Пробел контекста клиента, сдерживающий развитие корпоративного ИИ

Корпоративный ИИ развивается быстрее, чем способность большинства организаций предоставлять ему надежный контекст клиента.

Проблема заключается не в том, может ли ИИ генерировать контент, рекомендации, прогнозы или решения. Проблема заключается в том, основаны ли эти результаты на точном понимании клиента.

Во многих организациях они не основаны.

Организации потратили последние несколько лет на значительные инвестиции в генеративный ИИ, системы совместного пилотирования, прогностические системы и автономные рабочие процессы. Однако многие из этих инициатив борются за то, чтобы выйти за рамки изолированных случаев использования или обеспечить постоянную бизнес-ценность в масштабе. Причина часто удивительно проста: системы ИИ принимают решения без полного понимания клиентов, на которых они действуют.

Эта проблема возникает во всей организации. Двигатели персонализации рекомендуют нерелевантные продукты. Помощники службы поддержки клиентов генерируют неполные ответы. Модели оттока неправильно классифицируют лояльных клиентов. Платформы маркетинговой автоматизации запускают сообщения, которые приходят слишком поздно или не отражают недавнее поведение клиентов.

Эти проблемы часто описываются как проблемы ИИ. Часто они являются проблемами контекста клиента.

ИИ не работает в вакууме. Его эффективность зависит от качества, полноты и своевременности доступной информации. Когда идентификатор клиента фрагментирован по системам, сигналы поведения приходят слишком поздно, или разные приложения работают с противоречивыми версиями клиента, системы ИИ неизбежно производят результаты, которые кажутся оторванными от реальности.

Большинство организаций уже обладают основными сигналами. Годы транзакций, взаимодействий, предпочтений и данных о поведении уже существуют в их технологических средах. Проблема заключается в том, чтобы превратить эти фрагментированные сигналы в надежный контекст клиента, который системы ИИ могут использовать последовательно.

Фрагментированные данные создают неполную информацию о клиенте

Корпоративные организации редко страдают от нехватки данных о клиентах. Вместо этого они борются с фрагментацией.

Один и тот же клиент может появиться на платформе электронной коммерции под одним адресом электронной почты, на платформе лояльности под другим, и внутри приложения обслуживания без постоянного идентификатора. История покупок, поведение при взаимодействии, предпочтения согласия, взаимодействия с обслуживанием и цифровая активность часто существуют в совершенно отдельных системах.

С точки зрения модели ИИ, эти фрагменты часто появляются как разные люди.

Воздействие становится значительным, когда системы ИИ начинают принимать оперативные решения.

Модель оттока может классифицировать лояльного клиента как неактивного, потому что половина его истории покупок существует под другим профилем. Двигатель рекомендаций может выдать нерелевантные продукты, потому что история просмотров и история транзакций никогда не были связаны. Помощник ИИ может сгенерировать неполные ответы, потому что он может получить доступ только к части отношений с клиентом.

По мере того, как организации развертывают ИИ более широко, эти проблемы становятся все более трудными для игнорирования.

Многие организации полагают, что централизация данных в хранилище решает проблему. На самом деле, консолидация сама по себе не создает понимание клиента. Она не решает конфликты идентификаторов, не соединяет поведение клиента по системам и не устанавливает надежную версию клиента. Системы ИИ могут по-прежнему работать на неполных или противоречивых входных данных.

Хранение не является пониманием. Это различие становится все более важным, когда организации переходят от экспериментов с ИИ к системам ИИ, встроенным в оперативные рабочие процессы.

Надежный контекст клиента стал основной инфраструктурой ИИ

Решение проблемы идентификатора традиционно рассматривалось как маркетинговая возможность. Все чаще оно становится фундаментальным компонентом корпоративной инфраструктуры ИИ.

Но идентификатор alone не достаточно. Чтобы системы ИИ могли принимать эффективные решения, им необходимо получить доступ к более широкому слою надежного контекста клиента. Это включает идентификатор, сигналы поведения, историю транзакций, данные согласия, модели взаимодействия и бизнес-контекст, окружающий каждое взаимодействие с клиентом.

Решение проблемы идентификатора играет критическую роль, потому что оно определяет, какие записи принадлежат одному и тому же человеку по отдельным системам. В масштабе предприятия это требует комбинации определенного совпадения, вероятностного моделирования и постоянно эволюционирующих графов идентификаторов.

Без этой основы системы ИИ борются с точным рассуждением о состоянии клиента, поведении и намерениях.

