作者：杰夫·特罗佩亚诺
有一个我很喜欢的旧笑话，讲的是一个男人在路灯下爬来爬去，一边拍打着地面。一个陌生人停下来问他在干什么。
“我在找我的手表，”他说，“我把它弄丢了。”
那个陌生人蹲下来，帮他一起寻找。他们把那片光圈搜了两遍，却一无所获。最后，陌生人问道：“你确定是掉在这里的吗？”
“哦，不，”那人说，“我把它掉在那边的小巷里了。”
“那我们为什么还要在这里找呢？”
“因为这里有光。”
科技行业也是如此。供应商往往将精力集中在工程实现最容易展示的领域，而非运营影响最大的领域。企业对此买账，结果助长了这种“在路灯下找东西”的现象——它们将资金投入到顾客体验 （顾客体验 ）中那些在演示时看似令人印象深刻，却无法切实改善客户、客服代表或管理层日常工作体验的AI应用场景中。
顾客体验 路线图中提到的最强大的人工智能却采取了相反的做法。它们根据技术成熟度、风险以及确保技术正常运行的运营条件来排序用例。那些困难且影响重大的时刻、受监管的指导、情感互动、面向客户的自动化，以及任何需要判断力的情况，通常在准备就绪之前，都需要更干净的数据、更强有力的治理、更明确的责任归属以及更严格的上报流程。这才是“手表真正所在之处”，但在光线较暗的情况下，可能更难找到。
从团队能够及早发现错误的地方着手。
我们建议先从那些能为员工提供支持并提升执行效率的使用案例入手，然后再转向最敏感的面向客户的自动化形式。
这通常是顾客体验 运维团队已经掌握如何审核的工作。
- 联系后总结为主管和客服提供了具体的核对内容，包括问题、处理结果、后续步骤以及所需文件。
- 知识支持功能可帮助团队将 AI 推荐的答案与已批准的政策、知识文章以及客户的实际情况进行对比。
- 质量分析为质量保证（QA）团队提供了一种方法，用于查看人工智能是否在交互过程中正确标记了相关模式。
- 内部搜索和洞察提取有助于领导者验证人工智能是否能在已知的数据源中发现有用的趋势。
- 基于模拟的培训使培训师能够在客户受到影响之前，回顾情景、指导应对措施并调整培训内容。
请记住，这些演示虽然通常并不那么引人注目，但更易于管理、更易于评估，而且更有可能在组织实施风险更高的自动化之前，先巩固现有运营基础。
将 AI顾客体验 工具与需要改进的功能相匹配。
一旦早期用例明确后，请根据它们旨在改进的工作内容对它们进行分组。
培训问题与根源可见性问题所需的AI工具并不相同，顾客体验 。例如，处理时间过长可能需要采用基于模拟的培训、绩效支持和针对性辅导；而对客户回拨原因缺乏清晰了解，则可能需要借助自动化质量监控、数据分析和模式识别；一旦客户旅程和升级处理模型准备就绪，降低客户努力程度的压力最终可能指向自助服务或客户赋能。
这样可以避免路线图变成一份购物清单。
当我们询问客户希望改进哪些职能，以及他们准备支持多大的自主权时，这通常意味着要考虑以下几类问题：
- 吸引和培养人才
- 协助实时互动
- 赋能客户
- 分析数据，发掘洞见
- 保障运营安全并优化运营
- 具身人工智能与机器人技术
首先应归入的类别，是当前准备最充分、价值最高且最易于管理的那个类别。
在扩大规模之前，先对风险进行排序。
在顾客体验 路线图中，强人工智能的开发通常分阶段进行。
- 第一阶段 以更清晰的价值和更低的运营风险为开端 。这些用例更易于审查、衡量和调整，因此能为建立信心提供更坚实的基础。在许多联络中心环境中，这包括知识支持、联络后总结、基于模拟的培训、质量分析以及内部搜索或洞察提取。
- 第二阶段将进行更深入的工作流程变革。这可能包括高级辅导循环、预测支持、工作流程协调、成熟的实时指导以及有界限的客户赋能。这些用例需要更紧密的协同、更优质的数据以及更清晰的运营模式。
- 在第三阶段，领导者应最为审慎地进行选择。更广泛的面向客户的自动化、涉及情感敏感的服务场景、受监管的指导、高风险决策以及具身人工智能，通常在实现规模化之前，都需要建立最完善的治理机制和上报流程。
我们在一家 医疗保健客户那里看到了这种情况。该技术能够将高度敏感的患者互动流程自动化。优秀的设计会在后台利用自动化功能为排班人员、客服代表或护士提供支持，同时确保患者仍能获得由真人提供的、富有同理心的服务体验。
这正是客观专业知识能发挥作用的地方。COPC Inc.帮助领导者判断哪些用例现已就绪、哪些还需要进一步准备，以及如何协调人员、流程、治理和技术的实施顺序。
需求不会减少，反而会增长。
需要指出的是，许多此类决策的背后都潜藏着一种担忧：即人工智能的出现是为了将人员编制削减到极致。但历史事实却表明并非如此。
19世纪60年代，经济学家威廉·斯坦利·杰文斯注意到，更高效的蒸汽机并未减少煤炭的使用量。它反而使煤炭更加实用且价格更低廉，从而推动了需求增长。这一现象通常被称为“杰文斯悖论”：效率的提高 会增加 了消费，因为它降低了做更多事情的成本。
客户服务领域也将面临同样的趋势。随着客户互动成本的降低和实施的便捷化，客户将提出更高的期望：更快的响应、更主动的支持、更优质的数字化服务选项，以及在需要人工协助时更顺畅的升级处理流程。
成功的运营并非那些将工作自动化程度推向极致的，而是那些利用效率提升来提供更有价值的客户体验的。这就是为什么流程顺序至关重要。领导者们并非在竞相追求尽可能精简的运营模式，而是在人工智能改变服务交付的经济模式之际，决定要构建何种服务模式。
在选择下一个用例之前，请下载 COPC 的完整高管指南《顾客体验, 2026 的人工智能：如何在不失控的情况下实现联络中心技术栈现代化》。
