企业使用人工智能技术，通过提供定制、高效和互动的关系来增强客户体验。预测分析和自动化改善了企业联系客户的方式，从而提高了客户的满意度并使他们保持忠诚度。
企业正在使用人工智能技术来改善客户服务的不同方面。
人工智能自动化：通过自动化技术，Tesco 的人工智能增强型 Clubcard 系统帮助客户留存率提高了12%。
平衡人工智能和人性化：Amarra 使用人工智能工具运行其库存任务，同时让人们处理其正装业务的定制订单。
个性化的购物体验：当电子商务网站向客户提供基于人工智能的定制推荐时，公司的销售订单量会提高35% 。
实施人工智能测试、质量保证和监控
确保人工智能系统的可靠性和有效性需要采用结构化的方法进行测试、质量保证 (QA) 和持续监控。必须定期测试和改进人工智能模型，以保持性能、准确性和安全性。
企业可以通过以下方式增强人工智能的可靠性：
自动化测试：AI 可自动执行重复的测试任务，实现持续测试、实时反馈和更快的发布周期。AI 将软件测试成本降低 20%，从而加快发布周期。
持续的模型更新：
持续的模型再训练可防止数据行为发生变化时发生准确度损失。亚马逊与 Alexa 进行正常的 AI 训练课程，以开发更好的语言处理能力。
持续监控：实时数据有助于识别性能 瑞士电话号码格式 问题并跟踪安全更新，在消除不公平行为的同时保持可靠的性能。银行业使用的人工智能系统会接受例行检查，以阻止贷款审批程序中的不公平做法。
规划人工智能的可扩展性和未来增长
企业必须确保人工智能技术能够根据新技术不断发展和调整，才能在市场中蓬勃发展并不断扩张。人工智能构建灵活，可以轻松接受物联网、区块链和 AR/VR 等新技术，以改进业务流程。
组织需要这些主要策略来在许多地方改进他们的人工智能系统：
互联系统：成功的人工智能必须与未来的技术平台相结合，以改进业务自动化工具并更好地与客户建立联系。利用人工智能简化供应链运营可将运营成本降低15%。
客户体验自动化：人工智能聊天机器人通过自动化系统处理80%的日常客户问题，以削减公司招聘费用。
数据驱动决策：金融领域的人工智能分析 现在大多数程序都是在线进 可帮助高盛等机构做出基于数据的投资决策。
人工智能产品管理中的挑战和风险
AI 产品管理领域包含多个操作和安全问题，组织必须解决这些问题才能确保正确执行和系统功能正常。主要关注领域包括：
人工智能集成中的常见陷阱
采用缓慢：即使大多数组织投入了大量预算，但人工智能的实施进展甚微。例如，58%的澳大利亚公司报告称，人工智能技术未达到他们的预 我的电话号码 期，导致进一步实施工作放缓。
缺乏客户体验 (CX) 一致性：不符合客户需求的 AI 解决方案将因客户体验 (CX) 不一致而导致用户体验不满意。AI 的成功取决于通过积极的 CX 改进来保持客户满意度。