人类 - AI 协作 ： 服务业生产力的新时代

V IE W P O IN T2 024 H U M AN - AIODU C T I V I T YI N S E R V I C E I ND U S T R I E S服务公司如何利用 AI 来克服生产力挑战正如最近的用例所表明的那样，人工智能 （ AI ） 可以显着提高服务行业的生产率和性能。为了利用它的好处，服务公司必须确保人工智能是对员工工作方式的补充，而不是破坏它。存在一些挑战，包括确保质量结果，导航法规以及大规模实施 AI 。在这个观点中，我们分享了 CxO 现在可以采取的步骤，通过人与人工智能的互动来推动创新和竞争力。AUTHORSMarius Romanescu Ronja Berger Ronja Kallhammer Max Adis V IE W P O IN TA R T H U R D. L I T T L E2人类 - AI 协作 ： 服务业生产力的新时代驱动生产力和性能在当今充满活力的商业环境中，服务行业面临着巨大的挑战，尤其是普遍存在的劳动力短缺。例如，ifo 研究所在 2023 年 8 月报告说，随着人口变化和其他因素加剧了劳动力市场的动态，德国 75.3 ％ 的法律和会计师事务所努力确保合格的员工。与此同时，43.1% 的德国服务公司面临熟练劳动力的短缺，这突显了简化流程以支持专家的必要性。专注于高价值的任务。同样 ， 美国商会报告说 ， 在美国 ， “即使每个在金融活动或专业和商业服务领域有经验的失业者都被雇用 ， 也只有这些行业现有职位空缺的 42% 和 44% 将分别被填补。 “客户对快速反应、数字界面、 24 / 7 服务和个性化体验的期望不断提高 ， 进一步加大了压力。在这些挑战中 ， 人工智能提供了提高生产力和性能的手段 ， 以应对竞争激烈的市场。应对当前挑战人工智能已经从传统的电子商务应用程序发展成为优化服务行业流程的重要工具。生成 AI （ GenAI ） 和大型语言模型 （ LLM ） 的最新突破扩展了其应用 ， 使自动化可以扩展到创造性和更复杂的任务 - 以及接管对话领域。随着这些技术进步 ， 高盛的一份报告估计 ， 高达 44% - 46% 的任务in administrative and legal professiones could be automated in the future. This transformative potential empowers service organizations应对行业挑战 ， 通过提高生产力和促进持续改进来提供竞争优势。为了利用人工智能的好处，公司必须确保人工智能是对员工工作方式的补充，而不是破坏它。但是服务公司可以从哪里开始呢 ？ 这个观点强调了服务行业中早期采用者的几个用例，这些用例利用人工智能来支持日常运营并释放巨大的生产力潜力，以及在踏上人工智能之旅时克服这些挑战和方法。FIRST MOVERS 如何采用 AI人工智能不是一个遥远的愿景 ； 它是当今服务行业的现实。关键问题不是是否采用人工智能 ， 而是如何有效地利用其功能。先锋公司已经接受了人工智能 ， 展示了它通过各种应用彻底改变运营、提高生产力和推动增长的潜力。示例 1 ： 保险中的自动索赔处理在效率和准确性至关重要的保险业中 ， AI 正在重塑理赔处理格局。早期采用者已将 AI 和机器学习 （ ML ） 集成在一起 ， 以简化和提高理赔处理的速度。一家创新的数字保险公司围绕 AI 驱动的聊天机器人展开其系统。这些聊天机器人使用自然语言处理 ， 从保单持有人的描述和事件报告中准确提取关键细节并对其进行分类 ， 从而快速处理简单的索赔并确保快速支付。好处人工智能驱动的系统提高了数据分析的准确性 ， 最大限度地减少了索赔评估中的错误。这种准确性不仅提高了整个索赔流程 ， 还提高了客户满意度。此外 ， 自动化减少了手动工作 ， 提高了生产率 ， 并使专家能够专注于增值而不是交易活动。 V IE W P O IN TA R T H U R D. L I T T L E3人类 - AI 协作 ： 服务业生产力的新时代知识管理和搜索过程自动化和决策支持情绪分析欺诈检测和预防质量控制市场营销与销售预测性分析和预测IT 开发和测试服务个性化数据收集 / 测量劳动力管理客户服务客户互动业务运营数据分析与知识示例 2 ： 个性化客户参与金融服务在保险和银行业的竞争环境中 ， 个性化是一个关键的差异化因素。人工智能使早期采用者能够通过定制保险计划来满足个人需求来提高客户参与度。事实上 ， 一些全球保险和金融服务提供商正在利用人工智能驱动的客户参与创造个性化体验。分析客户数据 ， 包括财务行为、生活事件和风险状况 ， 人工智能算法推荐符合个人客户需求的保险计划。例如 ， 接近退休年龄会提示推荐以退休为重点的保险产品。好处由于人工智能驱动的个性化可以通过满足个人需求来提高客户满意度 ， 它可以促进长期关系并提高客户保留率。此外 ， 通过分析客户数据 ， 人工智能的早期采用者可以获得更明智的决策和有针对性的营销策略。例 3 ： 金融领域的数据驱动型投资决策在复杂的金融世界中 ， 数据驱动的决策对于成功至关重要。一家领先的金融公司正在利用 AI 彻底改变投资决策。它正在整合 AIand ML to transform investment decision - making. Using AI - driven predictive analysis and alternative data sources like satellite imaging and social media sential, the company can identify emerging trends to make informed decisions reacted to market moves. ItAI 算法交易 ， 基于实时数据分析在最佳时间执行交易。