们的专业知识并能够对其进行调整，使他们更具影响力，然后向更多的人提供这种洞察力和以结果为中心的工作以及与数据的交互。

这样他们就可以更好地利用这些以前无法访问和分析的信息。

Laurel： Elizabeth，当您思考未来时，您对人工智能和客户体验方面的哪些创新或发展最感兴趣，您如何预测这些趋势的出现？

伊丽莎白： 我想你会听到我和我们组织内的人们谈论知识管理如何成为人工智能的核心。因为你的人工智能的好坏取决于它所训练的数据，而你的数据的呈现方式和人工智能的访问方式将是一个巨大的游戏规则改变者，决定你的人工智能项目是否会真正为你工作，或者会步履蹒跚，无法实现你的目标。所以我认为对我来说，令人兴奋和具有挑战性的事情之一就是解释所有这一切是如何联系在一起的。

尽管在很多方面我们都在谈论大型语言模型和人工智能。有时，我们在 CX 中讨论了很长时间的一些事情，知识管理是所有这一切背后的秘密，它将使我们从新颖、有趣、有趣的演示变成真正有影响力的东西为您的企业创造收入。

劳雷尔：非常感谢伊丽莎白今天加入我们的商业实验室。

伊丽莎白：谢谢你邀请我。这是一次很棒的谈话。

劳雷尔：那是伊丽莎白·托比 (Elizabeth Tobey)，她是 NICE 营销、数字和人工智能部门的负责人，我在马萨诸塞州剑桥市（《麻省理工学院》和《麻省理工科技评论》的所在地）与她进行了交谈。

这就是本期商业实验室的内容。我是你们的主持人，劳雷尔·鲁玛。我是《麻省理工科技评论》定制出版部门 Insights 的全球总监。我们于 1899 年在麻省理工学院成立，您可以在网络上以及每年世界各地的活动中找到我们的印刷品。有关我们和展会的更多信息，请访问我们的网站 technologyreview.com。

无论您在哪里获得播客，都可以观看该节目。如果您喜欢本集，我们希望您能花点时间给我们评分和评论。商业实验室是《麻省理工科技评论》的产物。本集由 Giro Studios 制作。感谢收听。

此内容由《麻省理工科技评论》的定制内容部门 Insights 制作。它不是由《麻省理工科技评论》的编辑人员撰写的。