人工智能驱动的零售客户服务的伦理意义

TALKDESK电子书 AI驱动的伦理意义 零售客户服务 根据您的最后一次购买，我们建议： 目录 I. II.零售调查中的TalkDesk偏见和道德AI：品牌忠诚度取决于道德AI。05 III.建议：好数据的良性循环07 IV. V. VI. I.AI如何塑造零售 想象一下一个购物之旅，每次点击和购买都经过分析，以策划一个独特的 零售领域的AI将迎来新时代 对话商务的每一次互动都是个性化、无缝和有影响力的 。 精心打造的体验和每一个推荐都让人感觉到个性化。这就是人工智能驱动的零售客户服务革命的承诺。 人工智能通过大量数据筛选，提供适合个人偏好和行为的产品建议。加强购物之旅，加强品牌之间的联系 和消费者。 然而，这只是冰ft一角：人工智能在零售业中的应用进展顺利 超越了推荐引擎的领域。 虚拟助理为购物者提供即时支持和指导，而人类客户支持代理则受益于访问在客户旅程的各个接触点收集的消费者数据，以告知他们的对话。 3 然而，在这项新技术的兴奋中，存在着一个关键的挑战：镜像在图像之前反映图像，AI反映嵌入在数据集中的偏见它从中学习。从性别和种族偏见到文化刻板印象，人工智能驱动的客户服务产品未能引起不同消费者群体的共鸣。 事实上，在最近的零售中的TalkDesk偏见和道德人工智能调查中，64%的购物者报告说，他们收到了不相关、有偏见甚至令人反感的人工智能推荐。 orthatdonotaccuracyreflecttheirpreferences,behavior,ordemographics.Thislackofinclusivitysegiouslyaffectscustomerexperienceandriskerialatingalargerangeofconsumers. 道德AI不是一个好东西 -这是一个要求. 正如TalkDesk调查所表明的那样，消费者认为零售商有责任让人工智能变得更加多样化、公平和包容。 虽然AI提供了无与伦比的机会 inretail,italsobringssignificantresponsibilities.ThiseBookexploseswhattheTalkDesksurveyretainedaboutconsumerattitudearoundAIinretail,aswellaswhatstepsretailers 可以采取确保他们利用这项技术的所有潜力，同时确保他们的人工智能系统保持公正和包容性。 4 II.零售调查中的TalkDesk偏见和道德AI：品牌忠诚度取决于道德AI。 人们普遍对偏见、刻板印象和不准确现象感到不满 AI驱动的建议。64％的参与者报告收到的产品推荐与他们的偏好不符，79％的人表示他们完全不购买推荐产品-认为它们是出于销售目的而不是根据他们的兴趣量身定制的产品。 调查还揭示了一种普遍的情绪，即当前的AI系统无法反映购物者人口统计数据的多样性，实际上可能加剧种族歧视并阻碍包容性。不到一半（46％）的购物者认为AI驱动的建议包括 不同的观点，只有39%的人认为零售商在开发人工智能系统时考虑了不同的社区。 更糟糕的是，近三分之一（31％）的参与者表示愿意放弃不优先考虑道德AI实践的品牌 -年轻购物者的比例甚至更高，包括34％的Z世代和34％ 千禧一代的受访者。这两个年龄组加在一起占美国人口的近一半，并拥有相当大的消费能力。要取得成功，零售商必须认识到这些价值观的重要性，并使其成为自己的价值观。 Over 1/3 千禧一代和Z世代愿意放弃品牌 不优先考虑AI实践。 5 数据安全也是购物者心目中的首要问题， 透明度和问责制在消费者对行业实践的期望中名列前茅。90%的受访者表示，零售商应该公开披露他们的 人工智能应用程序使用客户数据，绝大多数人主张有权访问和审查其个人数据。