虚拟助理如何驱动商业价值

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领先的组织正在利用虚拟助理简化运营，以更好地满足员工和客户的需求。开发、部署或维护人工智能助手不可能在真空中完成；IT必须与组织中的其他实体一起参与进来，例如客户服务，人力资源，行政管理等。

领先的组织正在利用虚拟助理简化运营，以更好地满足员工和客户的需求。

 

随着亚马逊(Amazon)的Alexa、苹果(Apple)的Siri、微软(Microsoft)的Cortana和谷歌的Assistant等产品日益流行，虚拟或人工智能助手的兴起也已经有一段时间了。

 

这项技术已经被训练成能够理解语音命令并为用户完成任务，随着企业开始寻求利用人工智能助手(包括聊天机器人)来处理各种用例，这项技术在商业上也取得了进展，包括语音到文本听写、团队协作任务、电子邮件管理、客户服务、自助台管理和数据分析。

 

根据在线IT社区Spiceworks 2018年的一份报告，在拥有500多名员工的企业中，40%的企业预计到2019年将在自有设备上安装一个或多个智能助手或人工智能聊天机器人。在这项研究中，Spiceworks在2018年3月对北美和欧洲的529名科技买家进行了调查。

 

在已将该技术应用于公司自有设备和服务的企业中，49%的企业使用微软小娜来完成与工作相关的任务，其次是苹果的Siri，比例为47%。使用Google Assistant(23%)和亚马逊Alexa的人数则相对较少。

 

在部署了人工智能聊天机器人和智能助手的公司中，46%的公司将其用于语音到文本的听写，26%的公司将其用于团队协作，24%的公司将其用于员工的日历管理。此外，14%的人使用了人工智能聊天机器人和助理来进行客户服务，13%的人使用了IT服务台来进行管理。

 

超过半数(53%)的组织在其IT部门中了使用这些产品，23%的组织使用这些产品来支持其行政部门，20%的组织使用这些产品来支持客户服务。

 

在不使用人工智能聊天机器人或智能助手的组织中，一半的组织由于工作场所缺乏实际用例而没有实现它们，29%的组织出于安全和隐私方面的考虑，25%的组织则由于成本问题而有所保留。尽管人工智能的应用越来越多，但只有20%的IT专业人士认为他们的组织拥有实施和支持人工智能技术的适当技能、人才和资源。

 

下面是一些最佳实践的建议，供希望实现和维护虚拟助理的IT主管参考。

 

强调团队合作

 

开发、部署或维护人工智能助手不可能在真空中完成；IT必须与组织中的其他实体一起参与进来，例如客户服务，人力资源，行政管理等。

 

团队理念是Eno开发的重要组成部分，Eno是一种自然语言，基于SMS的聊天机器人，由金融服务公司Capital One于2017年推出。Capital One的软件工程副总裁Margaret Mayer说，由来自设计、产品开发和IT部门的人员组成一个团队，共同构建了Eno的性格、能力和基础设施。

 

“通过作为一个工作团队来工作，我们每个人在开发新功能时都会提供输入和反馈，为Eno创造一个更强大的结果，”Mayer说。“我们不执着于创建一个精确的长期路线图，而是敏捷地工作，专注于客户所希望的Eno帮助他们的方式。”

 

Eno使客户能够快速获得有关账户余额、最近交易和到期日期等问题的答案，并能够支付账单和进行其他交易。使用机器学习还可以根据特定用户的需要定制该助手。

 

AI助手的一个有效的应用是防止欺诈。以前，需要客户响应的欺诈警报有一组可以使用的狭窄定义的响应。Mayer说：“由于Eno的自然语言处理能力，Capital One客户的信用卡或借记卡上的可疑活动不再局限于响应警报时简单的‘确认或拒绝’，它让我们能够了解客户面对可疑活动警报时的更多反应，让我们能够更快地关闭信用卡，并最终防止更多欺诈。”

 

自推出以来，Eno已经超越了SMS文本的范畴并进入了其他渠道，以满足客户不同的需求或渠道偏好。 “不管通过什么渠道，我们的目标都是让客户能够以数字化的方式快速回答他们的问题，”Mayer说。

 

客户对Eno的自然互动和对话互动给出了积极的反馈。她说：“客户评价说，‘Eno看起来就像是在和客服通话，没有等待的时间，也没有电梯里的音乐。’”

 

确保技术易于使用

 

美国宇航局喷气推进实验室(JPL)一直在评估和试验它所谓的“未来技术浪潮”。JPL的IT CTO Tom Soderstrom表示，这些浪潮，包括内部开发的数字助理，正在形成一场“巨大的海啸”，将在所有地方产生内置智能。

 

“要使内置智能真正有用，它还必须易于访问和使用，”Soderstrom说。“我们已经能够自如地向Siri、Alexa或谷歌等数字助理提问并获得答案。我们喜欢简单的交互，但我们还不能问与工作相关的问题。事实上，我们无法与这些商业数字助理进行真正的对话。”

 