好处基于实时分析的人工智能驱动的投资决策提供了巨大的好处 ， 例如提高了决策准确性 ， 改善了风险管理 ， 简化了投资组合调整。此外 ， 为个人客户量身定制投资选择可以增强信任并促进牢固的客户关系。图 1. 人工智能在服务行业的关键机会来源 ： Arthur D. Little V IE W P O 在 T A R T H U R D. L I T T L E人类 - AI 协作 ： 服务生产力的新时代工业4 V IE W P O IN TA R T H U R D. L I T T L E5人类 - AI 协作 ： 服务业生产力的新时代各种各样的可能性...这些只是服务公司利用人工智能实现生产力飞跃的许多机会的几个例子 (见图 1) 。人工智能应用的前景远远超出了这里强调的用例，GeAI 是加速服务流程及其后端操作增强的有力工具。这种面向未来的解决方案展示了 AI 的多功能性和潜在影响。One such application involves conducting a meta - analysis of customer interactions with sales representatives. AI, through tracribing and analysis extensive conversation data, identifies requering patterns in customer buying behavior. This strategic insin销售技巧和提高转化率 ， 促进成功的销售互动。在另一个例子中 ， 一家具有前瞻性的欧洲健康保险公司正在开发一种基于人工智能的知识管理支持系统。该系统为客户服务代表量身定制 ， 利用广泛的知识库、智能搜索选项和直观的界面 ， 为复杂的护理情况提供指导。结果是效率、员工和客户满意度的切实提高。图 2. AI 使用的主要挑战来源 ： Arthur D. Little另一家领先的技术服务提供商利用 GeAI 彻底改变了复杂工作流程的知识管理。通过将大量的数据和文档转换为标准化，用户友好的工作说明，包括操作程序和技术说明，这种方法为现场技术人员建立了一个全面的知识库。AI 生成的指南与移动 SAP （ 系统应用程序和产品 ） 系统无缝集成，为服务任务提供系统的清单。技术人员可以利用交互式人类到 AI 界面即时访问详细的服务指导，确保准确性，优化性能，并顺利适应不断变化的客户需求。对人工智能驱动生产力的挑战尽管潜力巨大 ， 但许多服务公司在实现 AI 收益方面遇到了障碍。对 AI 系统的内在复杂性和有限理解可能会侵蚀信任 ， 限制集中实施 ， 并且在最坏的情况下引入新的关键业务风险。因此 ， 公司必须了解图 2 所示的四个关键挑战 ， 并尽早解决这些挑战 ， 以确保成功的 AI 扩展以创造最大价值 ：质量AI -法规要求Based results实施速度和重点道德、道德和社会风险文化是拥抱 AI 的根源 V IE W P O IN TA R T H U R D. L I T T L E6人类 - AI 协作 ： 服务业生产力的新时代1.基于 AI 的结果的质量。基于大量数据的 AI 不断提高决策和自我学习能力。然而，人工智能越强大，人类的决策机制就越不透明。在决策透明度和产出控制之间建立平衡是一项战略、程序和技术挑战。它需要确保高质量和可靠的人工智能驱动决策，同时接受一定程度的不确定性，以最大限度地提高人工智能的效益。2.监管要求。在 AI 不断发展的格局中，法律条件不断变化。随着人工智能系统越来越有能力产生创造性结果，关于版权和专利的所有权和保护的问题也随之出现。确定 AI 系统行为的责任可能具有挑战性，因为传统的法律框架可能无法充分解决 AI 决策的复杂性。监管框架，如欧盟的通用数据保护条例 (GDPR)，进一步补充。层的复杂性 ， 影响 AI 部署和数据使用。3.实施速度和重点。与大多数技术趋势一样 ， 最初的想法和试点得到了迅速实施 ， 但公司往往难以扩展 AI 以获得其全部收益。分散的 AI 活动以及缺乏总体战略观点和治理机制阻碍了进展。公司仍在积累内部资源和AI 的技能 ， 努力应对知识差距和组织不确定性 ， 阻碍了广泛的 AI 适应。另一个限制因素可能是文化挑战 ， 即在新 AI 解决方案的敏捷实施中采用 “快速失败 ” 的意愿。I T I S ES S E N T I ALFO R C O MPA NI E S T OP R OAC T I V E LY D EFI NE S UI TA B L E S T R AT EG I E S FO C U S I N G O N A I ，I N C LU D I N G HU M A N - A I C OL L A B 或 AT I ON4.道德、道德和社会风险。随着人工智能系统被整合到工作场所中，与公平、透明和偏见相关的道德问题出现了。在服务行业，人工智能系统可能需要做出符合道德标准的决策，例如治疗选择或资源分配。人工智能从现有数据中学习，可能会无意中延续偏见，导致不公平待遇或歧视。因此，将基于 AI 的决策与人类价值观和道德框架保持一致是一项重大挑战。从工作场所健康和安全的角度来看，对人工智能技术的依赖增加会进一步影响心理健康和社会关系，可能会孤立个人。为了在初始 AI 实施过程中克服这些风险和挑战 ， 公司必须主动定义专注于 AI 的合适策略 ， 包括人类与 AI 的协作。在以下部分中 ， 我们概述了 CxO 应对这些挑战并踏上成功的 AI 旅程的六个步骤。 V IE W P O 在 T A R T H U R D. L I T T L E人类 - AI 协作 ： 服务生产力的新时代工业7 V IE W P O IN TA R T H U R D. L I T T L E8人类 - AI 协作 ： 服务业生产力的新时代定义战略调整识别高影响力的用例建立质量数据基础形成跨职能的