自動化是CX的未來

　　CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:減少利潤，技術(shù)債務(wù)和對核心系統(tǒng)投資的壓力極大地刺激了自動化程度的提高。好處是顯而易見的：減少人員，減少錯誤，更明智的決策以及大規(guī)模的安全性。對自治企業(yè)的追求始于需要考慮哪些決策需要智能自動化而不是人為判斷。 　　來自多個方面的供應(yīng)商都打算兌現(xiàn)這一承諾。傳統(tǒng)的CRM和客戶體驗提供商，云供應(yīng)商，業(yè)務(wù)流程管理供應(yīng)商，機器人流程自動化提供商，流程挖掘供應(yīng)商以及具有軟件解決方案的IT服務(wù)公司正試圖與純粹的供應(yīng)商競爭，以在自動化市場智能產(chǎn)品中獲得思想份額和市場主導(dǎo)地位，ConstellationResearch預(yù)計該市場到2030年將達到104億美元。

　　作為關(guān)鍵運營效率計劃的一部分，幾乎每個營銷領(lǐng)導(dǎo)者都試圖智能化流程。從活動到領(lǐng)導(dǎo)，從訂單到現(xiàn)金，從事件到解決方案，再到概念到市場，任何部門都無法幸免，業(yè)務(wù)流程也不例外。這些自動化工作通常始于削減成本的愿望，但它們可以演變成更多東西。諸如自然語言處理，機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之類的人工智能（AI）組件的出現(xiàn)為部署具有戰(zhàn)略性和長期影響的完全自主功能提供了機會。七股力量推動了企業(yè)對自主功能的追求：

　　1、大流行后的優(yōu)先事項：敏捷性和業(yè)務(wù)連續(xù)性

　　廣泛的業(yè)務(wù)中斷和破壞性業(yè)務(wù)模型的增長已經(jīng)改變了董事會和組織的工作重點。組織期望在敏捷性和業(yè)務(wù)連續(xù)性上花更多的錢，他們不再尋求在不支持這兩個領(lǐng)域的傳統(tǒng)技術(shù)和系統(tǒng)上進行更多的投資。關(guān)鍵的投資主題包括自驅(qū)動，自我學(xué)習(xí)和自我修復(fù)系統(tǒng)。長期目標(biāo)是感知，而短期功能則可以實現(xiàn)大規(guī)模冗余以及快速開發(fā)，測試，部署，升級和刷新。

　　2、財務(wù)績效壓力

　　為解決短期，季度至季度的盈利能力以及頂尖人才的匱乏而進行的斗爭，使公司有動力投資于自動化以增加勞動力。好消息是：企業(yè)擁有無法想象的規(guī)模的自動化業(yè)務(wù)流程的技術(shù)。因此，每個組織領(lǐng)導(dǎo)者都必須確定何時信任機器的判斷，何時以人為機器擴充機器，何時以人為機器擴充人類機器以及何時信任人的創(chuàng)造力。在這個自治的未來中，機器將提供連續(xù)，自動合規(guī)，自驅(qū)動，自我修復(fù)，自我學(xué)習(xí)和自我意識的服務(wù)。將需要訪問更大的數(shù)據(jù)集和更多的參與來完善算法，以確保精確的決策和更高的置信度。

　　3、降低人口動態(tài)并增加勞工成本

　　許多工業(yè)化國家面臨人口下降的趨勢。例如，日本的人口預(yù)計將減少16％，從2014年的1.27億下降到2040年的1.07億。歐洲預(yù)計到2040年將出現(xiàn)0.3％至0.5％的負增長。此外，人口老齡化，出生率下降，最少的移民會導(dǎo)致系統(tǒng)性下降，從而阻礙生產(chǎn)率的提高，勞動力的減少并侵蝕任何規(guī)模經(jīng)濟。同時，不斷上漲的勞動力成本和法規(guī)推動了服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的勞動力通脹。領(lǐng)導(dǎo)者正在尋求各種方法來降低招聘，再培訓(xùn)和再培訓(xùn)方面的勞動力成本，方法是用自動化取代。

　　4、風(fēng)險緩解與合規(guī)

　　領(lǐng)導(dǎo)者尋求通過自動化手動任務(wù)來減輕合規(guī)風(fēng)險并減少錯誤。由于70％以上的員工時間專注于手動和重復(fù)性工作，許多人都從平凡中尋求幫助。交易系統(tǒng)的人工輸入會導(dǎo)致更高的錯誤風(fēng)險。當(dāng)今的交易量以及不正確輸入的數(shù)據(jù)，不良數(shù)據(jù)和較晚數(shù)據(jù)的下游影響在人為主導(dǎo)的錯誤中造成了指數(shù)級的問題，必須予以解決。因此，每個企業(yè)都必須以前所未有的規(guī)模實現(xiàn)自動化。由人為錯誤引起的一項合規(guī)罰款或隱私侵害可能導(dǎo)致數(shù)億至數(shù)十億美元的損失。

