从自动化到编排：AI驱动的客户体验未来

核心观点与关键数据

• AI 重塑客户体验： 人工智能（AI）正重新定义客户体验（CX），推动企业提升效率、增强个性化并保持竞争优势。生成式 AI（genAI）在聊天机器人和代理辅助工具中的应用，正简化运营、缩短响应时间并赋能员工。
• 战略编排是关键： 将 AI 策略与现有工作流程无缝集成，实现最小化干扰的战略编排，是成功实施 AI 的关键。
• 数据与分析驱动优势： 数据是企业的生命线，高级分析和自动化质量监控使企业能够实时获取洞察，优化客户旅程，并保持高标准的服务。
• 克服障碍需要大胆策略： 尽管存在成本、集成和数据孤岛等挑战，但企业仍认识到 AI 的变革潜力。通过将 AI 计划与公司目标相结合，提高员工准备情况，并优先考虑安全和合规性，企业可以利用 AI 超越竞争对手并重新定义 CX 卓越。

研究结论

• AI 应用现状： 目前，47% 的受访者组织正在使用 AI 进行自我服务自动化，41% 正在使用代理辅助功能。未来，45% 的受访者计划在 12 个月内实施数据分析和客户旅程优化工具，23% 的受访者计划扩展或升级客户旅程编排和全面数据分析的 AI 应用。
• 采用 AI 的策略： 组织将重点放在系统增强（42%）、人机协作（41%）和成本效益现代化的策略上。
• 主要挑战： 高成本（37%）、安全性和数据隐私（35%）、客户和代理体验的潜在中断（33%）、员工再培训（31%）和系统集成（27%）是实施 AI 的主要担忧。
• 数据孤岛： 32% 的受访者报告积极管理数据孤岛，但承认其挑战；24% 的受访者认为数据孤岛是一个重大障碍；只有 12% 的受访者报告其组织已有效消除数据孤岛。
• 接触中心面临的挑战： 平衡资源和财务压力、跨职能目标的一致性以及技术和数据管理是接触中心提升 CX 的主要挑战。
• 自动化和 AI 计划： 近半数受访者组织将 genAI 聊天机器人视为自动化工单的优先事项；组织正在利用 AI 增强代理效率，提供实时建议和引导最佳操作；分析驱动的持续改进是优先事项。
• AI 部署的考虑因素： 确保服务质量和业务连续性、服务可用性和零停机时间、与公司级 AI 策略和计划的协调以及灵活性对于成功部署 AI 至关重要。
• AI 驱动的语音技术： 合规性和主动服务是顶使用案例；实时功能（如实时情绪分析和实时转录和多语言支持）具有很高的价值；工作负载管理和安全 ID 验证也很重要。
• 技术合作伙伴的关键属性： 开放式架构和安全性、对监管合规性和可扩展部署的重视以及数据利用和行业特定专业知识是选择技术合作伙伴时考虑的关键属性。

建议

• 跨旅程和工作流程编排 AI 以真正改善 CX。
• 基准和投资以衡量和提高 AI 准备情况。
• 优先考虑超个性化，并进行预测性参与。
• 建立强大的基础数据实践以支持 AI 实验和采用。
• 实现无缝集成并强调主动现代化。