Derek Slager 是 Amperity 的联合创始人和联合首席执行官，在那里他领导了公司在产品和运营方式上的 AI 首先转型。他联合创立了 Amperity，以便为营销人员和分析师提供可信的客户数据，并建立了 Amperity 可信的客户背景下的专利身份解析和实时个人资料架构。早些时候，他是 Appature 的创始团队成员，并在大规模分布式系统和安全方面担任了工程领导角色。
企业AI正在以比大多数组织提供可靠的客户上下文的能力更快的速度发展。挑战不再是AI是否能够生成内容、推荐、预测或决策。挑战是这些输出是否基于对客户的准确理解。在许多企业中，情况并非如此。组织在过去几年中大量投资于生成式AI、联合飞行员、预测系统和自主工作流。然而，许多这些计划难以超越孤立的用例或在规模上提供一致的业务价值。原因往往出乎意料地简单：AI系统正在做出没有对客户有完整理解的决定。这种挑战在整个企业中都存在。个性化引擎推荐不相关的产品。客户服务助手生成不完整的响应。流失模型错误地将忠实客户归类为不活跃客户。营销自动化平台触发太晚或无法反映最近客户行为的消息。这些问题通常被描述为AI问题。更常见的是，它们是客户上下文问题。AI不在真空中运行。其有效性取决于可用信息的质量、完整性和及时性。当客户身份在系统中分散、行为信号太晚或不同应用程序使用客户的冲突版本时，AI系统不可避免地产生与现实脱节的结果。大多数组织已经拥有这些基本信号。多年来的交易、交互、偏好和行为数据已经存在于他们的技术环境中。挑战是将这些分散的信号转化为AI系统可以使用的可信的客户上下文。分散的数据导致不完整的客户理解企业组织很少遭受客户数据不足的问题。相反，他们苦于分散。一个客户可能在电子商务平台上使用一个电子邮件地址，在忠诚度平台上使用另一个电子邮件地址，在服务应用程序中没有持久的标识符。购买历史、参与行为、同意偏好、服务交互和数字活动通常存在于完全独立的系统中。从AI模型的角度来看，这些碎片通常表现为不同的个体。一旦AI系统开始做出运营决策，影响就会变得显著。流失模型可能会将忠实客户归类为不活跃客户，因为他们的一半购买历史存在于另一个配置文件中。推荐引擎可能会显示不相关的产品，因为浏览行为和交易历史从未连接。AI助手可能会生成不完整的答案，因为它只能访问客户关系的一部分。随着组织更广泛地部署AI，这些问题变得越来越难以忽视。许多企业假设将数据集中到仓库中可以解决这个问题。实际上，仅仅集中数据并不能创造客户理解。它不能解决身份冲突、连接系统中的客户行为或建立对客户的可信视图。AI系统仍可能在不完整或相互矛盾的输入上运行。存储与理解是不同的。这一区别在企业从AI实验转向将AI系统嵌入运营工作流程时变得越来越重要。可信的客户上下文已成为核心AI基础设施身份解析传统上被视为营销能力。然而，它正在变得越来越多地成为企业AI基础设施的基础组件。但是，身份识别并不足够。为了使AI系统做出有效的决定，它们需要访问更广泛的可信客户上下文层。这包括身份、行为信号、交易历史、同意数据、参与模式以及每次客户交互的业务背景。身份识别在确定哪些记录属于同一个个体在断开连接的系统中起着至关重要的作用。在企业规模上，这需要确定性匹配、概率建模和不断演化的身份图的组合。没有这种基础，AI系统难以准确地推理客户状态、行为和意图。在现实世界环境中，客户经常更改设备、电子邮件地址、位置和参与模式，这个挑战变得更加复杂。精确匹配通常会留下显著的空白。过于激进的匹配可能会在组织无法理解如何得出结论时引起治理和信任问题。因此，许多企业正在采用混合方法，结合确定性匹配、机器学习、可解释性和自适应身份图，这些身份图会随着客户行为的变化而演化。