客戶服務:挑戰在於知道如何使用人工智慧。沒有幻覺。.

以前,關注的焦點是技術本身、模型、演算法和技術精度。現在,競爭的差異在於知道如何使用它,即它是否會按照策略和業務目標實施。看該技術是否有效不再是隨機實驗。.

近年來,特別是隨著人工智慧模型的進步,尖端技術已被不同行業的企業和政府組織廣泛採用。如今,可以透過人工智慧使用大型預先訓練的模型來執行特定任務,其結果仍然可以阻止規劃的不穩定。.

競爭差異不再是獲得技術的機會,而是將其智慧地應用於企業的能力。.

對話式人工智慧不能透過說得好來產生價值,當它解決實際問題、了解客戶背景並與公司策略整合時,它就會產生價值。.

經過驗證的例子表明,與客戶交談可以盡可能接近用戶想要的內容。我們請一位朋友與食品業(尤其是肉類市場)的虛擬代理商交談。.

在最近的體檢中,他詢問哪種肉類適合糖尿病前期患者。考慮到問題的類型,他沒想到會得到答案。但是,代理人解釋說她理解這種擔憂,但她不提供醫療或營養建議。最好與您的醫生或營養師討論糖尿病前期。.

然而,她指出了肉的瘦肉,例如 菲力牛排 和 小鴨, ,並建議更輕的準備模式。.

這就是對話式人工智慧的新現實:能夠談論與其範圍相關的主題。只有當專案在與品牌的對話中考慮客戶期望的所有細微差別時,這才有可能實現。.

對於該模型,考慮了:

''有一個能夠預測需求而不是簡單地回答問題的人工智慧代理;
^^^^^將來自強大而準確的知識庫的回應文本化;
提供客戶歷史背景的回應;
透過高效的對話流程實現內部流程自動化。.

技術仍然至關重要

它不能成為商品。它的使用必須與業務目標保持一致,對話式人工智慧必須與客戶期望連結。如果沒有適當的模型,執行可能會失敗。但如果技術基礎薄弱,解決方案將無法發揮作用,客戶也不會很快返回與品牌對話。.

對話式人工智慧的成功必須考慮的面向

我們知道,它們的執行和策略很困難,許多公司仍然在定義明確的用例、資料治理、成功指標和組織適應這一新現實的文化方面遇到困難。.

科技為無限多種用途打開了大門。然而,今天「不同之處在於如何使用它與滿足專案目標的高效模型」。真正的價值在於規劃和執行,重點是真正的影響「需要方法論、願景和策略協調的東西」。.

路易斯·塔德利的 é 執行長 Getbots。.