对企业 CX 团队而言，采用 AI 已不再是锦上添花，而是保持竞争力的必需。
但适应这一新常态，也意味着要在海量关于 AI 能力的信息（和误导信息）中辨别真伪。
要成功落地 AI，您需要掌握准确的信息。以下是 5 个常见的 AI 支持误区，以及每个误区背后的真相。
1. “现有的聊天机器人已经够用了。”
并非所有 AI 机器人都能胜任。
您可能认为，传统聊天机器人或基于 ChatGPT 等模型构建的生成式 AI 套壳产品这类低成本方案就足以应付。现实是：从长远看，它们行不通。
传统方案依赖决策树，遵循僵化的“如果-那么”结构，机器人只能针对预设问题给出照本宣科的回答。
基于 LLM 的生成式 AI 套壳产品虽然更先进，但无法与您的核心系统集成，因此回答不了复杂问题。
两种情况的结果都是客户不满、转人工增多。
要部署无需频繁干预就能回答客户所有问题的 AI 机器人，请选择一家提供无代码定制、并与您的技术栈（如 Salesforce、Zendesk、Snowflake 和 Stripe）原生集成的合作伙伴。
2. “AI 系统给出的答案不可靠。”
顶尖的生成式 AI 解决方案很少出现幻觉。
把 AI 回答与不可靠划等号并非毫无根据。能力较弱的系统仍然很容易产生幻觉。
使用 RAG 模型构建的解决方案就是如此，它们会同时从内部和外部来源检索信息。这类系统常常误读信息来源，并将其拼凑成严重失实的答案。
商业化构建的模型则能防范这一问题。它们从多个内部来源提取答案，将数据拆分为经过验证的小块信息，再交给 LLM 生成简洁、可靠的回复。
这正是 Maven AGI 等领先 AI 供应商能以 93% 的准确率自主处理超过 5,000,000 张工单的原因。
3. “AI 将让人工支持岗位不复存在。”
人工 CX 岗位不会消失，而是在演变。
AI 以有限人力实现无限扩展的前景极具吸引力。各行各业的企业也已经在减少招聘、增加 AI 部署。
然而，即使是最智能的系统，也还没有成熟到可以脱离人工监督独立运行。单靠 AI，会忽略细微差别、缺乏同理心，还可能处理不当敏感数据。
此外，有些客户只有在真人接起电话、帮他们解决问题后才会满意。
事实上，许多企业在引入 AI 时仍较为谨慎，交给它的任务远少于它的实际能力。
与其担忧 AI 会对未来的 CX 岗位意味着什么，不如现在就用它自动化重复性任务，让团队工作更轻松。
4. “AI 只能回答简单问题。”
最好的 LLM 用得越多就越聪明。如今，AI 智能体已经能够重置密码、处理退款、发起争议，并解决日益复杂的请求。
许多团队低估了这些能力，因为 LLM 技术的演进速度快得几乎难以想象。
而最好的模型会形成飞轮效应：吸收的每个数据点都会提升准确率，让它们能够承担更复杂的工作。
具体如何实现？
- LLM 读取用户以自然语言提出的请求
- 判断需要调用哪些后端 API 来完成请求
- 编排层将请求映射为 API 调用并执行
- 随着时间推移，LLM 学习新模式，执行复杂任务的能力不断提升
请选择 AI 能够与您共同成长的供应商。
5. “AI 成本高昂，却没有明确的投资回报。”
随便问一位正在使用企业级 AI 解决方案的 CX 负责人，他们都会告诉您：AI 能显著节省成本，并快速带来投资回报。
我们都听说过 AI 实验失败的惨痛案例。早期，企业过于急切地引入 AI，却没有考虑其对损益的影响。
因此，一份备受争议的新 MIT 报告得出“95% 的组织在 AI 上的巨额投入毫无回报”的结论，也就不足为奇了。
但这份报告并未反映如今人们使用 AI 的战略性和审慎方式。随着 AI 采用进入第二阶段，投资回报正在显现。
将支持任务交给 Maven 的 CX 团队已经看到了切实成效。以金融科技公司 Papaya Pay 为例，他们现在自动处理 90% 的聊天咨询，同时将每张工单的成本降低了一半。
借助 Maven，亲眼见证真正的 AI
是时候拨开迷雾，看看 AI 能为您的 CX 团队带来什么了。
Maven 优化每一个客户触点，为合作伙伴带来显著的业务成果。不妨问问 ClickUp、Tripadvisor 和 Thumbtack 等行业领导者。
立即预约演示，加速您的 AI 之旅。
用您自己的对话来验证。
申请免费的个性化演示。
