是時候連接一些點和對話平臺了。
對話平臺并不意味著與人的直接互動不重要了--而是相反；但是越來越多的客戶使用網(wǎng)絡(luò)、社交媒體或應用程序來識別合適的產(chǎn)品或服務，或者在需要的時候解決問題。企業(yè)和組織應該考慮這一點，不僅是技術(shù)上的。
客戶體驗只與客戶旅程中最薄弱的部分一樣強大。一個糟糕的經(jīng)歷比一個好的經(jīng)歷更容易被記住。這對企業(yè)來說是個壞消息，但這是人性使然。這意味著從“零時刻”到“真理”的終極時刻，企業(yè)需要提供持續(xù)的好的客戶體驗。
出現(xiàn)的問題是：如何實現(xiàn)這一目標？
這個問題的部分答案是：分析、自動化和人工智能（AI）。
而不是孤立的其中一個！技術(shù)只是達到目的的一種手段。
一致性體驗的交付要求一個連貫的戰(zhàn)略，該戰(zhàn)略基于清晰的愿景來描述結(jié)果。他們是Esteban Kolsky所稱的OPA：優(yōu)化（Optimize）、個性化（Personalize）、自動化（Automate）。
一旦確定了預期的結(jié)果，就需要深入地考慮技術(shù)平臺，以避免重復創(chuàng)建各自為政的舊錯誤。技術(shù)平臺是一個企業(yè)交付能力的基礎(chǔ)，并以未來的證明方式交付。因為這個平臺連接了人和流程，所以需要開放和可伸縮。
它還需要連接現(xiàn)有的和未來的應用程序，以提供最高的業(yè)務價值。否則，將會有數(shù)據(jù)孤島（以及流程孤島等）阻礙業(yè)務提供積極的體驗。
人工智能（AI）平臺支持所有這一切，加上機器學習和轉(zhuǎn)移的優(yōu)先級，以及不同類型的人工智能（AI），如機器人、人類語音識別和接口（NLP），更好地理解客戶，提供更好的服務，在正確的時間提供正確的建議，進行細分。
哦，剛從我的白日夢中醒來。當然，這個平臺并不存在。
目前所有這些目標都需要不同類型的人工智能（AIs）和平臺。同時，在這個時候，幾乎所有的廠商都聲稱他們的智能應用基于一個專有的人工智能（AI）平臺。
從業(yè)務的角度來看，人工智能（AI）技術(shù)可以由專一性和集成來分組，因此大致可分為四個象限：原始工具包、應用程序平臺、增值智能應用程序和智能業(yè)務應用程序
象限中的人工智能平臺基本上構(gòu)成了開發(fā)、實現(xiàn)、培訓和部署自定義智能應用程序的開發(fā)環(huán)境。這些可以是業(yè)務應用程序供應商提供或獨立的應用程序平臺的一部分。人工智能（AI）工具包的例子有：谷歌的Tensorflow或Open AI。與業(yè)務應用程序AI不同，它們不面向業(yè)務問題，后者包括Infosys NIA或SAP的CLEA等服務。
在右邊，我們有一些平臺，不僅包括模型，還包括預構(gòu)建的應用程序，它們可以通過APIs、服務等提供與其他業(yè)務應用程序的連接，或者是供應商應用程序套件本身的一部分。增值智能應用程序通常建立在他們自己的平臺上，并且是為與其他業(yè)務應用程序集成而構(gòu)建的，以最佳的方式將它們擴展。其中一個例子就是Crowdflower。智能商業(yè)應用程序的例子是SAP的應用程序，在市場營銷、忠誠、銷售和服務領(lǐng)域使用CLEA，或者Salesforce的“Einstein”支持的應用程序。
這就是戰(zhàn)略的作用--而且是顯著的。
企業(yè)很可能會構(gòu)建一個使用多個平臺的基礎(chǔ)設(shè)施。企業(yè)特有的業(yè)務技術(shù)平臺可以輕易成為技術(shù)平臺的平臺。如果這些平臺和上面的應用程序不能很好地發(fā)揮作用，那么企業(yè)將很難給客戶提供積極的業(yè)務，從而留下良好的體驗。相反，將會出現(xiàn)數(shù)據(jù)的不一致和重復，流程的中斷，從而使員工和客戶感到沮喪；總結(jié)來說，每個人都經(jīng)歷過糟糕的經(jīng)歷，從而導致了糟糕的體驗。不是專注于良好的體驗會讓企業(yè)錯失良機，而是像下面的研究所表明的那樣。
這也是我在今年的CRM發(fā)展大會上的演講主題。
當然，許多套件不僅包括一個象限。讓我來說明一下：SAP最近宣布他們的機器學習平臺是SAP云平臺的一部分。這是一個左上方的實體。利用這個平臺的智能商業(yè)應用程序，比如“品牌智能”是右上角。微軟的Cortana智能套件或Salesforce的Einstein，或者Infosys的Mana也適用于左上角的象限，而谷歌云機器學習可能更接近左下方象限。
智能虛擬助手，也就是機器人，是右下方象限的最好候選者。
這意味著什么？
大多數(shù)企業(yè)可以集中在圖的右邊，因為他們經(jīng)常沒有技能或資源來實現(xiàn)自己的人工智能（AI）解決方案。對于原始工具包來說更是如此。
如果已經(jīng)有基于平臺的業(yè)務應用程序，那么查看供應商的底層人工智能平臺是一個很好的選擇，始終保持對“您想要交付什么體驗”這個問題的回答。記住。如果這個平臺不能實現(xiàn)預期，或者看起來不可行，或者采用多供應商策略，那么選擇另一個基于一系列標準的應用程序平臺：
- 供應商和平臺本身的生存能力。這永遠是一個避免昂貴的死胡同的思考。
- 理想的目標狀態(tài)：平臺能夠支持我現(xiàn)在所擁有的所有需求嗎？如果沒有，路線圖是怎樣的？我想在稍后的時間點提供的服務是什么時候能提供的？平臺現(xiàn)在提供的更多的靈活性是我調(diào)整自己的優(yōu)先順序的更大的靈活性，這部分是由客戶決定的。
- 中級：哪些體驗對我有優(yōu)先權(quán)？這些服務現(xiàn)在需要被覆蓋。
- 平臺集成能力。如果很難將AI平臺連接到我當前的技術(shù)平臺，那么我需要重新考慮，這可能也是我當前的技術(shù)堆棧。
- 鎖定！鎖定比普通應用更有趣。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不僅是專有的，而且還包括使用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）。另外，任何其他的都需要接受訓練和驗證，以確保它能比舊的得到更好的結(jié)果。這本身就是一個項目。
選擇錯誤平臺的影響很難被估計。因此，計劃永結(jié)連理的人需要仔細考慮他的選擇。
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