Пробіл клієнтського контексту, який утримує розвиток корпоративного штучного інтелекту

Корпоративний штучний інтелект розвивається швидше ніж здатність більшості організацій забезпечувати йому надійний клієнтський контекст.

Виклик вже не полягає в тому, чи може штучний інтелект генерувати контент, рекомендації, передбачення чи рішення. Виклик полягає в тому, чи ці виходи ґрунтуються на точному розумінні клієнта.

У багатьох підприємствах вони не ґрунтуються.

Організації протягом останніх кількох років вкладали великі кошти в генеративний штучний інтелект, копілоти, передбачувальні системи та автономні робочі процеси. Однак багато цих ініціатив борються за те, щоб вийти за межі ізольованих випадків використання або забезпечити постійну бізнес-цінність у масштабі. Причина часто досить проста: системи штучного інтелекту приймають рішення без повного розуміння клієнтів, щодо яких вони діють.

Цей виклик з’являється по всьому підприємству. Системи персоналізації рекомендують нерелевантні продукти. Помічники клієнтської служби генерують неповні відповіді. Моделі виходу неправильно класифікують лояльних клієнтів. Платформи маркетингової автоматизації запускають повідомлення, які надходять занадто пізно або не відображають недавню поведінку клієнта.

Ці проблеми часто описуються як проблеми штучного інтелекту. Частіше вони є проблемами клієнтського контексту.

Штучний інтелект не діє у вакуумі. Його ефективність залежить від якості, повноти та своєчасності інформації, доступної йому. Коли клієнтська ідентичність роздрібнена по системах, сигнали поведінки надходять занадто пізно, або різні програми працюють з конфліктуючими версіями клієнта, системи штучного інтелекту неминуче виробляють результати, які здаються відірваними від реальності.

Більшість організацій вже володіє основними сигналами. Роки транзакцій, взаємодій, переваг та даних про поведінку вже існують по всьому технологічному середовищу. Виклик полягає в тому, щоб перетворити ці роздрібнені сигнали на надійний клієнтський контекст, який системи штучного інтелекту можуть використовувати постійно.

Роздрібнені дані створюють неповне клієнтське розуміння

Підприємства рідко страждають від відсутності даних про клієнтів. Замість цього вони борються з роздрібненням.

Один клієнт може з’явитися на електронній комерційній платформі під однією адресою електронної пошти, на платформі лояльності під іншою, а всередині сервісної програми без постійного ідентифікатора зовсім. Історія покупок, поведінка взаємодії, переваги згоди, взаємодії з сервісом та цифрова активність часто існують у цілком окремих системах.

З точки зору моделі штучного інтелекту ці фрагменти часто виглядають як різні особи.

Вплив стає значним, коли системи штучного інтелекту починають приймати оперативні рішення.

Модель виходу може класифікувати лояльного клієнта як неактивного, оскільки половина його історії покупок існує під іншою профілем. Система рекомендацій може вивести нерелевантні продукти, оскільки поведінка перегляду та історія транзакцій ніколи не були пов’язані. Помічник штучного інтелекту може генерувати неповні відповіді, оскільки він може доступитися лише до частини клієнтських відносин.

Когда організації розгортають штучний інтелект ширше, ці проблеми стають все більш важкими для ігнорування.

Багато підприємств припускають, що централізація даних у仓ховищі вирішує проблему. Насправді, консолідація сама по собі не створює клієнтського розуміння. Вона не вирішує конфлікти ідентичності, не з’єднує клієнтську поведінку по системах, не встановлює надійного погляду на клієнта. Системи штучного інтелекту можуть все ще працювати на неповних або суперечливих вхідних даних.

Зберігання не означає розуміння. Ця відмінність стає все більш важливою, коли підприємства переходять від експериментів зі штучним інтелектом до систем штучного інтелекту, вбудованих у оперативні робочі процеси.

Надійний клієнтський контекст став ядром інфраструктури штучного інтелекту

Вирішення ідентичності традиційно розглядалося як маркетингову здатність. Все частіше воно стає фундаментальним компонентом інфраструктури корпоративного штучного інтелекту.

Але ідентичність сама по собі недостатня. Для того щоб системи штучного інтелекту приймали ефективні рішення, їм потрібно доступ до ширшого шару надійного клієнтського контексту. Це включає ідентичність, сигнали поведінки, історію транзакцій, дані згоди, шаблони взаємодії та бізнес-контекст, що оточує кожну клієнтську взаємодію.

Вирішення ідентичності грає критичну роль, оскільки воно визначає, які записи належать одній особі по відокремлених системах. На рівні підприємства це вимагає поєднання детермінованого збігу, ймовірнісного моделювання та безперервно розвиваються графів ідентичності.

Без цієї основи системи штучного інтелекту борються з точним розумінням стану клієнта, поведінки та намірів.