重要的是，组织越来越需要多个上下文视图，而不是单一的通用配置文件。营销团队可能优先考虑覆盖范围和可寻址性。忠诚度团队需要账户级别的精度。欺诈团队以完全不同的阈值运作。支持这些功能的AI系统需要根据其特定运营要求对齐客户上下文。这改变了组织思考AI准备就绪的方式。企业AI需要可信的客户上下文，可以连续适应，同时保持可解释性、治理性和跨系统的可访问性。实时客户上下文至关重要即使组织成功地统一客户身份，也经常遇到另一个限制，即时间。许多企业环境仍然依赖延迟的管道和批处理工作流。客户配置文件在几个小时后更新。行为信号在相关时刻已经过去后才到达。因此，AI系统经常根据过时的客户状态做出决定，而不是当前的客户意图。这种延迟影响客户体验和业务绩效。客户可能会放弃购物车，但后续旅程不会在第二天早上触发。忠诚度会员可能会在配置文件在系统中传播之前返回到网站，导致通用体验。服务代理通常会在最近的行为信号可用之前与客户互动。这就是为什么实时基础设施变得越来越重要。组织需要能够更新身份图、行为信号、权限和客户配置文件的系统，因为交互发生。AI系统只能在基础客户上下文反映当前时刻时做出决定。随着自主AI工作流变得更加普遍，维护准确的客户上下文在系统和渠道中变得对于可靠的决策和一致的客户体验至关重要。共享客户上下文创建更可靠的AI企业AI环境中出现的另一个挑战是不一致性。组织同时部署AI到营销平台、客户服务应用程序、分析工具、联合飞行员和内部开发的模型中。在许多环境中，每个系统都以不同的方式访问客户数据，并维护其对身份、权限和客户状态的解释。随着时间的推移，分散的客户理解会导致分散的AI行为。企业AI系统在共享的可信客户上下文层上运行时，会更可靠地运行。这样，AI应用程序可以访问相同的身份图、客户配置文件、行为信号和治理框架，无论决策是在哪里做出的。结果是输出更可靠、治理更强、在整个组织中运营对齐更好。企业AI的未来取决于客户上下文企业AI讨论通常关注模型、推理能力和自动化。这些创新很重要。但是，随着基础模型变得越来越强大和可用，技术本身变得越来越不重要。更大的问题是AI系统是否可以在对客户的准确、连接和持续更新的理解上运行。这需要在身份解析、实时基础设施、治理和可适应的数据架构方面进行投资。更重要的是，组织需要将客户上下文视为支持AI决策的运营智能层，横跨整个企业。大多数组织已经拥有这些基本信号。企业AI的下一代领导者不一定是拥有最复杂模型的公司。他们将是拥有对客户最可信理解的公司。因为在AI驱动的世界中，客户上下文正在成为每个智能决策的基础。
过去几年中，人工智能的进步大多与规模有关。更大的模型、更大的数据集、更大的everything。但是，当我们进入2026年时，似乎我们已经到了回报递减的点。模型变得越来越大，demo视频变得越来越华丽，但这并没有带来真正的运营价值给大多数公司。从“酷炫的原型”到“这实际上运行我们的业务”之间的差距仍然太大。真正开始改变这种情况的是向Agentic AI的转变。与其等待提示并产生单个答案，这些系统更像持续的软件组件，它们追求目标，响应新信息，并在过程中调整。这种思维方式与我们过去十年所构建的不同，它要求我们重新思考人工智能周围的架构——不仅仅是模型本身。从一次性输出到持续行动的转变生成式人工智能改变了人们与计算机的交互方式，但这种循环并没有改变太多。你问，它回答，然后对话重置。Agentic系统并不这样行事。它们接收实时数据，监视变化，做出决定，并在必要时修订它们。想想那些不适合单步解决的问题：跨天或周展开的客户旅程，每小时波动的库存水平，实时演变的欺诈模式。这些不是“给我一个答案然后我就完成了”的问题。它们是持续的循环。令人惊讶的是，瓶颈不是模型本身，而是模型周围的架构。