　　5、實現(xiàn)未來的精密決策

　　成功的AI項目尋求一系列成果。自動化和培訓(xùn)模型將通過更多數(shù)據(jù)和更多交互而得到改善。AI的破壞性來自于速度，精度和增強人類員工能力以及實現(xiàn)更自動化企業(yè)目標(biāo)的能力。七個AI結(jié)果顯示了從感知到感知的變化：

　　6、對抗欺詐和大規(guī)模提供網(wǎng)絡(luò)安全

　　在相對論和技術(shù)進步的世界中，人類在辨別真實性方面遇到了更多的麻煩?，F(xiàn)實與小說之間的界線模糊，創(chuàng)造了可以影響公眾輿論，煽動暴力或暴動以及貶低其他有價值的事物的條件。仍然需要真實性，并且那些可以提供真實性的個人和企業(yè)將贏得信任和重要的業(yè)務(wù)。人工智能和自動化必須快速識別，通知，響應(yīng)和消除深層虛假，并防止它們?nèi)肭脂F(xiàn)有系統(tǒng)。隨著越來越多的系統(tǒng)與外部系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)，客戶可以期望更大的攻擊面會產(chǎn)生大量的拒絕服務(wù)攻擊，網(wǎng)絡(luò)釣魚詐騙，偽造發(fā)票以及使用被盜身份。自治系統(tǒng)將有效地大規(guī)模地應(yīng)對這些問題。

　　7、保存和共享機構(gòu)知識

　　盡管為培養(yǎng)和培訓(xùn)人才，促進創(chuàng)新和創(chuàng)建機構(gòu)知識付出了巨大的努力，但諸如高周轉(zhuǎn)率，靈活的項目方法，合并和收購以及短期思維等回歸因素挑戰(zhàn)了保留和共享機構(gòu)知識的能力。如果沒有簡單的方法，組織就會很快忘記，每次離開和每次組織重組都會面臨知識的退化。自主企業(yè)從流程中獲取非正式和以人為中心的機構(gòu)知識，從而在決策過程中獲得最佳實踐和細微差別。這可以實現(xiàn)一致的計劃，共享的機構(gòu)知識以及永久的生活記憶。

　　CX的未來指向一個自動化程度更高的企業(yè)。我們越自動化，就越能建立模型來改善下一個最佳動作。最終目標(biāo)是提供精確的決策。請記住，啟用人工智能需要強大的數(shù)據(jù)策略，深入的數(shù)據(jù)治理和成熟的業(yè)務(wù)流程優(yōu)化。

　　知道何時自動化

　　七個因素在確定哪些AI驅(qū)動的智能服務(wù)提供最大機會方面起著重要作用：

　　1、重復(fù)性重復(fù)執(zhí)行過程的頻率越高，該過程就越有可能由AI驅(qū)動。一次性的定制流程和最少重復(fù)的定制流程是AI優(yōu)先級較低的候選人。

　　2、當(dāng)交易和交互的數(shù)量超出人員能力時，該服務(wù)應(yīng)由AI驅(qū)動。在人的能力范圍內(nèi)的可以保持用人力完成。

　　3、完成時間。較高的上市時間要求支持AI驅(qū)動的方法。較低的完成時間要求可以保持人力。

　　4、交互節(jié)點簡單的交互節(jié)點將傾向于人工選項。人工智能在復(fù)雜且大量交互的節(jié)點中表現(xiàn)最佳。

　　5、復(fù)雜度。人工智能驅(qū)動的使用的良好候選者包括人類無法理解的復(fù)雜性，或者另一方面，可以由人工智能優(yōu)化的簡單任務(wù)。

　　6、創(chuàng)造力如今，創(chuàng)造力所需的認(rèn)知過程主要存在于人類中。更高的創(chuàng)造力不太可能由AI驅(qū)動。但是隨著認(rèn)知學(xué)習(xí)的進步，人們可以期望在未來十年內(nèi)，通過人工智能驅(qū)動的方法可以提高創(chuàng)造力。

　　7、物理存在。需要大量物理存在的過程很可能需要人力功能。但是，危及生命的流程非常適合使用人工智能技術(shù)的自動化選項。通常，較低的物理狀態(tài)要求非常適合AI驅(qū)動的方法。

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　　作者：RRayWang

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