JPL的业务案例是让员工能够以一种简单、自然的方式与智能助理进行深入的、与工作相关的对话，并在几秒钟内获得正确的答案。

 

“这些答案将以他们希望看到的方式出现，比如语音、短信、屏幕显示或电子邮件回复，”Soderstrom说，一个问题的结果查询过程应该是这样的，助手通过查询数千个包含PB级数据的不同数据源，然后提供快速的答案和见解，而用户不必知道所有的底层细节。

 

事实证明，这些助手对于各种用例都是有益的。一种是人们需要重复回答的相同类型的问题，比如自助台。JPL已经建立了相应的助手来回答有关人力资源、合同、收购、网络安全、云计算、寻找可用会议室、寻找可用停车位等问题的答案。

 

另一种用途是，一组专家在自己的领域中寻找特定的信息。Soderstrom说，这些助手可以快速搜索数千个数据源和域，并提供几乎即时的洞察力。一些例子包括与网络安全相关的查询、关于深空网络轨道的问题、关于即将召开的会议的信息、最近的提案以及填写异常报告。

 

还有一种用例是数据量巨大或需要快速交易并需要实时关注的场景，在这些用例中人们无法及时做出反应。这些助理在后台运行，只需要通知用户发生的事件并告知用户已经替他们采取了行动。这些例子包括网络安全事件，实时攻击、自动拍摄火星上有趣的特征并将其发送给JPL，以及通过在公开和暗网上进行搜索来帮助执法的各种努力。

 

制定路线图

 

Gartner客户体验与技术/会话人工智能平台全球研究高级总监Brian Manusama表示，企业应制定使用对话助手的路线图，以获取价值。

 

Manusama说，有四种主要的可以使用人工智能助理的对话互动类型。随着企业在技术方面获得更多经验，这些项目将可以更轻易地被部署。

 

一种是使用低信息任务和简单的对话框来确定意图。Manusama说，这是目前大多数对话AI所部署的地方，包括自动化门户网站上的常见问题等例子。

 

另一种是多个低信息任务的结合，它需要复杂的对话来询问多个澄清性的问题以确定客户的意图。

 

第三种是端到端的任务，基于简单对话框的事务处理。当自动化代理的对话AI与后端系统集成以发起事务或组合不同的知识库以提供对请求的响应时，就会出现这种情况。

 

第四种是真正的会话AI助手，可以进行广泛的对话，并集成到企业系统中。

 

Manusama说，要确定人工智能助理是否真的在创造价值，重要的是衡量客户满意度。“在过去的几年里，一些聊天机器人给客户带来了糟糕的体验，”他说。 “你需要测量满意度，监控满意提升率，检查结果报告，并不断重新培训您的数字代理以确保准确性。”

 

从实践中学习，并从现在开始

 

部署或构建人工智能助手的技术应该是可用的，IT也应该推动其实施。 Soderstrom说：“我们建议主动询问用户他们认为的最有用的东西是什么，然后构建一个，快速获得用户反馈，然后决定迭代或删除它。然后再创建下一个。”

 

Soderstrom说，如果公司内部的人发现某个人工智能助手很有用，你就会发现这是一种廉价而快速的投资回报。而如果某个特定的助理不被认为是有用的，那也只是一笔小投资，可以暂时“停放”以备将来使用。

 

JPL在开始它的人工智能助手之旅时，进行了一次讨论，它发现最迫切的需要是找到一个可用的会议室。Soderstrom说：“我们在一周内就完成了第一个版本，然后随着时间的推移添加了额外的智能，它被证明是非常有效和受欢迎的。”

 

Soderstrom说，公司还应该考虑为特定的目的建立特定的助手。“虽然它们使用了相同的架构和工具，但自然语言处理还不够高级，不足以真正理解用户的意图，”他说。如果JPL构建了一个单一的人工智能助手，用户将不得不回答来自应用程序的更多问题，这将使它难以使用。

 

企业在部署人工智能助手时肯定会遇到一些挫折。“在实施人工智能时，你不能害怕承认失败，并需要从中吸取教训，”Keith Farley说，他是Aflac保险公司的创新和客户体验总监。

 

“比起三个月的失败来说，更糟糕的是需要面对六个月的失败，”Farley说。

 

2018年，Aflac在其网站和移动应用程序上增加了聊天功能。Farley说：“虽然我们最初使用的是完全自动化的聊天机器人，但我们发现这种问题的失败率太高了。”于是，我们关掉了聊天机器人，并决定从人与人之间的聊天互动开始，只回答一系列与福利和投保人覆盖范围有关的问题。”

 

现在员工可以回答任何问题了，公司正在收集的原始问答数据将用于2019年推出的一款新的聊天机器人上面。

 

Farley表示：“在我们的案例中，我们希望能够让Aflac拥有这样一种文化，我们可以承担一些风险，而不是害怕失败。我们能够从最初的失败中迅速学习，重新启动，并最终交付一个非常成功的客户应用程序”，这将有效的提高客户满意度。

（来源：企业网D1Net）

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