Проблема становится еще более сложной в реальных средах, где клиенты часто меняют устройства, адреса электронной почты, местоположения и модели взаимодействия. Точное совпадение часто оставляет значительные пробелы неразрешенными. Слишком агрессивное совпадение может создать проблемы управления и доверия, если организации не могут понять, как были достигнуты выводы.

В результате многие организации принимают гибридные подходы, которые сочетают определенное совпадение, машинное обучение, объяснимость и адаптивные графы идентификаторов, которые эволюционируют вместе с поведением клиентов.

Важно, что организации все чаще требуют нескольких контекстных представлений идентификатора, а не одного универсального профиля. Маркетинговые команды могут отдавать приоритет охвату и адресуемости. Команды лояльности требуют точности на уровне учетной записи. Команды по борьбе с мошенничеством работают с совершенно другими порогами. Системы ИИ, поддерживающие эти функции, нуждаются в контексте клиента, соответствующем их конкретным оперативным требованиям.

Это меняет то, как организации думают о готовности ИИ. Корпоративный ИИ требует надежного контекста клиента, который может непрерывно адаптироваться, оставаясь объяснимым, управляемым и доступным по системам.

Реальный контекст клиента является необходимым

Даже организации, которые успешно унифицируют идентификатор клиента, часто сталкиваются с другой ограничением – временем.

Многие корпоративные среды все еще полагаются на задержанные трубопроводы и ориентированные на пакеты рабочие процессы. Профили клиентов обновляются через несколько часов. Сигналы поведения приходят после того, как актуальный момент уже прошел.

В результате системы ИИ часто принимают решения на основе устаревшего состояния клиента, а не текущего намерения клиента.

Эта задержка влияет как на опыт клиента, так и на бизнес-результаты.

Клиент может отказаться от корзины, но последующее путешествие не запускается до следующего утра. Член лояльности может вернуться на веб-сайт до того, как обновления профиля будут распространены по системам, в результате чего получается общий опыт. Службы поддержки клиентов часто взаимодействуют с клиентами до того, как недавние сигналы поведения станут доступны.

Это почему инфраструктура реального времени стала все более важной.

Организациям нужны системы, способные обновлять графы идентификаторов, сигналы поведения, разрешения и профили клиентов по мере взаимодействий. Системы ИИ могут принимать решения только в момент, если основной контекст клиента отражает момент.

По мере того, как автономные рабочие процессы ИИ становятся более распространенными, поддержание точного контекста клиента по системам и каналам становится необходимым для обеспечения как надежных решений, так и последовательного опыта клиента.

Общий контекст клиента создает более надежный ИИ

Другой проблемой, возникающей в средах корпоративного ИИ, является несоответствие.

Организации развертывают ИИ по платформам маркетинга, приложениям обслуживания клиентов, инструментам аналитики, системам совместного пилотирования и внутренне разработанным моделям одновременно. Во многих средах каждая система получает доступ к данным клиентов по-разному и поддерживает свое собственное толкование идентификатора, разрешений и состояния клиента.

Со временем фрагментированное понимание клиента приводит к фрагментированному поведению ИИ.

Системы корпоративного ИИ работают более надежно, когда они работают из общего слоя надежного контекста клиента. Это означает, что приложения ИИ могут получить доступ к одним и тем же графам идентификаторов, профилям клиентов, сигналам поведения и рамкам управления, независимо от того, где принимаются решения.

Результатом является более надежные результаты, более сильное управление и большая оперативная согласованность по всей организации.

Будущее корпоративного ИИ зависит от контекста клиента

Обсуждения корпоративного ИИ часто фокусируются на моделях, возможностях рассуждения и автоматизации. Эти инновации важны. Но по мере того, как основные модели становятся все более способными и доступными, сама технология становится менее дифференцирующей.

Более крупный вопрос заключается в том, могут ли системы ИИ работать на основе точного, связанного и непрерывно обновляемого понимания клиента.

Для этого требуется инвестиция в решение проблемы идентификатора, инфраструктуру реального времени, управление и адаптивные архитектуры данных. Что более важно, это требует от организаций рассматривать контекст клиента как слой оперативной разведки, поддерживающей принятие решений ИИ по всей организации.

Большинство организаций уже обладают основными сигналами.

Следующие лидеры в корпоративном ИИ не обязательно будут компаниями с наиболее совершенными моделями. Они будут компаниями с наиболее надежным пониманием своих клиентов.

Потому что в мире, управляемом ИИ, контекст клиента становится основой каждого интеллектуального решения.