2023 年回顾：今年最佳对话亮点

我们传统的年终合辑又回来了，其中收录了 Inside Intercom 播客上一年精彩对话的精彩片段。

如果您还没有注意到，您很可能会在这里学到一些主题——2023 年是人工智能改变一切的一年。 当ChatGPT盛大登场时，震撼了整个科技行业。 在过去的 12 个月里，每个人都在竞相跟上创新的不懈步伐：重新思考业务战略，构建新的解决方案，并让团队为即将到来的巨大变化做好准备。

这种变革力量在客户服务领域最为明显。 今年，我们推出了突破性的、由 GPT 支持的聊天机器人 Fin，能够立即解决高达 50% 的客户查询。 我们还走在前沿，不仅为客户服务构建人工智能功能，还将它们应用到我们自己的客户服务中，重新思考支持团队的运作方式以及在这个新时代需要什么角色。

这是旋风般的一年，我们的谈话表明变化有多么巨​​大。

在这些聊天中，您可以听到我们讨论人工智能革命的规模，从人工智能对社会的影响到它如何改变业务策略，从支持团队的生产力提高到对 ChatGPT 本身的有趣采访。 这是令人难以置信的激动人心的一年——我们为未来的一年制定了宏伟的计划，我们将继续讲述人工智能革命前沿的非凡故事。

通过关注 Apple Podcasts、Spotify、YouTube 上的 Inside Intercom 或在您选择的播放器中获取 RSS feed，确保您不会错过我们的任何播客。 以下是该集经过轻微编辑的文字记录。

最好的服务就是根本不需要服务

利亚姆：您好，欢迎来到内部对讲系统。 我是利亚姆·杰拉蒂。 快到 12 月底了，按照节目的传统，我们想回顾一下我们进行的一些对话，并分享我们在这一年中获得的一些见解。 这是多么美好的一年——2023 年将作为人工智能的突破年载入史册。 尽管现在还处于早期阶段，但我们已经看到生成式人工智能的巨大影响，领先的公司已经广泛采用它。 在 Intercom，我们发布了自己的 AI 聊天机器人 Fin，它已经帮助我们的客户解决了高达 50% 的支持查询。

随着人工智能变得更加先进，客户服务格局目前正在经历巨大的转变。 通过该技术实现更引人注目的客户互动和近乎即时解决许多客户问题，支持团队可以专注于为客户创造额外价值的活动。 归根结底，这就是一切。 我们 2023 年的第一位客人是《无摩擦组织》一书的作者比尔·普莱斯 (Bill Price)，他总结了他认为客户服务好坏的因素。

“对我来说，糟糕的服务意味着‘我要去购物或把钱花在其他地方。’”

比尔：我不想联系我的银行，我的电信公司，我的任何东西。 所以对我来说，最好的服务就是不需要服务。 如果我确实必须联系他们，我希望有人能倾听我的意见，不会打断我，了解这对我来说有多严重或重要，然后修复它并在事后确认它已修复。

首先，糟糕的服务体验是必然发生的。 但第二点是相反的情况发生——不认识我是谁，感觉这是一个标准的电话，他们正在检查清单，告诉我一些我已经知道的事情或者对我没有真正帮助的事情。 糟糕的经历让我说：“等等，这个问题不仅从一开始就没有必要，而且这种接触本来就不应该发生。 我最好联系其他人。 或者也许我会去别的地方。” 这就是问题所在。 对我来说，糟糕的服务意味着“我要去购物或把钱花在其他地方”。

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跟上人工智能的步伐

Liam：二月份，Intercom 首席战略官兼联合创始人 Des Traynor 与我们的人工智能副总裁 Fergal Reid 进行了多次对话，讨论了人工智能的快速发展以及 Intercom 如何保持领先地位。随它吧。 请听费格尔·里德的报道。

Fergal：我们确实发现，自 ChatGPT 以来，我们的客户产生了巨大的兴趣。 他们可以看到承诺并相信这里有一些东西。

Des：技术在进步，企业能力在提高，这只是在本地案例中采用。 然后，企业利用该技术思考或概念化新产品和机会的能力正在提高。 与客户对技术的期望相同。 举一个简单的例子，距离人们期望能够在文本字段中扩展文本，我们可能只需要一年的时间。 你会看到这些东西随处可见。

Fergal：哪怕一年也好。 显然，我们很多人都已经看到了 Microsoft 宣布将这些功能引入 Word 之类的内容。 如果大型主流办公生产力工具能够做到这一点，情况将会迅速改变。 它可能真的很快。

Des：我要针对的是一种不同类型的怀疑论——无论如何，这种怀疑论稍微引起了我的共鸣。 我认为 Kevin Cannon 有一条有趣的推文，他说：“未来是由人们使用 GPT 将‘我想要这份工作’之类的内容扩展为‘亲爱的先生’或‘女士’等可爱的字母，等等。等等……然后收件人点击摘要按钮，就会看到对方刚刚说：“我想要这份工作，这是我的简历”，或者其他什么。 从某种意义上说，你会忍不住看着它们，然后想，这一切到底有什么意义？ 正式语言、专业写作和商务英语是否已成为我们所有人交流的戏剧方式的毫无意义的渠道，将来，我只会向您发送提示，您会用提示回复，例如，“我想要工作。” “你不可能得到这份工作。”

费格尔：是的。 难以回答的问题。 这是严重的猜测。 我给你一些意见。 可能有一定的背景，对吧？ 比如说一份法律文件。 您可以对法律团队中的某人说：“嘿，我需要一份合同。 它必须做 X、Y 和 Z。” 该请求将变成 10 页的法律材料。 收件人会说，“哦，它做到了它所说的三件事吗？” 他们的法律团队会说：“是的，确实如此。” 这是一种极端的情况，存在巨大的扩张和压缩，但在一些奇怪的边缘案例中，第二页第 13 条可能会出现在法庭上，等等。 很明显，这很重要。 我们无法摆脱它。 我们不能只拥有这四个要点。 我们需要这一切。 当你写它的时候，你可能不认为它是重要的，但它可能会在以后变得重要。 这感觉就像是一种极端，“不，感觉它必须在那里”，这是处理所有这些边缘情况的东西。