Виклик стає ще більш складним у реальних середовищах, де клієнти часто змінюють пристрої, адреси електронної пошти, місця розташування та шаблони взаємодії. Точне збігання самого по собі часто залишає значні пробіли нерозірваними. Надмірно агресивне збігання може створити проблеми управління та довіри, якщо організації не можуть зрозуміти, як були досягнуті висновки.

Як результат, багато підприємств приймають гібридні підходи, які поєднують детерміноване збігання, машинне навчання, пояснюваність та адаптивні графи ідентичності, які розвиваються разом з клієнтською поведінкою.

Важливо, що організації все частіше вимагають декількох контекстних виглядів ідентичності, а не одну універсальну профіль. Маркетингові команди можуть пріоритезувати охоплення та адресованість. Команди лояльності вимагають точності на рівні рахунку. Команди боротьби з шахрайством працюють з зовсім іншими порогами. Системи штучного інтелекту, які підтримують ці функції, потребують клієнтського контексту, який відповідає їхнім конкретним оперативним вимогам.

Це змінює те, як організації думають про готовність штучного інтелекту. Корпоративний штучний інтелект вимагає надійного клієнтського контексту, який може безперервно адаптуватися, залишаючись пояснюваним, керованим та доступним по системах.

Клієнтський контекст у реальному часі є суттєвим

Дажи організації, які успішно уніфікували клієнтську ідентичність, часто зустрічають іншу обмеження, яке полягає у часовому факторі.

Багато підприємств все ще залежать від затриманих трубопроводів та орієнтованих на партию робочих процесів. Клієнтські профіль оновлюються через кілька годин. Сигнали поведінки надходять після того, як відповідний момент вже пройшов.

Як результат, системи штучного інтелекту часто приймають рішення на основі застарілої клієнтської інформації, а не поточної клієнтської наміру.

Ця затримка впливає як на клієнтський досвід, так і на бізнес-діяльність.

Клієнт може покинути кошик, але подальша подорож не спрацює до наступного ранку. Член лояльності може повернутися на сайт до того, як профіль оновиться по системах, в результаті чого відбувається загальний досвід. Сервісні агенти часто взаємодіють з клієнтами до того, як недавні сигнали поведінки стають доступними.

Це пояснює, чому інфраструктура у реальному часі стала все більш важливою.

Організації потребують систем, які можуть оновлювати графи ідентичності, сигнали поведінки, дозволи та клієнтські профіль під час взаємодій. Системи штучного інтелекту можуть приймати рішення лише в момент, якщо клієнтський контекст відповідає моменту.

Когда автономні робочі процеси штучного інтелекту стають все більш поширеними, підтримання точного клієнтського контексту по системах та каналам стає суттєвим для забезпечення як надійних рішень, так і послідовного клієнтського досвіду.

Спільний клієнтський контекст створює більш надійний штучний інтелект

Іншим викликом, який виникає в середовищах корпоративного штучного інтелекту, є несумісність.

Організації розгортають штучний інтелект по маркетинговим платформам, застосункам клієнтської служби, інструментам аналізу, копілотам та внутрішньо розробленим моделям одночасно. У багатьох середовищах кожна система доступається до клієнтських даних по-різному та підтримує власну інтерпретацію ідентичності, дозволів та стану клієнта.

З часом роздрібнений клієнтський контекст призводить до роздрібненого поведінки штучного інтелекту.

Системи корпоративного штучного інтелекту працюють надійніше, коли вони діють з спільного шару надійного клієнтського контексту. Це означає, що додатки штучного інтелекту можуть доступатися до одних і тих самих графів ідентичності, клієнтських профілів, сигналів поведінки та кадрів управління незалежно від того, де приймаються рішення.

Результатом є більш надійні виходи, сильніше управління та більша оперативна узгодженість по всій організації.

Майбутнє корпоративного штучного інтелекту залежить від клієнтського контексту

Обговорення корпоративного штучного інтелекту часто зосереджуються на моделях, можливостях розуміння та автоматизації. Ці інновації мають значення. Але коли основні моделі стають все більш здатними та доступними, сама технологія стає менш диференційованим фактором.

Більше питання полягає в тому, чи можуть системи штучного інтелекту діяти на основі точного, пов’язаного та безперервно оновлюваного розуміння клієнта.

Для цього потрібно інвестувати в вирішення ідентичності, інфраструктуру у реальному часі, управління та адаптивні архітектури даних. Що ще важливіше, це вимагає від організацій розглядати клієнтський контекст як оперативний інтелект, який підтримує прийняття рішень штучного інтелекту по всьому підприємству.

Більшість організацій вже володіє основними сигналами.

Наступні лідери корпоративного штучного інтелекту не обов’язково будуть компаніями з найбільш складними моделями. Вони будуть компаніями з найбільш надійним розумінням своїх клієнтів.

Бо у світі, керованому штучним інтелектом, клієнтський контекст стає основою кожного розумного рішення.