如果一个agent没有正确的数据，或者数据在系统间不一致，agent就会做出错误的决定，迅速且自信地做出决定。统一数据成为每个agent的基准真相我们都经历过凌乱、分散的数据带来的痛苦。在Agentic系统中，凌乱的数据不仅仅是一个不便利的问题——它会破坏整个循环。agent需要以与您的业务相同的方式理解世界。在营销中，这意味着理解谁是客户，客户做了什么，以及什么对他们来说最重要。 当一个系统认为“客户A”是同一个人，而另一个系统看到三个不同的个人资料时，agent无法做出明智的选择。身份解析的、统一的客户数据成为自主系统的“记忆层”。它使每个agent都基于相同的事实运作。一个额外的好处是：它使这些系统更容易理解。当决策可以追溯到干净、连贯的数据时，团队不需要进行法医调查来弄清楚为什么人工智能做出了奇怪的事情。agent生态系统取代了全能人工智能平台许多公司都倾向于使用全能人工智能平台，通常是出于对拼凑东西的恐惧。随着Agentic AI的出现，平衡开始转变。我们将看到由较小、专门的agent组成的生态系统，它们共享上下文并相互协调。这更类似于我们从大型、单体应用程序转向微服务的转变——现在这些“服务”可以推理。要实现这一点，数据和身份必须保持一致。API必须传递意义，而不仅仅是字段。两个agent应该以相同的方式解释同一个事件。当你做对了这一点时，你可以添加新的agent或升级现有的agent，而无需拆除整个系统。营销将最先感受到这一转变如果有一部分业务会最先感受到这一转变，那就是营销。目前，洞察力存在于一个地方，创意工作存在于另一个地方，而激活发生在另一个工具中。所有这些都通过手工传递和过时的导出来连接。有了Agentic系统，这些步骤不再是独立的。agent可以利用统一的个人资料、行为模式和实时意图信号来塑造内容和提供实时服务。活动成为可以根据客户行为变化而调整的活体。随着时间的推移，堆栈变得更轻、更紧密，因为智能位于工具之间，而不是分散在各个工具中。大多数公司需要更新其架构这是现实：大多数公司正试图将Agentic AI插入到不适合它的系统中。并且裂缝开始显现。在最近的一项调查中，几乎60%的AI领导者表示，他们面临的最大障碍是遗留系统集成和风险管理。这是另一种说法：我们的系统不是为自主软件设计的，治理还没有跟上。为了使其在规模上发挥作用，组织需要： 构建可以随着agent学习和业务转变而演进的数据模型 建立防护措施以监控agent行为、捕获偏离并标记问题 创建反馈循环，以便agent可以在不需要人类不断重置的情况下改进 人类从指令转向引导随着agent承担更多战术工作，人类的角色变得更加注重对齐而非指令。与其一步一步地告诉agent该做什么，人们将设定目标、约束和原则。监督变得关注于观察模式，而不是批准每个行动。这是监督的唯一可扩展方式。如果目标是检查agent是否集体保持在正轨上，一人可以监督多个agent。人类仍然做出重大决定、设定优先级并管理防护措施。agent在循环内完成繁重的工作。真正的突破不会是更大的模型当我们回顾2026年时，故事不会是“具有两倍参数的模型改变了一切”。它将是从模型为中心的思维转变为架构为中心的思维。Agentic系统需要连续性、共享的上下文和协作能力。这些都不是来自规模本身，而是来自你围绕智能构建的架构。重新思考数据、现代化基础设施并接受可互操作的agent的公司将是解锁自主系统真正能力的公司——在市场上推出另一轮模型扩展之前。