然而 ，只有28% 的参与者对零售商目前对人工智能技术的数据安全措施表示了信心。 建议的质量，不同社区的包容， 根据调查，数据安全是消费者最关心的三个主题，也是必须站在道德人工智能使用零售战略的最前沿的主题。 以下各节将仔细研究这些领域中的每一个，探索他们的重要 道德含义，零售商应该如何在他们的 AI路线图，以及TalkDesk正在采取哪些步骤来支持这些努力。 建议的质量、不同社区的包容性和数据安全是消费者最关心的三个主题。 6 III.建议:1.不要仅仅依靠人口统计学。 好数据的良性循环。 为特定用户生成个人推荐。听起来可能很简单，但是这个过程很容易受到偏见 和刻板印象的影响。 在最基本的零售AI应用程序中，算法分析了大量消费者之间的购买趋势。为此，AI使用细分技术来识别例如同一年龄段或地理位置的人群之间的购买模式，然后对其进行推断 仅仅关注客户的人口统计特征是不够的 。某人可能已经移动或经历了影响他们购买优先级的生活变化 或将它们移出预定类别。并非所有的男人都在购买高尔夫球杆和烤架，而十几岁的女孩对最新的化妆和时尚趋势感兴趣。这些刻板印象是如此普遍，以至于他们感到畏缩 ，这是失去客户信任的快速途径。 当推荐是假的或不适合他们的情况时，消费者越来越善于发现。 当建议仅基于有限的数据或关于客户偏好的先 入为主的概念而不考虑不断变化的需求和兴趣时，它们就有可能变得无关紧要。 因此，消费者对人工智能品牌推荐的信任度很低也就不足为奇了。Talkdeck调查显示，36%的购物者很少或从不购买推荐产品， 60%的人认为这些建议有偏见或刻板印象。包括男性、西班牙裔和亚洲人在内的亚组报告这些观点的百分比甚至更高。 7 2.用良好的数据建立信任。3.打破孤岛。 任何零售AI系统的有效性都取决于复杂程度 推荐引擎以及馈送到其中的数据的质量和多样性。 不同的数据集利用人工智能的主要功能，即持续学习，以产生更好的结果。 关键在于培养信任。 如果建议始终引起消费者的共鸣，则会增加他们购买的可能性 并参与品牌。然后，这些操作会根据客户的实际需求和兴趣生成新的数据流，从而 但是，不准确的建议会使购物者失去信任，并可能导致他们寻找知道自己喜欢什么的品牌 。 获得高质量、无偏见数据的主要障碍之一是严重孤立的零售格局。如果零售商只查看消费者的在线购买模式-并且不将该信息与从其他渠道（例如品牌商店，第三方零售商和联系中心）的互动中捕获的数据集成-由此产生的客户档案将不会反映完整的图片。 TalkDesk结合了来自所有销售、服务和参与渠道的数据，以构建完整的配置文件 客户的需求，包括不断变化的需求和兴趣。借助这些详细的知识，联络中心代理可以改善互动，提供更准确的建议并促进销售。 整合来自每个接触点的数据打破了零售业中常见的偏见诱导孤岛，提高了 有意义的参与和长期客户忠诚度。同样重要的是， 它还提高了馈送到系统中的数据的质量以及由此得出的AI驱动的建议。 当人工智能系统在大量不断发展的真实数据上进行训练时，它们不太可能延续静态偏见或刻板印象，更有可能产生准确和相关的输出 。本质上，使用实时 8 IV.多样性：这对企业有好处。 TalkDesk调查询问参与者，他们是否认为零售商在使用或开发AI产品和技术时考虑了不同的社区。超过一半 此外，44%的受访者表示，他们担心将人工智能纳入零售会降低购物体验的包容性。 无论品牌目前是否正在努力实现多元化和包容性，硬道理是，大多数客户都没有意识到这些努力。 调查还显示，31%的购物者会把他们的业务转移到其他地方，如果他们认为零售商的人工智能产品或技术不代表 或者包括不同的社区。这种情绪在年轻一代中更加强烈。 9 1.打造一个包容的购物之旅。2.让人类保持循环。 