超过一半（55%）的公司现在设有人工智能委员会，以引导技术采购，确保其满足业务需求并通过风险评估。然而，根据Gartner去年六月对1800名高管的调查，只有略超过一半的公司拥有类似首席人工智能官的领导者。
CallMiner的首席执行官兼联合创始人Jeff Gallino表示，目前的联络中心正处于这样的阶段。CallMiner是一家成立于2002年的对话智能平台，最初专注于分析电话以改善客户服务运营。近年来，该公司扩展了其云服务，将客户服务洞察与用户业务的其他部分（如销售和市场营销）进行同步。
Gallino表示，他认为生成性人工智能是一个巨大的进步，但他也看到采用过程中存在巨大的障碍。这并不是简单地叠加在已经存在的技术上。他说，能够让生成性人工智能易于使用的供应商将赢得竞争。正如Gartner的调查所证明的那样，公司们刚刚开始评估和实施生成性人工智能，并且需要尽可能多的帮助。我们在以下的问答中讨论了这一点以及更多内容。
编者注：以下内容经过编辑，以便于缩短和清晰。
生成性人工智能为对话智能和联络中心市场带来了什么？
Jeff Gallino：在这一点上，它是一个变压器——可能已经有两年了。我们对生成性人工智能的看法并不是“这是一个产品，一个带有一些功能的GPT。”
Jeff Gallino
我们确实在产品中有类似的功能，CallMiner GPT，允许用户使用该接口查询自己的数据。但我们对人工智能热潮的主要看法——我真的会使用“热潮”这个词，因为人们一段时间内的行为不理性——是我们将其视为另一种良好的用户界面自动化工具。
我谨慎地使用“用户界面”这个术语。我认为这项技术之所以迅速发展是因为它破解了一个难题：我们如何从经过高度训练的人工智能中获取信息？能够以任何语言、任何方式提问，对我们行业的人们来说，尤其是那些习惯于脚本编写（即“你必须使用这个API，然后你必须使用这种查询和查询语言”）的人来说，这是一个巨大的进步。
我们有一种复杂的查询语言，我们不会放弃，因为我们的客户明确表示，他们需要那种规范性的“我想要的答案”。但他们也希望能够问“还有什么？我不知道的是什么？”因此，我们推出了一种称为语义搜索的功能。
那是什么？
Gallino：我们称之为“寻找意义”，它连接到其他系统，如CRM和数据湖。它有一个旅程视图（特定客户与公司的互动地图），所以你可以直接在CallMiner中查看摘要，而不必在某个CRM系统中检索和调出。我们还添加了与CRM的对话功能，为每个主要CRM提供自动更新，这也作为摘要产品的一部分。
然后我们开放了所有与总结相关的API，因此我们的一些客户已经利用了这一点。他们通过我们的API直接提取摘要数据，而不是通过用户界面，因为他们在其他地方操作，可能是在数据湖中。
在一个许多大大小小的公司声称自己是“客户体验平台”的变化市场中，CallMiner认为谁是竞争对手？
Gallino：超大规模供应商——特别是谷歌。我们与之竞争的机会并不多——我会说大约每20个交易中才有一个。我们会看到这些公司和微软。我们还没有在面对面竞争中输给亚马逊、谷歌或微软。也就是说，可能有大量交易我们根本没有看到，因为他们已经在与超大规模供应商交谈。我们与微软的关系相当不错。我们正在与亚马逊建立一个围绕大型共享客户的关系。除此之外，信不信由你，Genesys实际上给我带来了最多的麻烦。Nice在某些方面继续是个麻烦，我们时不时会输给他们。
每个人都在分析每次对话。我们是否有足够的数据并达到饱和，还是你认为数据不够，更多的更好？
Gallino：这是个好问题。在这个行业初期，我主张收集100%的所有数据，主要因为那时这是CallMiner的一个差异化因素。
但现在你已经拥有它了。
Gallino：但现在我们拥有了。我们看到人们举手表示“我想要更多数据”。很少有客户觉得他们已经达到了饱和。合规性用例是100%变得容易讨论的地方。
然而，人工智能的经济学将迫使我们重新考虑超出合规案例的抽样。我所说的是，我认为这将更加以用例为导向。严峻的现实是，大多数客户体验公司销售的工具都是对数据进行抽样，而不是因为将人工智能扩展到那个规模的复杂性，而更多是因为成本。客户在问：“你需要为此支付多少？”你会说：“是的，这可不是免费的。”你猜怎么着？随着生成性人工智能的商品化，它的成本将会增加，而不是减少。他们将推动其进入差异化的功能，然后这将变得昂贵。我们将经历我们总是看到的价格扩张和收缩。从这个角度来看，我认为我们在客户服务、典型帮助台电话上接近饱和。
你曾经想象过CallMiner会进入客户旅程映射吗？
我们看到人们举手表示“我想要更多数据。” Jeff Gallino首席执行官兼联合创始人，CallMiner
Gallino：我们做旅程映射；我们不做旅程编排。这个区别很重要。我们通过收购初步尝试过编排，但后来决定不这样做。实际上，我们曾考虑过Pointillist，最终被Genesys收购；我们也看过Kitewheel（被CSG收购，CSG是一家收入管理、客户参与和支付技术供应商）。当我们深入了解这些公司时，我们发现他们花了所有时间和知识产权来追踪数字平台上的使用情况。
他们非常擅长知道某人在某个时间按下了这个按钮，并将其在旅程中展示给我们。“他们是否点击了‘给我打电话'按钮？”我会说：“我们已经知道了。”
我认为我们做的最大的事情是：我们看到的每一个联系都得到全面处理。我们不会忽视任何联系。我所说的“全面处理”是每个联系都会经过分类和分类步骤、满意度评分步骤，然后在联络中心层级中汇总数据。你不仅知道每一个联系的处理情况，还可以汇总并说：“这个群体的满意度如何？通过层级的满意度如何？”
你可以说：“嘿，代理，你知道你已经与这个客户通话了四次吗？”或者“我们已经与这个客户通话了四次。以下是他们之前所说的内容。以下是他们在旅程的特定部分的评分。”
你可能会发现，有人在客户之前的聊天中对知识的评分非常低，导致他们感到沮丧并拨打电话。你应该从一开始就知道你正在处理什么。利用这些数据的一种方式是我们将其发送到劳动力管理系统。我们用它来影响调度——但更重要的是，这种即时的呼叫路由——我们试图让我们知道的致电者在升级中。除了查看他们之前的联系之外，没有其他方法可以知道这一点，而我们利用这一点帮助他们正确路由。
Don Fluckinger是TechTarget Editorial的高级新闻撰稿人。他报道客户体验、数字体验管理和最终用户计算。如果你有任何线索，请发邮件给他。