零售媒体正在蓬勃发展。在短短几年内，零售媒体网络（RMNs）——允许品牌通过零售商的数字和物理属性直接接触消费者的广告平台——已经从一个有前途的新收入来源转变为数字广告中增长最快的渠道之一。但是，当市场成熟时，一个残酷的真相出现：没有坚实的数据基础，即使是最雄心勃勃的RMN也无法证明实际销售额。许多零售商认为挑战在于增加广告需求。实际上，这是关于数据的问题。大多数零售商拥有大量的、分散的数据集，散布在电子商务、忠诚度计划和店内交易中。没有统一的身份层来将这些数据连接在一起，甚至最复杂的媒体平台也难以提供性能和结果。一个对RMN成功的重大障碍是依赖租用的第三方数据，而不是拥有的第一方智能数据。对于下一代RMN来说，一个关键的转变正在发生，这是从印象和点击转变为可衡量的影响的关键。第三方时代已经结束多年来，RMN依赖于数据载入器来连接零售商受众与广告商需求。这种过程是有效的；直到它不再有效。日益增加的监管、Cookie废弃和隐私问题已经侵蚀了第三方身份图的可靠性和合法性。 延迟和低效率：曾经是零售商和广告商之间的桥梁，现在已经成为瓶颈。通过第三方中间机构转移和匿名化受众数据的过程可能需要一到两周或更长时间。活动失去了灵活性，RMN管理者失去了可见性，广告商失去了对数据的信心，这些数据驱动了他们的投资。 缺乏透明度：除了延迟之外，这些传统工作流程还模糊了使零售媒体如此有价值的客户联系。载入器通常会删除人级别的标识符，防止零售商将广告曝光与实际销售联系起来。它限制了反馈，数据流向广告平台，但很少有见解返回来告知未来的活动。 合规风险：载入器依赖于第三方数据源，这些数据源越来越多地受到法律和监管审查。随着政府和浏览器限制这些数据的收集、共享和应用，这种方法变得不那么可持续，甚至完全不可行。 成本和复杂性：最后，扩展这些系统通常意味着添加更多的人员，而不是更智能的自动化。管理多个供应商、文件传输和调节过程耗费了时间和资源，这些资源本可以用于优化和策略。 简而言之，载入器是为一个依赖第三方Cookie和复杂数据交换的时代而构建的。今天的RMN需要速度、透明度和问责制。在一个以性能为驱动的环境中，无法衡量和证明影响力的能力是一个负担。 广告商正在要求更多的透明度和销售影响力的证明，而无法提供这些的零售商将会看到预算转移到那些能够提供这些的零售商身上。第一方智能数据的崛起前瞻性的RMN正在采取不同的方法，利用第一方数据和实时智能。他们不再依赖外部载入器，而是转向内部的数据，这些数据已经存在于他们的生态系统中，例如忠诚度计划、电子商务交易、销售点系统和移动应用程序交互。通过在所有渠道中统一这些数据，零售商可以创建耐用的身份图，这些图提供了对每个客户的完整、隐私安全的视图。这种转变改变了RMN的运作方式。当统一的身份层直接连接到广告网络时，它可以实现一个更快、更精确、更有责任感的反馈循环。以下是这种转变在实践中的体现： 更快的激活：曾经需要几天或几周的时间，现在可以在几个小时内完成。同日受众激活意味着品牌可以针对正在积极购物的客户，使活动能够对需求变化做出响应。 闭环测量：连接在线和离线接触点为零售商提供了从曝光到购买的完整图景。这将活动报告转变为真正的销售影响力衡量指标，而不是参与度的代理指标。 实时优化：拥有实时的性能可见性，RMN可以不断调整受众细分、创意和支出，以最大化广告支出回报率（ROAS）并减少浪费的印象。 监管韧性：通过建立在选择加入的第一方数据之上，RMN可以在保持精确目标的同时保持合规性，并为未来的第三方标识符完全过时做好准备。 这是一个运营升级和竞争缓冲。能够统一身份、快速激活和衡量增量的零售商将是吸引品牌投资的零售商。从媒体渠道到智能平台随着身份解析成为零售媒体的骨干，RMN本身开始演变。最初是一个货币化的媒体渠道，RMN正在迅速转变为一个智能平台，能够理解、预测和影响整个购物旅程中的客户行为。这种演变是由客户数据、机器学习和广告技术互操作性的交叉点推动的。