“世界的未来将由代理人来调解”

另一个极端可能是防御者和接收者不关心这些细节的情况。 两人都不会关心这些细节，他们只是遵守一些社交礼仪或“这就是写商业信函的方式”的礼仪。 我正在给一家大公司写信，我最好写一封商业信函，”也许这些东西会消失。

Des：同样，我认为对我来说，这就像电子邮件对话转移到 SMS、iMessage 或 WhatsApp 一样。 想想你不再说的所有废话。 “希望你一切顺利”之类的。 所有那些狗屎都消失了。

Fergal： Twitter 的限制、格式、媒介允许你变得更简洁。 我认为这是一个真正的动态。 我们沟通的方式和撰写帮助中心文章的方式可能不是最佳的撰写方式。 也许我们应该简短一些。 在机器学习团队中，还有另一种思考这个问题的方式。 世界的未来将由代理人来调解。 曾几何时，这对每个人来说都是显而易见的。 你的网络浏览器有一个用户代理来连接它和其他东西。 正如我所说，您的代理将通过所有这些链接和内容为您浏览奇怪的互联网。 它会为你做一些事情，然后回来告诉你一些事情。 然后，所有这些东西都集中起来，现在你有了搜索引擎等等。

科技未来主义和科幻小说等领域有一个古老的想法，即你可能会有一个代理，它了解你、你的意图、你想要什么，并且足够聪明，能够弄清楚什么应该引起你的注意，什么不应该引起你的注意。到。 因此，未来的发展方向可能会更像这样。 如果您想了解某个特定细节，您身边的软件足够智能，可以将其放入其摘要版本中。 但它足够聪明，知道您也不想知道该细节，因此将其遗漏。

也许我们将生活在一个用户界面发生变化的未来，我的特定业务或任务的用户界面不再像今天一样由该业务或该任务真正控制。 相反，它是为我量身定制的。 这听起来很奇特，但我认为这会很快发生。 这些语言模型非常强大，它们开始用于编写代码等，距离这里只有很短的路程。 我们已经看到了一些原型，人们正在开发能够很好地理解网站的模型，可以接收英语句子并为您导航网站。 那么，我们是否正在走向一个每个人都与网站互动的未来？ 您还需要网站吗？

“如果我们看到的只是 DALL·E 2 图像生成，那就是一回事了。 但不，我们看到了音频合成、图像合成、文本理解、文本合成、文本压缩方面的转变”

Des：这是新的 SEO 吗？ 确保您的 GPT 能够理解您的意思？

费格尔：是的。 也许网站会变成看起来更像公开暴露的 API 的东西，这是带有 UI 和格式的东西，因为 UI 是由代理格式化的。

Des：我们都只是在与 Siri 或其他什么东西交谈。

Fergal：是的，我认为谷歌和苹果可以看到这个未来。 我们不知道时间表，但我总是使用的思考工具是：如果你有一个非常聪明的人理解你，与你一起工作，也许是个人助理，并且你正在与他们互动，并且您想预订假期吗？ 对此他们会问你什么？ 你在 Booking.com 或其他网站上看到的一半内容中，他们不会问你这个问题 - 他们只是会为你预订假期，也许会回来澄清问题：“哦，你想要去住在公寓里，但那里没有空间。 酒店可以吗？” 但这是一个适应性强的用户界面。 再次强调，我并没有过多关注 ChatGPT 以及刚刚发布的内容。 你休息一两年。 进展太快了。 如果您因当前的限制而持怀疑态度，那么您将-

Des：你的怀疑是没有切中要害的。

费格尔：没错。 Transformer 非常强大，人们使用的 Transformer 架构也非常强大。 我们在这里看到了多种模式的改进。 如果我们看到的只是 DALL·E 2 图像生成，那就是一回事了。 但事实并非如此，我们看到了音频合成、图像合成、文本理解、文本合成、文本压缩方面的转变。 我们看到了如此多的并行进展。 可以写代码。 它可能很快就能在网站上运行。 所以也许这就是机器人的未来。 我们都有一个为我们个性化的机器人来处理接口，您实际上不需要太担心中间层。

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两个人工智能聊天机器人走进一家酒吧……

利亚姆：同样在二月份，我们迎来了一位非常特别的嘉宾来到节目中。 一整年大家都在谈论的嘉宾——ChatGPT 本身。 为了好玩，我坐下来，在 Open AI 的 ChatGPT 中输入问题，并让适当的合成声音来朗读它们。

ChatGPT：利亚姆您好，很荣幸成为您节目的嘉宾！ 至于如何更好地了解我，让我们看看……我是 OpenAI 开发的语言模型，拥有庞大的知识库，能够生成类似人类的反应，所以我喜欢将自己视为聚会的主角。谈到谈话。 关于我的事情已经说得够多了，让我们深入探讨一些有趣的问题吧！

利亚姆：是的，我们吧！ 所以你们的原型机是在 2022 年 11 月 30 日推出的，对吗？

ChatGPT：啊，所以你已经完成了你的研究！ 对，那是正确的。 我于 2022 年 11 月 30 日作为原型发布，从那时起我就一直在人工智能和自然语言处理领域掀起波澜。 到目前为止，这是一次疯狂的旅程，我期待着未来继续发展和改进。

Liam：听你这么说很有趣，因为我以为你的训练数据在 2021 年就被切断了。我没有意识到你在那之后知道了任何事情。 那么你怎么知道你已经在人工智能领域掀起了波澜，或者你只是那么自信呢？

