Чому жодна компанія не може слідувати за рухом Amazon у сфері штучного інтелекту та комерції

Ронен Шварц — генеральний директор K2view.

Відкрийте для себе найкращі новини та події у фінтеху!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших

Невідома історія за заголовками про штучний інтелект Amazon

Коли Amazon оголосила, що її помічник для покупок на базі ШІ, Rufus, тепер сприяє значному зростанню залученості клієнтів і мільярдам додаткових продажів, реакція була миттєвою: здивування, захоплення і легка заздрість. Це вважалося сміливим кроком уперед у тому, як підприємства підходять до досвіду клієнтів.

Але це не було лише тріумфом моделей ШІ. Це стало можливим завдяки закритій екосистемі. Amazon працює цілком на своїй платформі, де дані про продукти, клієнтів, поведінку та покупки об’єднані та контролюються. Така модель не є реалістичною для більшості підприємств, особливо у фінансових послугах. Ця галузь має найвищий рівень впровадження контакт-центрів на базі ШІ, що становить близько чверті світового ринку. Проте її дані все ще розкидані по управлінню банківськими рахунками, CRM, платіжних системах і платформах підтримки. У таких умовах ШІ бореться з труднощами.

Урок простий: успіх у досвіді клієнта залежить менше від геніальності моделі і більше від якості та цілісності даних, що її підтримують. Без єдиного, контекстуального погляду, агенти ШІ швидше за все порушать підтримку, ніж покращать її.

Коли ШІ стикається з хаотичною реальністю

Для більшості підприємств середовище даних виглядає зовсім інакше, ніж у оптимізованій, вертикально інтегрованій платформі Amazon. Інформація зберігається у десятках систем, кожна з яких містить частини клієнтського запису, дублюється в деяких місцях, застаріває в інших і рідко синхронізована.

Впровадження ШІ у таке середовище створює хаос. Клієнти отримують суперечливі або часткові відповіді, довіра руйнується, і людські представники змушені втручатися, щоб відновити довіру. Те, що мало бути автоматизацією, перетворюється на повторну роботу, що створює додаткове навантаження з обох сторін.

Уявіть найм кваліфікованого співробітника служби підтримки, але з файлом, наповненим неповними або неправильно позначеними записами. Їхній талант марнується, бо основа зламано. Те саме стосується агентів ШІ: без послідовної, точної та своєчасної інформації вони приречені на провал.

Що насправді потрібно для масштабування ШІ у досвіді клієнта

Підприємства, які прагнуть повторити заголовки Amazon, часто зосереджуються на самій моделі, тонко налаштовуючи підказки, порівнюючи постачальників або гонитвою за новими релізами. Але вирішальним фактором довгострокового успіху є основа даних, що підтримує ці моделі.

Щоб зробити агентів ШІ надійними та готовими до підприємств, організаціям потрібні три основи:

*   **Інтеграція**: Інформація про клієнтів, розкидана по десятках систем, має бути об’єднана у єдине, послідовне уявлення. 
*   **Управління та безпека**: Дані мають бути точними, дублікатами, захищеними та відповідати вимогам конфіденційності, перш ніж ШІ зможе діяти на їх основі. 
*   **Контекст у реальному часі**: Агенти потребують найактуальнішої інформації, а не застарілих знімків або статичних записів. 

Без цих основних елементів ШІ швидко руйнується, спричиняючи помилки, ризики невідповідності та розчарованих клієнтів. З ними ШІ може перейти від пілотних проектів до масштабних рішень, що мають реальний вплив. Простий, але часто ігнорований урок: розумні агенти потребують розумніших даних.

Від пілотів до трансформації

У різних галузях підприємства експериментують із ШІ у досвіді клієнта, впроваджуючи чат-боти, віртуальних помічників або генеративні інструменти у робочі процеси обслуговування. Проте більшість з цих зусиль залишаються на рівні випробувань. Останній звіт MIT показав, що майже 95% проектів ШІ не доходять до виробництва. Ініціативи щодо досвіду клієнтів не є винятком. 
Розрив між експериментом і трансформацією зводиться до основи.

Розірвані, низькоякісні дані підривають підтримку. Чисті, єдині дані забезпечують масштабованість, послідовність і відповідальне впровадження. З правильною основою підприємства нарешті можуть перейти від експериментів до виробничих систем, що зміцнюють як стосунки з клієнтами, так і бізнес-результати.

Натхнення і попередження

Історія Amazon є і віхою, і застереженням. Вона показує, що можливо, коли агенти ШІ працюють на основі підключених, високоякісних даних, але також відкриває, наскільки рідкісною є така налаштування. Більшість підприємств не можуть просто її повторити. Майбутнє ШІ у досвіді клієнта не визначатиметься лише все більш досконалими моделями. Воно формуватиметься організаціями, готовими інвестувати у фундамент даних, що робить ці моделі ефективними.