2024 年认知对话式 AI 在商业中的应用指南

将认知对话式 AI 集成到现代商业战略中是必不可少的，尤其是在它转变客户体验方面。这一观点得到了 普华永道的一项调查 的支持，该调查针对商业和科技领导者。人工智能和认知技术正在重塑客户参与， 客户体验 正在超越其传统角色，成为客户旅程中至关重要的一部分，对客户忠诚度和认知产生着巨大的影响。

如今的客户服务专注于打造卓越的体验，而不仅仅是解决投诉。认知对话式 AI 能够收集和分析客户数据以实现个性化，这是其中的核心。这导致了高质量、定制化的互动，这标志着人工智能在商业中作用的新时代，融合了数据驱动的洞察和以客户为中心的服务。

使用认知 AI 和语音识别技术提高呼叫中心效率

认知对话式 AI 和自动语音识别（ASR）技术的融合是呼叫中心的游戏规则改变者，革新了客户服务的方式。这一先进的集成标志着传统呼叫中心实践的重大转变，提供了更高效、更准确和更个性化的客户互动方式。

认知 AI 以 认知科学原理 为基础，超越了简单的脚本化响应。它能够理解、记忆、推理和对每个客户做出独特的响应，模仿人类般的互动。当与 ASR 结合使用时，这种 AI 可以准确处理口语，将其转化为可行的数据。这一组合在处理大量客户查询方面非常强大，能够实时提供解决方案，且一致性超越了人类的能力。

通过自动化常规任务和查询，这些技术使人工代理能够专注于客户服务中更复杂、更有影响力的方面。因此，大约 70% 的消费者 更喜欢聊天机器人，因为它们的响应时间快且准确，主要用于服务相关的查询。

像苹果和亚马逊这样的主要公司通过适应不断变化的客户需求而脱颖而出，通常提供高质量的服务并收取高价。沃尔玛是这一战略的典型例子，采用了一款 AI 聊天机器人，有效地管理了每周超过 2.3 亿次的客户互动，处理任务如订单跟踪、产品推荐和响应查询。这一方法是确立市场领先地位的关键因素。

定制化和智能的客户互动

认知 AI 系统通过利用其记忆和学习能力，能够创建超级个性化和智能化的互动。这种能力使它们能够根据过去对话中积累的知识，提供定制化的推荐和响应。

一项研究显示， 91% 的客户 更喜欢那些提供与其个人需求相关的优惠和推荐的品牌。

这些 AI 系统能够预先解决客户需求，通过理解对话的背景，尽量减少了大量来回沟通的必要性。与 ChatGPT 等语言模型相比，后者擅长内容生成，认知 AI 表现出对人类语言的更深入理解，从而提高了沟通质量。

使用 AI 提高运营效率

大约 三分之一的消费者 认为聊天机器人在解决问题方面非常有效。

IBM 的研究显示，使用 AI 聊天机器人可以将客户支持成本降低 多达 30%。认知对话式 AI 的关键特性包括：

• 智能呼叫管理：提高首次呼叫解决率，减少代理数量和呼叫时长，通过智能呼叫路由实现。
• 代理支持：AI 为代理提供即时数据和指导，提高他们快速、准确地解决客户问题的能力。
• 自适应学习：对话式 AI 平台在每次互动中不断进化，确保它们持续改进和满足不断变化的客户需求。

新的收入创造机会

认知对话式 AI 超越了传统的解决问题角色， 为企业开辟了新的收入创造途径。它利用先进的认知能力，包括复杂的推理和问题解决能力，能够识别销售和交叉销售的机会。

与提供标准响应的基本聊天机器人不同，认知对话式 AI 能够动态、有意义地与客户互动。它能够预先检测客户需求或问题，使企业能够主动提供相关解决方案。这一主动参与模型使企业能够在问题出现之前解决客户需求，提高客户支持和关系管理水平。

使用认知对话式 AI 革新商业

在现代经济中，企业不仅仅依靠交易而是培养关系。焦点正在从数量转向客户连接的深度。随着技术和个性化的日益交织，认知对话式 AI 正在成为打造独特客户互动的关键因素。对于希望在 2024 年保持领先地位的企业来说，利用这些技术进步是与客户建立有意义的关系的关键。