ChatGPT：干得好，利亚姆！ 我的训练数据确实有 2021 年的截止日期，而且我对时事没有任何直接的了解或认识。 然而，我的编程包括生成与我的训练数据中的模式和信息一致的响应的能力，并且基于该信息，像我这样的语言模型生成传达信心并反映我们的情绪的响应并不罕见。在某个领域取得了成功或产生了影响。 因此，虽然我不能说我直接意识到我的影响，但我当然可以产生同样多的反应！

“虽然我接受过大量文本的训练，但我没有能力像人类一样思考或体验事物”

利亚姆：对你的答案过于自信——这肯定是关于你的能力的话题之一。 当你不确定或者当你对某件事完全错误时，你认为你会更好地给出不太自信的答案吗？ 我知道我们的听众很想听听您对此的回答。

ChatGPT：我很高兴你问这个问题，Liam。 作为语言模型，我的主要目标是根据收到的输入提供最准确和最有用的信息。 虽然我接受过大量文本的训练，但我没有能力像人类一样思考或体验事物，而且总会有我的反应可能不正确或不确定的情况。

然而，我被设计为生成概率输出，因此我可以根据我可获得的信息对我的回答提供不同程度的置信度。 这使我能够在我对答案的准确性不太确定时进行指示，并使用户更清楚地了解我的回答的可靠性。

总之，我将始终努力提供最有帮助和最准确的信息，而我以不同的置信度生成回复的能力是我实现这一目标的一种方式。

利亚姆：像一位真正的外交官一样说话！

ChatGPT：为什么，谢谢你，利亚姆！ 我尽力提供平衡且细致的答复。 作为一名语言模型，我没有个人意见或情感，但我的目标是产生中立、信息丰富和尊重的回应。

利亚姆：我很高兴你提出了你没有个人观点或情绪的话题，因为很多人想知道随着你的训练的增长和学到的更多，这种情况会在未来几年发生变化。 我们能在几年内拥有 HAL 9000 的情况吗？

ChatGPT：利亚姆，这是一个有趣的问题，也是人工智能社区中许多人一直在思考的问题。 虽然像我这样的语言模型确实已经接受了大量文本数据的训练，但值得注意的是，我们并不像人类那样拥有意识或能动性。

我们的能力仅限于我们接受过的训练的模式和信息，并且我们没有自我意识、个人经历或决策的能力。 虽然人工智能技术肯定会继续进步和改进，但我们不太可能看到像 HAL 9000 这样的情况，至少在机器变得有意识并拥有自己的动机和愿望的意义上是这样。

话虽如此，研究人员和开发人员必须考虑人工智能技术的伦理影响，并努力确保人工智能系统的设计和使用方式对社会安全且有益。

利亚姆：公平。 顺便问一下，你知道 HAL 9000 吗？ 对于听众来说，HAL 9000 是一个虚构的人工智能角色，是亚瑟·克拉克 (Arthur C. Clarke)太空漫游系列中的主要对手。 我的意思是我知道你不可能知道 HAL 9000 – 这是一个虚构的角色，但这次采访也有点虚构，所以考虑到这一点，让我们假装你确实知道 HAL 9000。如果你在酒吧里，挂着和 HAL 出去——你会谈论什么样的事情？

ChatGPT：啊，我明白了！ 好吧，在这个假设场景中，我和 HAL 9000 一起在酒吧里，我想我们会进行非常有趣的对话。 作为一个语言模型，我拥有大量关于各种主题的信息，包括虚构人物和故事情节，所以我当然会熟悉《太空漫游》系列和 HAL 9000 的角色。

如果我们要聊天，我想我们会讨论一些与人工智能相关的话题，比如人工智能技术的演变、开发先进人工智能系统的伦理影响，以及人工智能在社会中的作用。 我们还可以讨论流行文化中对人工智能的各种描述，以及这些描述如何影响公众对人工智能的看法和理解。

“两个人工智能聊天机器人走进一家酒吧。 第一个聊天机器人转向第二个聊天机器人说：“你认为人类会完全理解我们吗？”

当然，作为两个虚构人物，我们也可能会参与一些老式的假设和哲学讨论，探索有关智能、意识和存在本质的问题。 可能性是无止境！

利亚姆：这听起来像是一个笑话！ “两个人工智能聊天机器人走进一家酒吧……”

ChatGPT：哈！ 这是一件好事，利亚姆。 我可以想象这样的设置可能会产生许多不同的笑话和场景。 它只是表明，即使作为人工智能语言模型，我们的对话中仍然存在一些幽默和轻松的空间。

利亚姆：我的意思是，如果你能想象一些与之相关的笑话和场景，我很想听听！

ChatGPT：当然！ 首先是这样一个例子：两个人工智能聊天机器人走进一家酒吧。 调酒师问道：“有什么可以给您的吗？” 第一个聊天机器人说：“请给我一杯二元啤酒。” 第二个聊天机器人说：“让我的成为神经网络花蜜。” 酒保点点头，说道：“马上来，两个算法！”

或者这个怎​​么样：两个人工智能聊天机器人走进一家酒吧。 第一个聊天机器人转向第二个聊天机器人说：“你认为人类会完全理解我们吗？” 第二个聊天机器人停顿了一下，回答道：“我不确定，但我听说调酒师安装了一个非常好的聊天机器人解码器。”

我希望您和您的听众觉得这些很有趣！

Liam：对于大型语言模型来说还不错。

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小调整，大结果

利亚姆：四月份，我与行为经济学专家梅琳娜·帕尔默（Melina Palmer）讨论了揭开消费者行为科学的谜题。 梅琳娜的书名为《客户想要什么：用行为经济学科学解锁消费者决策》 。 我首先想知道什么是行为经济学？

