在你下結論之前，認真看看我們生活的現實(shí)世界吧！今天，像AppleSiri、微軟小娜一類(lèi)的人工智能型虛擬助手已經(jīng)變得司空見(jiàn)慣。事實(shí)上，如果你有一部蘋(píng)果手機，那么你很可能正是體驗過(guò)Siri的多達98%的“大多數”中的一員。到2020年，超過(guò)2.5億的消費者會(huì )選擇聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)，依賴(lài)它們的自動(dòng)駕駛、變道和停車(chē)功能。而今年，預計每分鐘都會(huì )售出50部支持AI的設備，比如Amazon Echo。
總體而言，頂尖分析公司如Gartner、Forrester等估計，未來(lái)五年時(shí)間里，AI將在智能分析技術(shù)的驅動(dòng)下重塑客戶(hù)體驗，其深度遠勝其它任何技術(shù)。伴隨著(zhù)快節奏的創(chuàng )新腳步，這種發(fā)展軌跡有很大可能性意味著(zhù)傳統電話(huà)的接近滅絕。想想看，輔助/自動(dòng)服務(wù)目前在使用率方面實(shí)際上已經(jīng)和傳統電話(huà)勢均力敵，不分勝負了。從2015年到2017年這短短幾年里，電話(huà)聯(lián)絡(luò )就減少了17%，只占據總體通訊互動(dòng)的大約55%，而輔助/自動(dòng)服務(wù)的比率已經(jīng)增長(cháng)至45%。
人工智能蓬勃發(fā)展：從幻想到現實(shí)
人工智能蓬勃發(fā)展：從幻想到現實(shí)
突然之間，高水平的人工智能依賴(lài)看起來(lái)好像不再那么瘋狂了。這也是理所當然。畢竟，這項技術(shù)現在是我們絕大多數日常生活體驗的背后推手。例如，我們見(jiàn)證了基于A(yíng)I的認知醫療如何找出患者護理的不足之處，并自動(dòng)執行個(gè)性化干預；公司推出以會(huì )話(huà)AI為基礎的聊天機器人，以便能跨多個(gè)平臺同消費者直觀(guān)的溝通交流；教育工作者努力對孤立式的傳統數據加以統一，建立學(xué)校特有的預測模型。全世界都在積極擁抱人工智能，這意味著(zhù)各行各業(yè)都必須構建恰當的技術(shù)基礎，以達成期望的客戶(hù)與用戶(hù)服務(wù)成果。
但是事情往往說(shuō)來(lái)簡(jiǎn)單，做到卻很難。新技術(shù)的蓬勃興起、如IoT和AI等已經(jīng)使哪怕15年前的建筑物也無(wú)法滿(mǎn)足當今客戶(hù)對動(dòng)態(tài)服務(wù)體驗的需求。企業(yè)發(fā)現，過(guò)去幾十年內部署的系統不足以處理下一代數字化商務(wù)生態(tài)系統帶來(lái)的壓力。AI為數量繁多的新客戶(hù)體驗功能打開(kāi)了大門(mén)，然而由于絕大多數公司仍在依賴(lài)于傳統的硬件與分層式基礎架構，他們很難讓新技術(shù)的完整潛力得到充分發(fā)揮。
正是因為如此，下一代平臺的概念才在近些年來(lái)變得炙手可熱。這種技術(shù)開(kāi)放、靈活，具備良好的未來(lái)前瞻性，讓公司能從根本上轉而致力滿(mǎn)足當前和將來(lái)的種種客戶(hù)需求。在今天這個(gè)充滿(mǎn)無(wú)限可能性的世界里，企業(yè)需要一個(gè)能力范圍也近乎無(wú)限的平臺。
企業(yè)需要怎樣的下一代平臺來(lái)保證人工智能為己所用？
企業(yè)需要怎樣的下一代平臺來(lái)保證人工智能為己所用？
然而，并非任何下一代平臺都能滿(mǎn)足人們對人工智能應用的期望。Avaya認為，下一代平臺必須具備三大功能，才能保證企業(yè)在智慧數字世界里真正達成人工智能的完整優(yōu)勢：