通过将第一方数据直接连接到领先的广告环境中，零售商可以激活受众并衡量结果，而无需传统的载入器或手动数据传输。结果是一个更快、更干净、更透明的见解交换，零售商和广告商可以在此基础上进行合作。在这种新模型中，RMN提供智能数据，而不仅仅是填充广告空间。它使品牌能够了解哪些客户最有可能转化，哪些活动驱动真正的增量销售，以及如何实时优化支出。回报是双方的，因为广告商获得了他们一直要求的透明度和问责制，而零售商则加强了他们在驱动增长方面的合作伙伴地位。最终，下一代RMN将看起来更像数据生态系统，而不是广告网络。这些系统将是敏捷的、可衡量的，并建立在信任之上。今天投资于此类智能基础设施的零售商将定义明天的性能标准。零售媒体的新规则零售媒体的演变不会减慢，但规模不再是区别的关键。成功将不再由谁能建立最大的网络来定义。相反，它将由谁能建立最聪明的网络来定义。换句话说，没有统一的智能身份，就没有RMN。最终，干净、有组织的客户数据是一切的基础。当零售商可以在系统中无缝地连接这些数据时，他们将为自己和品牌合作伙伴推动更快的激活、更深入的见解和可衡量的业务增长。rds：没有统一的智能身份，就没有RMN。在最后，干净、有组织的客户数据是一切的基础。当零售商可以在系统中无缝地连接这些数据时，他们将为自己和品牌合作伙伴推动更快的激活、更深入的见解和可衡量的业务增长。
几乎每一家零售商都在押注人工智能。但尽管每天都有用例，只有11%的零售商表示他们有信心能够将人工智能扩展到整个企业。根据Amperity的2025年零售人工智能状态报告，97%的零售商计划在未来一年内维持或增加人工智能投资，几乎有一半的零售商表示他们已经每天使用人工智能工具。问题不在于算法——而在于数据。从动态定价引擎和个性化营销到预测库存规划，人工智能很快就成为零售策略和竞争差异化的核心，在日益拥挤的消费者市场中。人工智能承诺在零售商面临巨大压力时转变客户参与和运营效率。然而，尽管有意图，但人工智能雄心和人工智能执行之间存在巨大的差距，导致错失机会、浪费投资和沮丧的领导团队难以看到可衡量的商业成果。没有身份解析的AI：一个碎片化的未来尽管大多数零售商报告称他们在某种程度上使用人工智能，但只有11%的零售商表示他们准备好将人工智能扩展到整个企业。核心挑战是数据被隔离、不完整或碎片化。数据碎片化阻碍了统一客户身份的能力。没有准确的身份，人工智能无法识别个体或预测他们的需求——使真正的个性化几乎不可能。Amperity的调查发现，只有43%的零售商将人工智能应用于面向客户的体验，只有23%的零售商使用人工智能进行身份解析或数据准备。这一差距解释了为什么许多努力都无法带来有意义的价值。缺乏统一的客户视图不仅会减缓人工智能的采用；它直接会破坏增长机会。德勤的一份报告强调了风险，发现： 80%的美国消费者更有可能在品牌提供个性化体验时进行购买 个性化可以将转化率提高16个百分点 消费者在做得好的品牌上花费的金额增加了50%，使得数据质量不仅仅是一个IT问题，而是一个收入驱动因素 在消费者对个性化的偏好达到历史最高水平的世界中，全球80%的消费者期待个性化，无法统一客户数据可能会阻碍品牌的增长战略。没有身份解析的AI不仅会错失目标；它还会冒着疏远客户的风险。统一数据，智能AI零售业并不缺乏用例：预测分析、聊天机器人、动态定价、生成内容。没有统一的、可靠的客户数据基础，这些都不会持续成功。身份解析确保所有不同的信号，从销售点系统、忠诚度计划、移动应用程序和第三方市场，汇聚成一个单一的、受治理的个人资料。这使得人工智能系统能够： 大规模个性化——确保每条消息、优惠和推荐都与个人相关 准确预测——为流失模型、需求预测和下一步行动策略提供动力 保持客户信任——通过跨渠道提供无缝、尊重和隐私安全的体验 简而言之，身份解析将人工智能从新鲜事物转变为必需品。