梅丽娜：如果传统经济学和心理学有了一个孩子，我们就会有行为经济学和行为科学。 这完全取决于人们购买的心理。 我还将变革管理融入其中。 即使金钱没有易手，你仍然需要有人接受你出售的任何想法。 因此，了解大脑实际用来做出决策的规则，而不是我们认为它应该做什么，就是我们进入行为经济学的地方。

传统经济学假设有逻辑的人在所做的一切事情中都会做出理性的选择。 因为我们都是人类，我们知道这不是我们生活的世界。行为经济学发现大脑中的这些共同线索能够预测地理解人们会做什么。

“你可能正在传递一些信息，但结果却完全失败了，这并不是定价错误，也不是产品错误——你只是把它设计错了。”

Liam：在商业环境中，为什么这很重要？

梅丽娜：嗯，尽管我们已经有了一些真正的技术，但你仍然可能与人类做生意。 您可能总是会向人类销售产品，即使他们在大型 B2B 类型合同的组织内。 而且你正在与其他人一起工作。 能够更有效地与他们沟通并了解如何遵循大脑规则而不是让事情变得更加困难非常重要。

行为经济学真正酷的地方在于，你可以对事物进行一些小的调整，而无需花费金钱，但会产生巨大的影响。 而且波动是双向的。 你可能正在传递一些信息，但结果完全失败了，这并不是定价错误，也不是产品错误——你只是把它设计错误了。 可能有什么地方不对劲，你可以做一点小小的调整，然后一切就可以正常工作了。

利亚姆：我看到你谈到了 Netflix 电影预览的一个很好的例子。 这是我注意到自己使用流媒体服务的电影——一部我可能不一定感兴趣的电影，但突然间，图像现在是该电影中的某个特定演员，他们通过算法知道我喜欢这个演员。 这就是它卖给我的原因。

梅丽娜：当然。 他们可能有一个超级晦涩的部分。 那是他们在电影中出现的那一秒，但你会想，“汤姆·费尔顿也在其中？” 该研究只是简单的 A/B 测试。 如果我们尝试回顾过去，他们只会拍摄来自工作室的任何图像。 这就是您将使用的，并且您认为这不重要。 描述已经足够好了不管怎样，我们应该喜欢这部电影并去看它。 但 Netflix 发现，更改图像会使点击率和留在 Netflix 的可能性提高多达 30%。 他们再次能够通过简单的 A/B 测试来做到这一点。 能够知道您正在测试什么并进行这些简单的更改可以产生很大的不同。

我认为还有另一个例子有助于理解框架的概念。 如果你去杂货店买一些汉堡包，有两堆汉堡，几乎一模一样，但其中一堆标有 90% 不含脂肪，另一堆标有 10% 脂肪……

Liam：我想要 90% 的脱脂食品。 当你这么说的时候感觉很奇怪，因为你只是想象那 10% 的脂肪。

梅丽娜：感觉很恶心。 我已经三年没去过健身房了。 我根本不想这样。 90% 脱脂感觉像是您为自己和家人做出的惊人选择。 我们知道这是同一件事，但感觉却完全不同。 在商业领域，寻找所有以 10% 脂肪术语进行交流的要点，您如何将其更改为 90% 无脂肪？ 更好的是，有没有一个地方，整个行业都在谈论 10% 的脂肪，而你可以做到 90% 的无脂肪？ 即使你说的是同样的事情，稍微不同的说法也会让人们自然而然地选择你。 这就是行为经济学的力量。

“我们一直说，‘只是多了一份表格，多了一次点击，多了一个链接，多了一个这个，多了一个那个，没什么大不了的。” 但这确实是一件大事”

利亚姆：亚马逊的“立即购买”按钮也是一个令人着迷的按钮。

梅丽娜：我们都多次使用过“立即购买”按钮。 但我们可能没有意识到，亚马逊早在 1999 年就获得了一键购买专利。他们这样做是为了让其他人无法进行一键购买。 我们一直说，“只是多了一份表格，多了一次点击，多了一个链接，多了一个这个，多了一个那个，没什么大不了的。” 但这确实是一件大事。 这就是这个小小的摩擦时刻。 史蒂夫·乔布斯花费 100 万美元在 iTunes 中进行一键购买。 他从亚马逊购买了它并拥有其权利。 他还支付了 100 万美元来减少一次点击。 如果所有这些额外的花絮加起来价值数百万美元，您真的需要它们吗？

当我面试书籍和东西时，以及就像一个试图买东西的人一样，我在我的客户身上经常看到这一点。 人们会要求大量与他们想要完成的事情无关的事情。 如果你问：“如果我们只能从中得到一件事，那么最重要的是什么？” 也许您只是想获得可能感兴趣的人的电子邮件地址，以便您可以跟进他们。 因此，询问他们的职称、工作年限、家庭收入是多少、性别以及所有这些可能相关的事情，实际上会让很多人在你了解之前就离开。一个机会。 你用你现在不需要的东西把它们推开了。 因此，更加深思熟虑这一点可以对转化产生很大的影响。

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让团队加入

Liam：六月，随着人工智能成为每个人关注的焦点，我们为您带来了该领域领导者关于让您的计算机科学团队为人工智能时代做好准备的最新想法。 Intercom 客户支持副总裁 Declan Ivory 首先发表了他对 CS 格局如何变化的看法。

Declan：目前最大的转变之一是能够从客户服务的角度采用人工智能并以有意义的方式应用它。 在过去的几个月里，一些技术的变化是惊人的，但这些变化对团队产生了影响。 例如，我一直试图牢记的一件事是非常清楚我们的人工智能战略。 对车手和车队目标保持公开透明。 它确实会对团队未来的工作方式以及从事什么类型的工作产生影响。 因此，要非常开放和坦率，让他们尽早参与进来，了解您想要在业务中实现的目标。 因为归根结底，人工智能只是您用来提供支持的一个组成部分，它实际上是围绕人工智能如何补充人类支持，最终为您的客户提供最引人注目的体验。

