_**Ron Schwartz** 是 K2view 的首席执行官。_* * ***发现顶级金融科技新闻和事件！****订阅 FinTech Weekly 的新闻通讯****由摩根大通、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高管阅读*** * * **亚马逊AI头条背后的未被讲述的故事**------------------------------------------------------当亚马逊宣布其AI购物助手 Rufus 现在带动了客户参与度的巨大提升和数十亿的额外销售时，反应立刻出现：惊讶、钦佩，以及一丝嫉妒。这被视为企业在客户体验方面迈出的大胆一步。但这并非仅仅是AI模型的胜利。它得益于一个封闭的生态系统。亚马逊完全在其自有平台上运营，平台上的产品、客户、行为和购买数据统一管理。这种设置对于大多数企业来说并不现实，尤其是在金融服务行业。该行业在AI驱动的呼叫中心的采用率最高，约占全球市场的四分之一。然而，其数据仍散落在银行账户管理、CRM、账单和支持平台中。在这样的环境下，AI难以发挥作用。教训很简单：客户体验的成功更多依赖于数据的质量和完整性，而非模型的聪明才智。没有统一的、具有上下文的视图，AI代理更可能扰乱支持流程，而非改善它。 **当AI遇到混乱的现实**----------------------------对于大多数企业来说，数据环境完全不同于亚马逊那种流线型、垂直整合的平台。信息分布在数十个系统中，每个系统保存着客户记录的部分信息，有的重复，有的过时，且很少同步。将AI引入这样的环境会造成混乱。客户会收到矛盾或部分的回复，信任逐渐流失，人类代表不得不介入以恢复信心。原本旨在自动化的流程变成了返工，给双方都带来了更大的负担。就像雇佣一位熟练的客服代表，却给他一柜装满不完整或标签错误的记录。基础被破坏，他的才能也被浪费。同样的道理，AI代理没有一致、准确、及时的信息，也注定会失败。 **真正实现客户体验中AI规模化的关键**--------------------------------------------渴望复制亚马逊头条的企业，常常专注于模型本身，微调提示、比较供应商或追逐下一次版本发布。但长期成功的决定性因素在于支撑这些模型的数据基础。为了让AI代理可靠且适合企业使用，组织需要三个基本要素： * **整合**：分散在数十个系统中的客户信息必须统一成一个一致的视图。 * **治理与安全**：数据必须准确、去重、受到保护，并符合隐私法规，才能让AI基于其行动。 * **实时上下文**：代理需要最新的信息，而非过时的快照或静态记录。没有这些基础，AI很快就会崩溃，导致错误、合规风险和客户失望。有了它们，AI才能从试点走向规模化，带来有意义的影响。教训简单但常被忽视：智能代理需要更智能的数据。 **从试点到转型**----------------------各行业的企业都在尝试在客户体验中应用AI，推出聊天机器人、虚拟助手或生成式工具用于服务流程。然而，大多数努力仍停留在试用阶段。MIT 最近的一份报告发现，近95%的AI项目未能进入生产阶段。客户体验的创新也不例外。试验与转型之间的差距在于基础。数据不连贯、质量差会削弱支持能力。干净、统一的信息能实现规模化、一致性和负责任的采用。只要打好基础，企业最终就能从试验转向正式系统，增强客户关系和业务成果。 **启示与警示**-------------------亚马逊的故事既是一个里程碑，也是一个警示。它展示了当AI代理由连接的高质量数据驱动时的可能性，但也揭示了这种设置的稀缺性。大多数企业无法简单复制。未来的客户体验中的AI，不仅仅由日益复杂的模型定义，还将由愿意投资于数据基础的组织塑造，这才是让模型发挥作用的关键。
为什么没有企业能跟上亚马逊的AI商务动作
Ron Schwartz 是 K2view 的首席执行官。
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由摩根大通、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高管阅读
亚马逊AI头条背后的未被讲述的故事
当亚马逊宣布其AI购物助手 Rufus 现在带动了客户参与度的巨大提升和数十亿的额外销售时，反应立刻出现：惊讶、钦佩，以及一丝嫉妒。这被视为企业在客户体验方面迈出的大胆一步。
但这并非仅仅是AI模型的胜利。它得益于一个封闭的生态系统。亚马逊完全在其自有平台上运营，平台上的产品、客户、行为和购买数据统一管理。这种设置对于大多数企业来说并不现实，尤其是在金融服务行业。该行业在AI驱动的呼叫中心的采用率最高，约占全球市场的四分之一。然而，其数据仍散落在银行账户管理、CRM、账单和支持平台中。在这样的环境下，AI难以发挥作用。
教训很简单：客户体验的成功更多依赖于数据的质量和完整性，而非模型的聪明才智。没有统一的、具有上下文的视图，AI代理更可能扰乱支持流程，而非改善它。
当AI遇到混乱的现实
对于大多数企业来说，数据环境完全不同于亚马逊那种流线型、垂直整合的平台。信息分布在数十个系统中，每个系统保存着客户记录的部分信息，有的重复，有的过时，且很少同步。
将AI引入这样的环境会造成混乱。客户会收到矛盾或部分的回复，信任逐渐流失，人类代表不得不介入以恢复信心。原本旨在自动化的流程变成了返工，给双方都带来了更大的负担。
就像雇佣一位熟练的客服代表，却给他一柜装满不完整或标签错误的记录。基础被破坏，他的才能也被浪费。同样的道理，AI代理没有一致、准确、及时的信息，也注定会失败。
真正实现客户体验中AI规模化的关键
渴望复制亚马逊头条的企业，常常专注于模型本身，微调提示、比较供应商或追逐下一次版本发布。但长期成功的决定性因素在于支撑这些模型的数据基础。
为了让AI代理可靠且适合企业使用，组织需要三个基本要素：
没有这些基础，AI很快就会崩溃，导致错误、合规风险和客户失望。有了它们，AI才能从试点走向规模化，带来有意义的影响。教训简单但常被忽视：智能代理需要更智能的数据。
从试点到转型
各行业的企业都在尝试在客户体验中应用AI，推出聊天机器人、虚拟助手或生成式工具用于服务流程。然而，大多数努力仍停留在试用阶段。MIT 最近的一份报告发现，近95%的AI项目未能进入生产阶段。客户体验的创新也不例外。
试验与转型之间的差距在于基础。
数据不连贯、质量差会削弱支持能力。干净、统一的信息能实现规模化、一致性和负责任的采用。只要打好基础，企业最终就能从试验转向正式系统，增强客户关系和业务成果。
启示与警示
亚马逊的故事既是一个里程碑，也是一个警示。它展示了当AI代理由连接的高质量数据驱动时的可能性，但也揭示了这种设置的稀缺性。大多数企业无法简单复制。未来的客户体验中的AI，不仅仅由日益复杂的模型定义，还将由愿意投资于数据基础的组织塑造，这才是让模型发挥作用的关键。