科学＆テクノロジー

AIが洞察と行動の間のギャップをどのように橋渡しするか

あなたのビジネスと消費者の間のすべての相互作用は、あなたの組織の誰かにとってどこかに価値があります。これは、どんな種類のビジネスを実行していても、どのチャネルを使用しているか、どのチャネルをターゲットにしても当てはまります。ほとんどの組織はこれを認識していますが、認識と養子縁組の間には常に大きなギャップがありました。テクノロジーはイネーブラーですが、一貫した方法で大規模に相互作用をキャプチャすることも、現在まで意思決定をサポートする方法でこれらの洞察を提供することもできませんでした。 人工知能（AI）は、上記などをすべて実行できます。ただし、AIはそれ自体が銀の弾丸の中にありません。対処する必要がある多くの可動部分があります。相互作用がどのように供給され、どのように使用されるかから、どのようなユースケースにどのようなAIを使用するか。 毎日受信トレイでデジタルトラベルを用意してください 以下のニュースレターを購読してください に基づいた3つの視点を以下に示します aintensify's 最初はクルーズで、現在は旅行内外のあらゆるセクターに適用されているコンタクトセンター向けのライブAIベースのソリューションを実行している4年以上の経験があります。戦略誰もがAI戦略について話しているので、非現実的な目標であまりにも大きすぎることで間違いを犯している企業があります。増強と自動化を区別することは、有用な第一歩です。増強は、AIが既存のワークフローとプロセスを強化するために使用される場所であり、多くの場合、実在の人と同期しています。自動化は、これらのプロセスが完全にAIにアウトソーシングされる場所です [model]、人間の関与を最小限に抑えたいと考えています。ほとんどの旅行ビジネスにとって、増強はより効果的なエントリポイントです。つまり、「AI戦略」は、改善が必要な組織内のユースケースを識別する「ビジネスプラン」として組み立てることができることを意味します。増強による連続的な改善は、テクノロジー（この場合はAIが数週間ではなく数時間で搭載される可能性がある場合、迅速かつ目に見える勝利をもたらします。 自動化は時間の経過とともに大きな勝利をもたらすことができますが、これは保証されておらず、直接的および間接的なコストは重要な場合があります。現在のAIの風景を読むことは、狭く始めて深くなるために、構築よりも購入する方が良いということです。私たちの分野では、AI対応の音声認識はオーディオファイルを構造化されたデータポイントに処理し、コンタクトセンターとの顧客のやり取りを、新規または既存の顧客関係管理（CRM）内の事前に定義されたカスタマイズ可能なフィールドに変換できます。 [system] または他の関連システム。より構造化された洞察が継続的にデータベースに供給されるにつれて、プロセス全体が改善され続けます。 AIの機械学習要素がどのように機能するかです。信号アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）は、AIイノベーションのファシリテーターとして見落とされるべきではありません。 APIにより、コンタクトセンターの会話からのデータを構造化されたデータから構造化データに変換し、ビジネス全体の他のシステムに通知できます。接続は、システムまたは集中データベースに直接対応でき、AIを介して摂取してから配布できます。絶えず更新および改善されたCRMをマルチチャネル送信機として考えて、衛星内に既に含まれるデータを補足するように信号を衛星に送信します。最終的な結果は、受信する追加の信号のために、各衛星がよりインテリジェントになることです。そして、衛星がすでに互いに話し合っているとき、純利益は累積的です。信号がプラスの影響を与える可能性のある衛星の範囲があります。収益管理チームは、顧客が予約しているもの（または予約していない）に基づいて、価格設定戦略を曲げて、需要予測を更新できます。マーケティングチームは、キャンペーンのパフォーマンスを評価し、発信者が最新のテレビスポットまたはスポンサーシップ取引を参照する（または参照しない）方法に基づいて戦略を改善できます。製品自体への粒状の大きな画像フィードバックは、改善と革新を知らせることができます。部門間で共有されるシグナルは、サイロを分解し、コラボレーションを促進し、全体的なビジネスパフォーマンスを向上させます。オーケストレーション 社内でそれをやろうとするのではなく、専門のパートナーと協力することの利点の1つは、専門家がAI市場の開発に加えていることです。大規模な言語モデルの違いは微妙ですが、重要です。どのモデルがケースバイケースで最適なバージョンを特定するには、スペシャリストの洞察が必要です。表面の価格設定の洞察と収益管理への信号を送信する最適なモデルは、感情を特定し、顧客サービスに信号を送信するのに最適ではありません。これは、感情、要約、推論などについて具体的に訓練されたさまざまな層のモデルがあるためです。また、旅行を含む特定の垂直のこれらの層の浮上について訓練されたモデルもあります。多くの場合、オーケストレーションの別の層が必要です。つまり、独自のAIモデルが市場に出回っているユーザーよりも優れているユースケースを理解することができます。持ち帰りこれがすべて複雑に聞こえるなら、それはそうだからです。しかし、私たちが住んでいるオープンでAPIベースの世界は、企業が技術スタックを再構築することなく、専門家と協力するオプションを持っていることを意味します。 AIの拡張は、APIを介して既存のインフラストラクチャに接続することができ、上のレイヤーとして機能します。企業やパートナーは、ケースバイケースでAIの実装を迅速に搭載し、即時の結果を確認できます。トレーニングは必要ありません。これにより、企業はできます [adapt] 素早く。迅速な時間までの時間は、AIの採用を促進しています。コール（または電子メールやチャットからのテキスト入力）を構造化されたデータに変換して、決定またはアクションを通知できる信号に変換するための時間枠は、他の技術実装やアップグレードから企業が使用されるよりもはるかに厳しいです。 すべてのAIが平等に作成されるわけではなく、すべてのAIの専門家が同じ哲学、専門知識、または意識を持っているわけではありません。どの専門家を使用するかを決定することは、AIの旅の重要な部分です。著者について...Markus StumpeはCEO兼共同設立者です aintensify。 #AIが洞察と行動の間のギャップをどのように橋渡しするか