人工智能出错的代价忽视身份解析步骤的风险正在增长。随着在可见的、面向客户的上下文中部署生成人工智能的需要，也带来了实际实施的担忧。一次失误，例如向刚刚续费的客户发送续费优惠，可以损害品牌忠诚度。普华永道的一份报告发现，32%的客户会在经历一次糟糕的体验后离开他们喜爱的品牌。如果人工智能提供不一致或不个性化的互动，零售商不仅会无法解锁投资回报率；他们还会失去客户。正如德勤报告所强调的，多数消费者现在期望公司能够理解他们的需求和期望，这提高了每个零售商在竞争激烈、利润敏感的市场中尝试人工智能的标准。人工智能雄心与现实之间的差距弥合这一差距归结为三个优先事项：1. 在扩展人工智能之前统一客户数据品牌需要审计现有的数据系统，以查找隔离和不一致之处。他们应该投资于客户数据平台（CDP）和身份解析解决方案，以便在实时中调解碎片化的记录并创建可操作的个人资料。2. 将人工智能应用于最重要的地方品牌不应同时在所有地方部署人工智能，而应专注于高影响力的用例：个性化促销、流失预测、服务自动化和库存优化。每一个用例都需要统一的数据。例如，忠实的购物者可能会在购买后立即收到流失预防折扣。没有身份解析，人工智能可能会造成这些有害的错误。3. 通过隐私和治理建立信任虽然消费者期望个性化，但他们也期望隐私和安全的系统来保护他们的信息。实施隐私安全的数据实践和透明的治理可以确保人工智能增强而不是损害客户信任。从碎片化到转型零售人工智能的未来不会由谁最快采用技术决定，而是由谁更负责任、更有效地采用技术决定。当零售商统一碎片化的第一方客户数据，如购买历史、行为信号和参与模式时，他们正在解锁大规模个性化并实现真正的人工智能投资回报率。区别很明显：建立在断开的数据基础上的人工智能会带来零散的结果。建立在身份解析基础上的人工智能会带来整个企业的转型。全力以赴碎片化的数据阻碍了今天的进展——并威胁着明天的相关性。人工智能做得对不仅仅是一种技术升级；它是零售商与客户互动、赢得信任和增长方式的转变。随着人工智能市场以每年42%的速度增长到2027年的733.7亿美元，赢家不会是那些部署最多模型的人，而是那些建立最强大数据基础的人。首先解决数据挑战的零售商将是那些在人工智能驱动的客户体验中获胜的人。在接下来的一年中，进展将涉及更多的投资、实验和部署，以使零售商能够有效、有效地使用人工智能，同时尽量减少风险、加强差异化和加速可衡量的回报。随着消费者期望不断提高，身份解析将成为区分零售人工智能赢家和输家的战略杠杆。
AI代理即将成为企业技术的下一个重大发展。从营销编排和客户体验自动化到数字助手和内部生产力工具，智能代理承诺简化决策、实时运行并在与数据、系统和人员交互时自主学习。但是，在这些系统能够为企业带来有意义的价值之前，必须解决一个基础问题：您的数据准备好了吗？AI代理的有效性取决于它们依赖的数据的质量、完整性和可访问性。没有坚实的数据基础，代理可能会根据碎片化的输入做出决定，导致有缺陷的输出、有偏见的推荐，甚至合规性问题。数据质量是真正的AI瓶颈尽管机器学习和AI架构有所进步，数据质量仍然是AI成功的主要运营障碍。事实上，超过一半的组织将数据质量不佳列为AI采用失败的主要原因。问题不在于代理的智能，而在于支持它的数据的完整性和可用性。而且，虽然AI代理被设计为快速、自主地运行，但它们最终还是被多年来困扰数据团队的相同瓶颈所阻碍。数据专业人员仍然花费大约80%的时间清理和准备数据，这限制了创新和实验的时间。这种延迟在AI代理必须不断学习和响应动态输入的环境中是不可接受的。为什么碎片化的数据仍然如此普遍？