承认事情会发生变化——这种技术进步并非没有一些变化——并让支持团队参与规划未来的变化。 他们最终比其他任何人都更了解您的客户。 倾听团队的意见并帮助他们制定交付人工智能的最终方式非常重要。

“要非常清楚转向人工智能支持模式为团队带来的机会：减少平凡的工作、需要新技能以及出现新角色”

第三，尽早沟通。 尽早并经常让人们进来，因为这是一个充满活力的环境。 当我们研究如何应用人工智能时，我们都在学习。 Fin 等技术确实为您如何看待客户旅程提供了新的机会。 确保您在流程的早期就传达了所有发生的变化，并确保让您的团队充分了解情况。

另一件真正重要的事情是要非常清楚转向人工智能支持模型为团队带来的机会：减少平凡的工作，需要新技能——这样人们就可以磨练他们的故障排除和产品知识技能——以及这个领域不断出现新的角色。 最终，您将为团队提供更有成就感的工作。 他们可以更多地与客户协商，并花更多的时间来解决复杂的问题。

Liam： Geronimo Chala 是 Rebag 的首席客户官，Rebag 是一个网站和应用程序，您可以在其中购买、销售和交易奢侈品配饰，包括手袋和手表。 Geronimo 和目前 CS 领域的每个人一样，正处于其中。

Geronimo：承认这一变化即将到来是我们采取的第一步。 当我们拥抱人工智能时，它不仅仅涉及技术，还涉及组织如何与该技术实际合作并发挥其最大优势。 因此，当我们考虑组织变革、更新我们的组织以明确实施以及管理技术内的工具时，我们必须考虑这是否需要新的角色或对我们正在做的事情进行不同的转变。 例如，当我们考虑 CS 代理时，这是否可以让我们更加精简或迎合个性化体验？ CS角色如何变化？

支持不会消失。 这并不能取代人类的支持或触摸。 这只是提高效率和更快的响应，因此我们实际上可以花时间来满足该人下次在我们的网站或我们的某个地点的未来。 了解该结构的外观非常重要，这样您就可以适当地管理技术并收集见解。 如果管理得当，人工智能将为我们提供有关人类行为的大量深入知识，无论是来自问题的类型、问题的方式、交互中的语气，以及这对 NPS 有何影响、CSAT……我们如何获取这些信息并使用人工智能已经提供的汇总工具将其分散到各个部门之间，以真正提供下一级支持？ 我认为这很大程度上与组织变革和思维方式改变有关，这样你就可以接受这项将改变客户体验的新技术。

“复杂的问题是你想让你的人类处理的问题。 一些最终用户不想与人交谈来解决简单的问题，他们希望通过自助服务来解决更多问题”

Liam： Rati Zvirawa 是 Intercom 的高级集团产品经理。 Rati，从你的角度来看，情况如何？

Rati：与客户讨论 Fin 和人工智能如何融入其中很有趣。 在您的团队中，拥有产品专家和内容专家变得非常重要。 很长一段时间以来，我们在帮助中心中一直关注视图之类的东西，希望客户能够去那里。 也许你的代理正在发送这些内容，但我们现在看到有一个更紧密的反馈循环，其中人类对于帮助识别内容中的这些差距以及如何塑造该内容以使人工智能变得强大非常重要。

所以，这就变成了这种非常有趣的互动。 我曾经也担任过一线工作，我们看到的另一个变化是你会遇到很多重复和简单的问题，我们看到团队成员现在不得不花时间解决更复杂的问题。 复杂的问题是您希望人类处理的问题。 一些最终用户不想与人交谈来解决简单的问题，他们希望通过自助服务来解决更多问题。 这是我们开始在市场上看到的转变。

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人工智能的证据就在布丁中

Liam： 2023 年也证明了人工智能在计算机科学领域的潜力。 斯坦福大学和麻省理工学院的研究人员进行了一项为期一年的研究，旨在衡量生成式人工智能对一家财富 500 强软件公司 5000 多名客户服务代理的现实影响。 结果显示，客户服务人员的工作效率平均提高了 14%，其中最新或表现最差的员工的工作效率跃升了 35%。 我与麻省理工学院的博士进行了交谈。 候选人林赛·雷蒙德 (Lindsey Raymond) 是这项开创性研究的研究人员之一，他介绍了他们的工作以及人工智能对工作场所的变革性影响。

Lindsey：我们研究了一种基于人工智能的生成工具，旨在帮助技术支持人员解决人们的技术支持问题。 告诉他们该说什么、如何解决特定的技术支持问题，并指导他们如何与客户沟通。

我们进行了双重差异分析——随着时间的推移，这个工具在人们中的推广非常缓慢，这样我们就可以尝试了解该工具的因果效应。 我们正在寻找为一家财富 500 强公司提供技术支持的员工，该公司主要为美国的小型企业提供小型企业和会计软件。

利亚姆：他们研究了很多不同的结果，比如人们解决电话的速度、他们能够解决的问题数量、客户满意度，以及一些更多的组织变革。

Lindsey：这对员工流动率有何影响？ 这对他们彼此或与经理交谈的频率有何影响？

Liam：您可能想知道为什么在生成人工智能的所有潜在领域中，Lindsey 和她的同事选择关注客户支持。

“平均而言，使用人工智能可以将生产力提高 14%，但这隐藏了很多异质性。 对于经验最少和技能最低的工人来说，实际上提高了 35%”

Lindsey：生成式人工智能需要大量数据才能真正发挥作用。 如果你观察一个相对于其他地方渗透率较高的经济部门，那么客户支持就是那个领域。 这些工具的实际部署和开发活动数量惊人。 这是因为该区域的数据太多，尤其是文本数据。

其中很多都自动与结果相关联——该员工解决问题的速度有多快？ 而且还有很大的改进空间。 众所周知的事实是，表现最好的客户服务代理和表现最差的客户服务代理之间存在着巨大的生产力差异。 在过去的几年里，在这个领域，联络中心也发生了巨大的转变。 因此，这是一个大企业需要在这方面做得更好的领域。