许多零售商从未通过所有渠道和接触点积极参与自己的品牌-或 donesothroughthelensofawiderangeofcommunities.ThisexercisecanprovidevaluableinsightinsightintotheeffectivenessofethicalAIstrategiesanduncoveropportunitiesforpushinginclusivityevenfurther.AccordingtotheTalkdupsury,sh 负责任的AI包括： •面部识别软件越来越多的种族歧视实例。 •产品建议不包括某些人口统计数据。 •AI生成的产品图像不包括不同的人群。 为了培养真正具有包容性的客户体验，零售商必须在购物旅程的每个阶段积极参与客户群体的不同观点。 确保每个声音都被听到 道义上的命令——这是一种战略需要。 TalkDesk将负责任的AI使用置于其零售客户服务平台的中心，帮助企业 使用强大的工具安全有效地利用AI来识别偏见和不准确之处，并使客户旅程更具包容性 。但是， 最重要的工具一直是——而且永远是— —人类。 人在环（HITL）技术是AI的一个分支，利用人类 训练和调整人工智能模型的判断力和专业知识。TalkDeskHITL为零售联络中心提供了一个简单的解决方案，使培训这些模型成为日常运营的一部分。 人为监督是对有偏见的产出和缺乏包容性的关键检查，从而有可能在不准确或歧视性模式长期存在之前对其进行识别和纠正 。 10 V.数据安全：客户要求控制和同意。 在零售业中，对数据泄露和安全性的担忧并不是什么新鲜事，但将AI引入等式只会增加更多的复杂性。现在，这不再只是一个是否提供个人数据的问题-客户想要控制它。这意味着了解数据发生了什么，了解数据在何处以及与谁共享，并决定如何使用数据。 为什么零售商要优先考虑这一点？别无选择。 在TalkDesk调查中，90%的受访者表示，他们认为应该要求零售商对他们如何使用人工智能保持透明。不仅如此，80%的受访者不希望零售商在未经他们同意的情况下使用他们的数据为人工智能模型提供动力。 欧盟于2016年通过了《通用数据保护条例》，但美国尚未颁布类似的联邦数据安全立法。目前，数据隐私受到监管在各州的基础上，这导致了法规和合规性的拼凑 挑战。一些州，例如加利福尼亚州，已经通过了自己的模仿欧盟的综合法律。但是，在其他州，数据收集和使用仍然完全不受监管，这意味着企业可以在不通知他们的情况下使用，出售或共享其客户的个人数据。 消费者要求品牌负责任地使用人工智能，并将用他们的钱包投票来证明这一点。 11 1.透明，非常透明。2.建立护栏。 如果零售AI算法的有效性取决于质量 所使用的数据，而获得高质量数据的路线图是通过以下方式与客户建立信任 不偏不倚，准确的建议，那么透明度就会成为整个过程的基本基石。没有透明度就没有信任——人工智能应该加强消费者的旅程，而不是减损 如果购物者觉得自己被欺骗或操纵，信任将很快消失。 通过对话式AI以及使机器人和虚拟代理看起来尽可能人性化的推动，其目的不是诱使客户思考 他们在和一个人说话，但是 使互动尽可能自然和无缝。品牌必须认识到，客户在旅程的每个阶段都要求透明度，包括主动披露他们何时以及如何使用人工智能。 数据安全的另一个关键方面是人工智能系统本身的完整性和连贯性。众所周知，机器人会产生幻觉 -一种现象，其中 AI生成的响应提供虚假或误导性信息。幻觉机器人可能会错误处理敏感信息或违反数据安全协议，危及 公司的声誉和与客户的关系。 Talkdeck允许零售商通过为其AI应用程序创建清晰的护栏来减轻幻觉机器人的风险 。护栏是 确保AI系统在某些参数范围内运行，例如法律和法规合规性，道德考虑或数据隐私保护。遵守这些规则可以使零售商在保护自己的同时利用AI的好处 目的不是欺骗客户认为他们正在与人交谈，而是使互动变得自然和无缝 。 尽可能。 利益和他们的客户。 12 VI.TalkDesk是您道德AI的合作伙伴。 负责任的人工智能有可能重新定义零售体验，在