總體而言，頂尖分析公司如Gartner、Forrester等估計(jì)，未來五年時(shí)間里，AI將在智能分析技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下重塑客戶體驗(yàn)，其深度遠(yuǎn)勝其它任何技術(shù)。伴隨著快節(jié)奏的創(chuàng)新腳步，這種發(fā)展軌跡有很大可能性意味著傳統(tǒng)電話的接近滅絕。想想看，輔助/自動(dòng)服務(wù)目前在使用率方面實(shí)際上已經(jīng)和傳統(tǒng)電話勢均力敵，不分勝負(fù)了。從2015年到2017年這短短幾年里，電話聯(lián)絡(luò)就減少了17%，只占據(jù)總體通訊互動(dòng)的大約55%，而輔助/自動(dòng)服務(wù)的比率已經(jīng)增長至45%。
　　人工智能蓬勃發(fā)展：從幻想到現(xiàn)實(shí)

　　突然之間，高水平的人工智能依賴看起來好像不再那么瘋狂了。這也是理所當(dāng)然。畢竟，這項(xiàng)技術(shù)現(xiàn)在是我們絕大多數(shù)日常生活體驗(yàn)的背后推手。例如，我們見證了基于AI的認(rèn)知醫(yī)療如何找出患者護(hù)理的不足之處，并自動(dòng)執(zhí)行個(gè)性化干預(yù)；公司推出以會(huì)話AI為基礎(chǔ)的聊天機(jī)器人，以便能跨多個(gè)平臺(tái)同消費(fèi)者直觀的溝通交流；教育工作者努力對(duì)孤立式的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)加以統(tǒng)一，建立學(xué)校特有的預(yù)測模型。全世界都在積極擁抱人工智能，這意味著各行各業(yè)都必須構(gòu)建恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)基礎(chǔ)，以達(dá)成期望的客戶與用戶服務(wù)成果。

　　但是事情往往說來簡單，做到卻很難。新技術(shù)的蓬勃興起、如IoT和AI等已經(jīng)使哪怕15年前的建筑物也無法滿足當(dāng)今客戶對(duì)動(dòng)態(tài)服務(wù)體驗(yàn)的需求。企業(yè)發(fā)現(xiàn)，過去幾十年內(nèi)部署的系統(tǒng)不足以處理下一代數(shù)字化商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)帶來的壓力。AI為數(shù)量繁多的新客戶體驗(yàn)功能打開了大門，然而由于絕大多數(shù)公司仍在依賴于傳統(tǒng)的硬件與分層式基礎(chǔ)架構(gòu)，他們很難讓新技術(shù)的完整潛力得到充分發(fā)揮。

　　正是因?yàn)槿绱耍�下一代平臺(tái)的概念才在近些年來變得炙手可熱。這種技術(shù)開放、靈活，具備良好的未來前瞻性，讓公司能從根本上轉(zhuǎn)而致力滿足當(dāng)前和將來的種種客戶需求。在今天這個(gè)充滿無限可能性的世界里，企業(yè)需要一個(gè)能力范圍也近乎無限的平臺(tái)。
　　企業(yè)需要怎樣的下一代平臺(tái)來保證人工智能為己所用？

　　然而，并非任何下一代平臺(tái)都能滿足人們對(duì)人工智能應(yīng)用的期望。Avaya認(rèn)為，下一代平臺(tái)必須具備三大功能，才能保證企業(yè)在智慧數(shù)字世界里真正達(dá)成人工智能的完整優(yōu)勢：

　　不是盡可能減少，而是徹底消除。很多公司由于人工智能“孤島化”而無法達(dá)成至關(guān)重要的客戶或用戶成果，這一點(diǎn)非常令人遺憾。在技術(shù)驅(qū)動(dòng)下本應(yīng)做到的客戶體驗(yàn)功能受到顯著限制。盡管這些公司對(duì)AI的重要性已有所認(rèn)識(shí)和實(shí)踐，但他們?nèi)晕茨軐⑵浞诺揭粋�(gè)更高的發(fā)展層面上來看待。在Avaya，我們認(rèn)為，下一代平臺(tái)必須能把人工智能輕松整合到任何現(xiàn)有的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)里，無縫達(dá)成數(shù)字化的端到端客戶之旅。就像我過去所說，客戶體驗(yàn)成功的最大障礙在于孤島化的延續(xù)。特別是考慮到今天我們需要通過分析連接客戶服務(wù)全過程，問題體現(xiàn)得格外明顯。

　　隨著企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程逐步推進(jìn)，他們無疑會(huì)需要某種程度的自動(dòng)化，以便對(duì)數(shù)不盡的聯(lián)網(wǎng)服務(wù)加以端到端的部署和管理。這種程度的自動(dòng)化必須能夠加速、并定制消費(fèi)者或用戶的體驗(yàn)。比如，在一所支持AI的學(xué)校里，學(xué)生能收到根據(jù)自己每天的行程表（也就是說他們的運(yùn)輸工具或者課外活動(dòng)）個(gè)性化定制的自動(dòng)SMS消息；或者我們也可以回想一下前面所說的2.5億聯(lián)網(wǎng)汽車。頂級(jí)汽車制造商如特斯拉、寶馬和奧迪等都在自動(dòng)駕駛汽車的開發(fā)上重資投入。這種汽車?yán)�，自�?dòng)M2M通訊勝過人與人之間的通訊。即便發(fā)生了機(jī)械問題，汽車也會(huì)自動(dòng)撥打電話、或者發(fā)送SMS來要求司機(jī)提供更多信息，豐富自己的知識(shí)庫，以備將來同類事件。

　　如果要我挑一個(gè)功能來特別強(qiáng)調(diào)，那么肯定就是多重?cái)?shù)據(jù)庫分析。正如公司必須把AI整合到現(xiàn)有生態(tài)系統(tǒng)，他們同樣也必須打破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫“孤島”。人工智能化客戶體驗(yàn)的巨大力量在多重?cái)?shù)據(jù)庫分析里體現(xiàn)得淋漓盡致。舉個(gè)例子，讓我們假設(shè)你要去阿根廷旅行。當(dāng)你作為一名游客通過海關(guān)、進(jìn)入阿根廷時(shí)，旅游公司不難對(duì)你進(jìn)行針對(duì)性的跟蹤登記，進(jìn)而根據(jù)自己從多個(gè)不同數(shù)據(jù)庫里獲取的資訊，開始為你提供情境化的端到端體驗(yàn)。
　　這種高水準(zhǔn)的深層互動(dòng)不但具備實(shí)現(xiàn)可能，更有望在短短幾年內(nèi)成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。問題在于：我們怎樣才能讓企業(yè)更容易做到它？一個(gè)完全剝離硬件依賴性的、基于軟件的模型將是一切的起點(diǎn)。軟件自動(dòng)化基礎(chǔ)架構(gòu)充分利用云技術(shù)，支持公司方便、可靠、高彈性的開始擴(kuò)展，讓這些人工智能衍生出的精彩成果得以實(shí)現(xiàn)。