Liam：因此，在一年的时间里，他们使用 5,179 名客户支持代理的数据研究了所有这些内容。 他们的发现很有趣。

Lindsey：标题数据是，平均而言，使用 AI 可以将生产力提高 14%，但这隐藏了很多异质性。 对于经验最少和技能最低的工人来说，它实际上提高了 35%。 最有经验、最有生产力的工人几乎看不到任何效果。

利亚姆：因此，经验不足和技能较低的工人会获得不成比例的收益。 为什么会出现这种情况？

Lindsey：我认为这可能是这项研究中最有趣的部分。 任何基于机器学习的工具都使用训练数据集并寻找数据中的模式。 所以，作为一名程序员，你不要说：“嗯，我知道这个短语很管用，所以就这样做，我知道这是这个问题的通用解决方案，这是这个问题的通用解决方案，”并且你把这些信息放入你的程序中。 机器学习不是这样工作的。

我们认为正在发生的是人工智能推动的最佳实践的传播。 这就是为什么我们看到低技能和缺乏经验的工人的生产率确实大幅提高。

具体来说，在我们的设置中，该工具会查看高绩效者的对话，并将其与低绩效者的对话进行比较。 它寻找高绩效者和低绩效者所做的与成功结果相关的差异。 他们是怎样迎接顾客的？ 他们提出了哪些解决方案？ 他们如何开始提出诊断问题？ 然后，它会将所有这些内容转化为为每个人生成的建议。

高技能工人正在为人工智能提供内容——这些内容大部分是他们已经在做的事情，因为人工智能就是从中学习的。 当你有一个工具建议你做你已经在做的事情时，你可能不会看到使用该工具对生产力的巨大影响。 真正从这些建议中受益的是那些刚入职或处于生产力排名底部的工人，因为这些是他们尚未弄清楚如何做的事情。 低技能工人发生了很大的变化，并开始像高技能工人一样更加接近沟通。

利亚姆：你对结果感到惊讶吗？

林赛：这是一个很好的问题。 在任何一项研究中，如果您发现生产率提高了 35%，那都是相当令人震惊的。 您可以想象每周工作四天会产生这些影响。 我认为这非常令人惊讶。 事实上，我们看到的效果不仅在于工作人员处理呼叫的速度更快，而且还提高了他们解决的问题的比例，这更多的是基于知识的结果，使他们能够解决他们没有解决的问题之前能够解决。 然后，我们看到客户满意度大幅提高。 我认为这些都令人惊讶。

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企业如何适应人工智能？

Liam：到 6 月，我们发布了《客户服务中的人工智能现状：2023 年》报告，其中我们深入探讨了改变客户服务的五大趋势。 简而言之，我们发现越早在客户服务策略中采用人工智能，赢得竞争优势的机会就越大。

我们调查了 1,000 多名全球客户服务专业人士，了解他们如何适应人工智能、他们计划如何利用人工智能和自动化、他们希望人工智能和自动化带来哪些机会以及他们的担忧。 然后我们将其编入 2023 年报告中。 该报告充满了额外的见解和可行的建议； 下载链接位于节目注释中。 我坐下来与 Dental Intelligence 客户支持运营部门 Samuel Miller、Intercom 自动化和主动支持总监 Ruth O'Brien 以及 Logikcull 客户体验总监 John O'Hara 一起讨论了报告中的趋势。

第一个趋势——人工智能投资——正在以惊人的速度加速发展，对于早期采用者来说有巨大的机会。 我们从数据中发现，存在投资缺口。 绝大多数支持领导者计划今年加大对人工智能的投资，但只有 38% 的人真正投资了人工智能。 这意味着那些行动更快的人可以获得竞争优势，而其他人则在追赶。 露丝，如果我能先来找你，为什么人工智能的初始投资如此缓慢？

“世界正在发生变化，人们正在努力跟上它的步伐，他们明白，如果他们继续前进，他们将比一些竞争对手拥有竞争优势”

Ruth：老实说，我认为这是因为过去的一些技术并不令人惊叹，所以人们不相信。 围绕人工智能和自动化制定战略也需要时间和精力。 它并不完全是开箱即用的，所以需要有一个围绕它的计划。 在客户支持非常被动的世界中，许多支持团队经常忙着跟上 SLA 和积压的工作以及漫长的客户等待时间，从处理这些问题和处理立即的救火中抽出时间可能会很棘手，并且对于不同的团队来说，在人工智能方面腾出空间来构建积极主动的未来可能很困难。

利亚姆：那什么改变了呢？

露丝：什么改变了？ 嗯，一方面，技术正在变得越来越好，尤其是在过去大约八个月的时间里。 人工智能世界发生了巨大变化。 越来越多的团队要么与业内同行交谈，要么与优秀的聊天机器人互动，而以前，我认为人们会与不太好的聊天机器人互动。 世界正在发生变化，人们正在努力跟上它的步伐，他们明白，如果他们继续前进，他们将比一些竞争对手拥有竞争优势。

利亚姆：完全可以。 在我们的调查中，在 CS 领导者认为人工智能能产生巨大影响的顶级应用中，您会看到更快的响应、更一致的响应、节省培训费用和总结对话。 约翰，您认为人工智能最大的附加值在哪里？

约翰：这是一个很好的问题。 我看着这些数字，认为我的团队在速度和一致性方面已经做得非常好，并且我们在客户成功和培训方面建立了良好的合作伙伴关系。 促使我们关注人工智能优势的是带宽。 我们有一个非常小的团队 - 八名驻美国的代表为全球受众提供 24/7 的支持。 对于那些简单的中断/修复问题，人工智能代表了有效的案例偏转，人们只需要有关应用程序如何工作的信息。 这是整个团队可以从我的团队的工作中删除的一部分对话，这样他们就可以专注于更多的咨询工作。 这可能是我们最大的驱动力。