消除“孤島”
不是盡可能減少，而是徹底消除。很多公司由于人工智能“孤島化”而無(wú)法達成至關(guān)重要的客戶(hù)或用戶(hù)成果，這一點(diǎn)非常令人遺憾。在技術(shù)驅動(dòng)下本應做到的客戶(hù)體驗功能受到顯著(zhù)限制。盡管這些公司對AI的重要性已有所認識和實(shí)踐，但他們仍未能將其放到一個(gè)更高的發(fā)展層面上來(lái)看待。在A(yíng)vaya，我們認為，下一代平臺必須能把人工智能輕松整合到任何現有的商業(yè)生態(tài)系統里，無(wú)縫達成數字化的端到端客戶(hù)之旅。就像我過(guò)去所說(shuō)，客戶(hù)體驗成功的最大障礙在于孤島化的延續。特別是考慮到今天我們需要通過(guò)分析連接客戶(hù)服務(wù)全過(guò)程，問(wèn)題體現得格外明顯。
智慧自動(dòng)化
隨著(zhù)企業(yè)數字化進(jìn)程逐步推進(jìn)，他們無(wú)疑會(huì )需要某種程度的自動(dòng)化，以便對數不盡的聯(lián)網(wǎng)服務(wù)加以端到端的部署和管理。這種程度的自動(dòng)化必須能夠加速、并定制消費者或用戶(hù)的體驗。比如，在一所支持AI的學(xué)校里，學(xué)生能收到根據自己每天的行程表（也就是說(shuō)他們的運輸工具或者課外活動(dòng)）個(gè)性化定制的自動(dòng)SMS消息；或者我們也可以回想一下前面所說(shuō)的2.5億聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)。頂級汽車(chē)制造商如特斯拉、寶馬和奧迪等都在自動(dòng)駕駛汽車(chē)的開(kāi)發(fā)上重資投入。這種汽車(chē)里，自動(dòng)M2M通訊勝過(guò)人與人之間的通訊。即便發(fā)生了機械問(wèn)題，汽車(chē)也會(huì )自動(dòng)撥打電話(huà)、或者發(fā)送SMS來(lái)要求司機提供更多信息，豐富自己的知識庫，以備將來(lái)同類(lèi)事件。
多重數據庫分析
如果要我挑一個(gè)功能來(lái)特別強調，那么肯定就是多重數據庫分析。正如公司必須把AI整合到現有生態(tài)系統，他們同樣也必須打破傳統的數據庫“孤島”。人工智能化客戶(hù)體驗的巨大力量在多重數據庫分析里體現得淋漓盡致。舉個(gè)例子，讓我們假設你要去阿根廷旅行。當你作為一名游客通過(guò)海關(guān)、進(jìn)入阿根廷時(shí)，旅游公司不難對你進(jìn)行針對性的跟蹤登記，進(jìn)而根據自己從多個(gè)不同數據庫里獲取的資訊，開(kāi)始為你提供情境化的端到端體驗。
這種高水準的深層互動(dòng)不但具備實(shí)現可能，更有望在短短幾年內成為行業(yè)標準。問(wèn)題在于：我們怎樣才能讓企業(yè)更容易做到它？一個(gè)完全剝離硬件依賴(lài)性的、基于軟件的模型將是一切的起點(diǎn)。軟件自動(dòng)化基礎架構充分利用云技術(shù)，支持公司方便、可靠、高彈性的開(kāi)始擴展，讓這些人工智能衍生出的精彩成果得以實(shí)現。
這種高水準的深層互動(dòng)不但具備實(shí)現可能，更有望在短短幾年內成為行業(yè)標準。問(wèn)題在于：我們怎樣才能讓企業(yè)更容易做到它？一個(gè)完全剝離硬件依賴(lài)性的、基于軟件的模型將是一切的起點(diǎn)。軟件自動(dòng)化基礎架構充分利用云技術(shù)，支持公司方便、可靠、高彈性的開(kāi)始擴展，讓這些人工智能衍生出的精彩成果得以實(shí)現。
