弗兰·洛夫特斯，EliseAI 首席体验官 – 采访系列

弗兰·洛夫特斯，EliseAI 首席体验官，是一位充满创造力和多才多艺的领导者，她将创业精神与深厚的运营经验相结合。在加入 EliseAI 之前，她联合创立了 HOM，一家科技启用的便利和参与平台，该平台被 Alfred 收购，她后来在 Alfred担任多个高级职位，塑造了成千上万个单位的居民体验。在 EliseAI，她曾担任过高级运营领导职位，向 CEO 和董事会报告，推动跨公司效率，监督客户成果，并与工程和销售团队密切合作，制定产品战略和推出计划。作为创始人和行业思想领袖，她被提名为 MIPIM 的最佳创始人，并多次被列为 CRETech 的顶级女性影响者之一。

EliseAI 是一家位于纽约的 AI 软件公司，通过先进的对话式和代理人工智能技术，改变了住房和医疗保健组织管理高容量通信和运营工作流程的方式。其平台自动执行诸如预约安排、租赁沟通、维护请求、续租、患者登记和行政支持等任务，跨越文本、语音、电子邮件和聊天等渠道，使团队能够更高效地运作，同时提高响应速度和客户体验。通过将这些交互集中到一个统一的 AI 系统中，EliseAI 帮助组织扩大运营规模，减少手动工作量，并在关键功能上实现可衡量的性能改进。

作为 EliseAI 的首席体验官，您拥有社区、运营和技术方面的丰富经验。您创立了 HOM，一家帮助多家庭建筑提供共享便利和社区意识的平台，然后在 Alfred 领导体验和服务交付，Alfred 是一家嵌入成千上万个公寓楼的住宅服务公司。这些深入人心、以人为本的角色如何影响您在 EliseAI 设计和运营 AI 体验的方式？

我的物理房地产管理背景教会了我，技术只有在实际交付服务时才是有价值的。在 HOM 和 Alfred，我学到了居民不关心界面的时尚，如果他们的维护请求进入黑洞或他们的入住被延迟，这对他们来说是没有价值的。这使我对闭环的执行充满热情。我不仅仅设计 AI 来处理对话，我设计它来管理任务的整个生命周期。我优先考虑处于危机中的居民或工作量过大的员工，确保 AI 不仅仅是他们需要监控的东西，而是一种可以减轻他们负担的工具。

从客户体验的角度来看，有效的 AI 在住房和医疗保健环境中是什么样的，在这些环境中，信任、清晰和跟进与速度或自动化一样重要？

在住房和医疗保健领域，快速是很好的，但实际上跟进是建立信任的关键。好的 AI 不应该只是给你一个快速的答案，它需要确保事情真正发生。如果患者询问账单或租户想续租，他们的租约，AI 需要更新记录，通知正确的经理，并让该人知道事情正在进行。这是关于清晰和主动，以便人们不觉得需要打电话三次才能检查状态。

EliseAI 采取了垂直优先的方法，而不是提供一般目的的 AI 层。这种决定如何改变房地产团队、居民和医疗保健人员的日常体验，与水平 AI 工具相比？

一般的 AI 工具需要客户自己教软件行业规则。由于我们是专注于住房和医疗保健的垂直解决方案，我们的系统带有对特定工作流程的深刻理解，例如安全存款法规或患者预约细节。对于前线员工来说，这意味着他们不需要管理一个可能产生错误政策的通用聊天机器人。他们正在使用一个已经与他们现有的软件集成，并且从第一天起就使用他们日常运营的语言的系统。

您能解释一下如何通过跟踪前线工人的工作流程来捕获端到端工作流程，并改善模型行为和最终的客户体验，相比之下仅使用抽象数据进行训练？

抽象数据显示“什么”，但在现场与客户一起工作显示“如何”。当我的团队花时间在软件部署的实际环境中时，他们会看到数据集无法捕捉到的摩擦点。例如，在与一家军事住房运营商进行发现会时，我们确定了复杂的批准流程和严格的日常约束，这些在任何手册中都没有。通过捕获这些凌乱的、真实的细节并将它们转化为产品，我们可以构建不仅在演示中有效，而且在繁忙办公室的混乱中也能生存的 AI。

当 AI 系统超越回答问题并执行任务时，什么样的新体验风险出现，以及您如何确保自动化感觉支持和可靠，而不是侵入或不透明？

主要风险从 AI 说出错误的信息转变为 AI 执行错误的操作。为了减轻这一风险，我建立了一个产品解决方案模型，我们有专家——其中许多是前创始人——他们拥有产品的特定领域。他们为 AI 执行任务设定具体规则和防护栏，确保 AI 永远不会采取令人类员工惊讶或困惑的行动。

在住房和医疗保健领域，即使小的故障也可能迅速侵蚀信任。您如何设计代理 AI 系统，使其保持透明、可预测和易于人类在需要时介入和纠正？

设计以建立信任，从传统的反应性思维转变开始，我们只是等待事情出错。相反，我建立了一个团队，作为现实世界的运营复杂性和 AI 逻辑之间的桥梁。这些人不是支持代理——他们是拥有产品特定领域的策略师和前创始人，从头到尾。

他们花时间跟踪工人，以了解行业的不可商量的规则，例如复杂的军事住房批准流程或严格的医疗响应时间，并直接将这些规则融入 AI 的行为中。透明度来自于我们的系统被设计为在问题成为居民或患者投诉之前主动标记潜在问题。当 AI 感到高情绪情况或复杂请求时，它不会猜测。它触发一个交接，提供给人类员工完整的交互历史和上下文，使他们能够作为知情的合作伙伴介入，而不是从零开始。

从您监督实施和客户成功的角度来看，客户在将 AI 集成到运营工作流程中时遇到的最常见的摩擦点是什么，EliseAI 如何在部署早期减少这些摩擦？

最大的摩擦点很少是技术本身，而是人们担心技术会破坏团队的流程或取代他们的角色。我们通过关注即刻的、实际的缓解来解决这个问题。在第一周内，我们使用 AI 接管那些通常会导致最多的倦怠的重复、高容量任务，例如初始潜在客户跟进。我们还使用自己的 AI 管理内部公司运营。这有助于我们了解工作流程变化的压力点，因此我们可以在客户经历同样的转变时成为更好的合作伙伴。

许多组织难以超越试点阶段。您如何帮助客户进化他们的流程和期望，使 AI 成为日常运营的正常部分，而不是边缘实验？

AI 只有在停止成为边缘项目并成为工作日的一部分时才会坚持下去；我们帮助领导者重新组织他们的团队，以便当 AI 处理繁琐的工作时，人们可以专注于真正需要人类触感的任务。

EliseAI 现在支持大约六分之一的美国公寓。随着这一规模，客户的期望如何转变，随着 AI 成为标准运营的一部分，什么新的体验挑战出现？

在这个规模上，AI 不再是一种酷炫的创新，它是一种公用事业，就像电力一样。期望从它工作时令人印象深刻转变为当它失败时令人无法接受。我们必须在保持 100% 可靠性的同时管理这种差异。

展望未来 2-3 年，您如何看待首席体验官的角色在 AI 系统承担住房和医疗保健等基本服务的更多责任时的演变？

该角色的演变将从管理客户服务转变为协调人类和 AI 之间的合作。随着 AI 接管行政和重复的工作，CXO 的重点将转变为战略和情感接触点。我们的责任将是确保随着世界变得更加自动化，住房和医疗保健中的人类互动变得更加有意图和影响力。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 EliseAI。