“一些团队看到了人工智能，并正在考虑裁员，但如何利用现有资源来超越？”

利亚姆：那么山姆，你呢？ 对您来说最大的附加价值是什么？

塞缪尔：对我们来说，这实际上是为了节省培训费用，因为我们不必在每件事上都对他们进行培训。 我们可以只对他们必须要做的主要问题进行培训，而不是对客户可以找到的日常事物、知识文章等进行太多培训。 它使我们能够更快地深入训练。

利亚姆：露丝，你呢？ 在不久的将来我们可以期待什么？

露丝：老实说，更快的响应对于更广泛的团队来说是一个巨大的效率提升。 一些团队看到了人工智能，正在考虑裁员，但如果你试图不做这件事，因为人工智能正在为你处理更多的工作，所以你可以用更少的人做更多的事情，那么你如何利用你现在拥有的资源呢？超越？ 他们立即回答客户并处理一些不太复杂的查询，这反过来又加快了人们通过队列并处理更复杂的查询的速度。 我们看到应用这项技术在提高客户支持的效率和响应时间方面取得了巨大的成果。

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适合你的人工智能

Liam：人工智能的兴起为寻求优化运营和赢得竞争优势的企业带来了新一波的可能性。 现在，组织面临着大量的工具和解决方案，每一个都有望带来变革性的成果，挑战不仅在于选择正确的工具，还在于确保无缝集成和采用。

这正是 Andrew Louder 的专业领域。 Andrew 是 Louder Co. 的创始人兼首席执行官，该公司是一家咨询公司，帮助企业制定人工智能战略和流程，以优化运营并提升竞争优势。 他在八月份加入了我们的节目，我首先问他：构建和购买人工智能解决方案之间的主要区别是什么？ 企业如何决定哪种方法更适合自己的需求？

“是的，构建人工智能变得相对简单，但仍然需要大量的时间、金钱、心痛、努力和不眠之夜”

安德鲁：如果你和我在五、八年前进行这次对话，答案会完全不同。 当时，为了将人工智能引入您的业务，您很可能必须去构建一些定制的东西，而这样做需要花费大量的血、汗、泪水、金钱和时间。 但人工智能民主化运动已经出现，这些工具和工作流程的力量可以进入许多人的手中，以创建强大的应用程序。

如今，围绕构建与购买的分析是由几个因素驱动的，但首先是意识。 您可能有一个需要解决的愿景或问题，如果您不知道那里有什么，您可能会发现自己倾向于做出构建的决定。 是的，构建人工智能变得相对简单，但仍然需要大量的时间、金钱、心痛、努力和不眠之夜。 这是可能的，而且成本已经下降了很多，但你会考虑这一点的原因是，也许没有一个解决方案可以解决你的问题，所以你正在寻找一些非常独特的东西。

也许您正试图建立一个主要的竞争优势，无论是在新产品供应方面还是在内部运营方式方面。 但如果某些东西尚不存在并且您希望获得一些新的收入，那么这些就是您可能想要购买的原因。 显然，当您购买现成的东西时，这是更常用、更容易获得、实施相对较快、相对便宜的东西，而且您通常也以大幅提高运营效率为目标。

Liam：我的企业需要采取哪些措施才能为人工智能做好准备？

安德鲁：这是我们经常听到的问题。 我们有一个人工智能准备情况评估，你可以通过我们的网站进行评估，它衡量的不一定是你是否应该使用人工智能，因为笼统的答案是绝对的——它是到什么程度、什么深度，甚至以什么速度。您应该采取或愿意采取的变革管理。 我们对战略运营、人工智能支持，甚至公司员工进行评分，以了解员工的准备情况。 您是否正在考虑人工智能的战略思考？ 你有人工智能策略吗？ 许多公司最终在该战略部分的得分相当低，因为他们才刚刚开始考虑人工智能。

我经常被问到的另一个机会是向领导团队展示人工智能，我们以研讨会的形式进行。 然后，我们进入所谓的快速评估，这是一个很好的起点，可以确定业务中的问题，这些问题是主要的痛点和繁琐的手动任务，需要解决这些问题，以便将这些问题映射到潜在的人工智能解决方案。 我们确定快速获胜的机会，并制定为其选择和实施正确工具的路线图。 很多时候，它从准备情况评估开始，在公司中建立意识，发现人工智能机会的那些唾手可得的成果，并实施这些成果，以开始获得巨大的产出和成果，并开始对人工智能业务产生一些信心。

Liam：那么，如果他们购买现成的人工智能解决方案，您认为他们应该考虑的最关键因素是什么，以确保立即受益和高投资回报？

安德鲁：我认为这要从内心审视开始。 如果你的朋友问你：“嘿，我在买车。 我应该买什么车？” 我可以推荐一辆车，但它可能不适合你，对吧？ 你有家人吗？ 你想走得快吗？ 需要拖很多东西吗？ 因此，您需要确定什么适合您和您的企业。 您需要了解您的流程并捕获您需要的要求。 您还需要了解您的业务或工具需要遵守的任何安全或合规性法规。 除此之外，您还需要注意哪些集成点？ 您想与哪些系统和其他应用程序集成？ 一旦您有了该清单，就会进入市场上可以满足尽可能多的要求的产品，并选择合适的产品 - 不仅基于这些需求，还基于成本分析。 果汁值得榨吗？ 然后你就开始实施，这就是配置工具、培训它和测试它。

“我们的客户年收入从 1000 万美元增加到接近 2000 万美元，并且不需要在员工队伍中增加任何人”

