对话式人工智能的新规则
核心观点与趋势
- 客户旅程中的对话式AI扩展： 对话式AI已从传统的客户支持领域扩展到营销、销售、售后服务等多个场景，成为客户旅程的连接组织。客户期望通过自然语言对话（口语和书面）启动和推动体验，推动AI优先的客户旅程成为主流趋势。
- CX趋势与客户行为： 根据CX网络2026年调查，代理AI/人工智能代理、以AI为主的客户旅程、对话式AI聊天机器人和虚拟助手位列CX趋势前五。客户使用AI进行服务和销售互动的行为日益普遍，对AI如何使用客户数据的认识也备受关注。
- 混合型劳动力： 混合型劳动力成为提升客户体验的关键，AI处理重复性任务，人类专注于判断和关系建立。组织需重新定义角色，明确交接点，并通过持续培训提升AI素养。
关键数据
- CX趋势投票： 代理AI/人工智能代理（21%）、以AI为主的客户旅程（17%）、对话式AI聊天机器人和虚拟助手（16.5%）位列CX网络调查中最受欢迎的趋势。
- 客户行为投票： 使用AI进行服务和销售互动（29%）、对AI如何/使用客户数据的认识（36%）、便利性的需求（30%）位列客户行为调查中最受欢迎的选项。
- 混合型劳动力认知： 32%的受访者认为生成式和代理式人工智能将通过为数字员工与人类并肩工作铺平道路来提升其组织的客户体验。
案例研究
- Klarna： 通过语音AI处理信息性请求，问题解决时间降低10倍，减少电话等待队列，释放人工客服处理复杂案件。
- TELUS数字： 利用语音AI技术构建Agent Trainer平台，将新员工入职时间缩短20%，降低流失率。
- Deliveroo： 在三个运营场景中部署对话式AI，覆盖目标骑手、验证餐厅和激活合作伙伴站点，提升效率。
风险与治理
- 信任： 客户、内部团队、安全和法律团队、领导层需在不同层面建立信任，确保AI的安全性和可靠性。
- 安全与治理： 组织需解决语音AI的安全和治理风险，包括行业合规性、数据驻留、端到端加密、监控和可见性等。
- 风险缓解： 通过分层架构，包括输入验证、输出验证、确定性控制等技术保障，降低风险。
结论
对话式AI已从服务领域扩展到更广泛的应用场景，成为客户和员工旅程的连接组织。组织需理解和利用新一代AI工具，提升客户体验，同时为员工和整个组织带来益处。通过优先考虑透明度，建立检测系统，并降低风险，组织可以放心部署对话式AI，提升客户忠诚度和盈利能力。