组织扩张是问题的一部分。随着时间的推移，客户数据被分散在数十个平台上——CRM、电子商务系统、应用程序、呼叫中心、分析工具、忠诚度计划等。每个平台都是为特定任务而设计的，而不是为了互操作性。这导致了一个分散、碎片化的生态系统，没有任何一个工具能够全面了解客户。一项行业研究发现，62%的美国零售商在任何时候都有超过50个系统存储消费者数据。这使得构建客户旅程的实时、端到端视图几乎是不可能的。断裂的景观迫使代理在部分数据上运行，损害了它们识别模式、保持连续性或应用个性化策略的能力。数据孤岛还会导致身份碎片化，这可能会阻碍目标或客户信任和忠诚度。一个客户可能在多个数据库中以不同的名称、电子邮件、设备ID或行为出现为多个记录。这会让AI系统感到困惑，因为它们无法确定哪个记录是正确的，什么需要被整合，客户想要什么，或者是否不同交互属于同一个个体。这在像通用数据保护条例(GDPR)和加利福尼亚消费者隐私法(CCPA)这样的日益严格的隐私法规下变得更加关键，这些法规要求明确的同意管理和对客户数据使用的透明度。统一客户数据不仅仅是为了更好的性能——它是关于合规性和信任。数据准备的四大支柱在部署代理之前，组织必须首先确保其数据基础。 这意味着优先考虑： 连接的数据基础设施：连接的基础将所有客户数据源统一到一个单一的、连贯的环境中。这是代理能够跨整个客户旅程做出决定的前提，而不是仅仅在孤立的渠道中。 准确的身份识别：身份识别是指将数据点连接起来，跨设备、系统和标识符，形成一个完整的360度客户资料。这确保AI代理能够正确识别用户、适当个性化并避免冗余或错误。 实时可用性：速度很重要。在许多情况下，效率与准确性一样重要。AI代理需要访问当前、实时数据，以做出明智和准确的决定，无论是对客户支持问题做出反应、调整推荐还是更新个性化策略。 合规优先架构：随着AI代理开始自动化影响个人的决定，例如他们被提供的内容、如何被服务或如何处理他们的信息，合规性不能是事后补充的。企业必须将同意跟踪、数据血统和基于角色的访问控制嵌入到基础设施中。 AI代理正在改变身份识别在现代数据基础的元素中，身份识别一直是最复杂、最耗资源的，尤其是在企业级别。AI代理需要对客户有一个一致、完整的视图才能有效地运行，但当数据分散在系统中时，这种清晰度就会崩溃，客户旅程就会受到影响。现在发生的变化是，AI代理不仅依赖于身份识别，而且正在接管它。与其依赖状态规则或批处理作业，AI驱动的身份识别代理使用机器学习来摄取数据集，并将碎片化的记录统一为客户的准确视图。这些代理不断评估信号，如设备ID、交易模式和元数据，以确定哪些记录属于同一个个体。结果是一个动态的身份识别过程，提供： 通过智能模式识别实现更大的准确性 实时更新，随着新数据被摄取和清理 匹配决策背后的可解释性，增强透明度和信任 无需耗时的手动调整或规则管理即可实现可扩展性 通过AI代理管理身份识别，企业终于可以消除阻碍个性化、编排和自动化的数据差距和重复，并且最终结果是一个更好的客户体验。这些代理不仅清理数据，还构建了使智能客户参与在规模上成为可能的基础。从创新到运营准备急于开始AI项目是很诱人的，但是跳过基础数据工作是一个代价高昂的错误。相反，组织应该： 审计数据系统，查找重复、碎片化和延迟 投资能够统一和上下文化数据的技术 将合规性嵌入数据运营，而不是事后补充 尽早与营销、数据、隐私和AI利益相关者对齐 建立人工监督和反馈循环，以验证和改进代理性能 AI代理已经改变了各个行业的企业运营方式——从零售到金融。但是，它们的成功并不取决于华丽的界面或最新的算法，而是取决于它们所依赖的数据的可靠性、完整性和及时性。如果您的数据没有准备好，您的代理也不会准备好。