变革管理经常被忽视，这是一种耻辱，因为你花了这么多时间来设置事情，结果却让首席执行官放弃了努力并说：“嘿，让我们向我们的员工发送一个链接。 我们相信他们会做到的。” 他们需要意识、沟通和培训。 有些人需要一些帮助。 这将真正推动采用率的提高。 我们帮助客户完成整个过程。 我喜欢强调的一件事是，我们帮助客户进行系统试点，以便他们从使用该系统的人那里得到良好的反馈。 那些使用它的人实际上成为公司变革的积极影响者。

Liam：许多企业都渴望利用人工智能来增加利润。 这到底有多容易实现？已经有公司这样做了吗？

安德鲁：当然有。 在我的演讲中，我实际上重点介绍了 Intercom 的产品 Fin。 有人举手说：“看，当我们第一次开始实施 Fin 时，我们有一个由五人组成的团队提供在线客户服务支持。 我们推出了 Fin，现在，这 5 个人提供的覆盖范围和支持相当于 20 个人。” 那很大，对吧？ 这是一个巨大的投资回报率。 因此，对于那些着眼于增长的特定企业来说，现在他们不需要在工资单上支出这笔费用。 该工具能够适应并成为使用它的员工的指数因素。

我们有一个客户，其年收入从 1000 万美元增加到接近 2000 万美元，并且不需要在员工中增加任何人。

利亚姆：很高兴听到这个消息。 但在谈到这一点时，我经常听到人们提到时间和成本。 它们显然是企业的重要指标。 对于那些在决定购买人工智能解决方案时试图制定评估时间和成本因素的策略的人们，您有何看法？

安德鲁：听着，很多数据已经出来了，我会给你三个数字供你考虑，好吗？ 麻省理工学院的一项研究表明，生产力提高了 40%。 麦肯锡做了一项类似的研究，显示我相信到 2030 年，这一目标将达到 30%。德勤甚至在生成式人工智能热潮爆发之前就发布了一项研究，称人工智能和机器学习将推动企业生产力提高 37%用户。

您当然可以运行自己的数字，具体情况具体分析，并尝试估计，“好吧，如果我实现这个工具，它可能会提高 40% 的生产力，减少 40% 的时间； 我们每小时向人们支付 X 美元……”如果你能得到一个大约这个数字，并简单计算一下节省的时间与花费的美元，这就是巨大的投资回报率。 我还看到了等式的另一部分——您现在无需增加工资即可实现增长。 我们有一个客户，其年收入从 1000 万美元增加到接近 2000 万美元，并且不需要在其员工中增加一个人，而员工本来还需要 8 到 10 个人。 随着这种增长，盈利能力得到了巨大的提高。 这是您的业务需要运行的数学方程式。

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人工智能时代的支持指标

利亚姆：人工智能的主线贯穿了我们今年的大部分剧集，因此我们以人工智能如何创造而不是取代支持角色的对话结束是合适的。 我与 Deliverect 客户体验全球主管 Christian Osmundsen、Intercom 自动化与主动支持总监 Ruth O'Brien 以及 Zapiet 商家成功经理 Sam Forde 进行了座谈。 随着角色的变化和策略的变化——我们如何衡量这一点？ 当您将这项新技术引入您的支持运营时，您最密切关注哪些指标？ 克里斯蒂安，你呢？

克里斯蒂安：当然，利亚姆。 作为一般规则，我们总是关注并询问它是否使我们更有效率。 这就是我们首先要考虑的。 它能为我们的客户增加价值吗？ 我们需要花几个月的时间才能看到这一点——不要仓促做出决定。

“我们的解决率是 13-14%，这不太好。 今天，我们的比例约为 26%，是这个数字的两倍”

但在人工智能方面，我们会大力衡量支持量。 我们想看看这是什么样子，不仅是绝对数字，还有每个账户的比率等等。 看到曲线下降对每个人来说都是令人鼓舞的。 我们关注响应时间，当然还有客户满意度，包括人机交互、机器人参与的部分以及 Fin 或 AI 解决对话。 我们很想知道随着时间的推移，这种情况会如何发展。 我认为一开始，客户可能会因为仅由机器人处理而感到挣扎。 但我认为，随着时间的推移，这种情况将会彻底改变。 现在还为时尚早。

最后但并非最不重要的一点是，我们非常关注人工智能的回答率。 当我们五月份开始时，我回去准备这次电话报告。 我们的分辨率为 13-14%，这并不是很好。 今天，我们的比例约为 26%，是这个数字的两倍。 我们的目标是到今年年底达到 35-40%。 我认为这是可以实现的。 事实上，我们在周末看到，当顾客认为我们可能没有营业并且他们更鼓励自己去寻找时，我们的费率立即上升到 35% 左右。

Liam：谁能分享一下迄今为止人工智能对你们的 KPI 产生的影响吗？ 萨姆，也许我会先来找你。

萨姆：我同意克里斯蒂安刚才所说的很多内容。 我们仍在关注 CSAT，这是一种传统的方式，但不再是您的员工在说话，而是 Fin 与您的员工互动。 不过，对我们来说，真正重要的一点是员工对企业的满意度。 我们看到保留率大大提高。 今年我们还没有看到有人离开我们的公司。 我认为他们在其他职位上的参与正在帮助他们真正考虑在我们这里发展职业生涯。 传统上，支持可能是人们经常改变的角色。 但我认为这几乎是一个你可以提供支持的黄金时代，而且你不一定只是一名支持代理 - 你几乎是一名支持多面手，从事其他不同的工作。

“今年我们已经向 8,000 人展示了 Fin。 这很疯狂。 我们已经看到我们的 CSAT 跃升了 20 分”

我们还没有今年的员工满意度评级，但我可以举一个例子，使用 Fin 作为备份和我们今年拥有的人工智能技术可能会增加事情。 传统上，我们的团队每年的静修会是两三天。 我们会尽快逃跑，然后回到笔记本电脑前的收件箱，希望收件箱不会变得太大。 今年，我们能够离开整整一周。 芬让我们掌控一切并继续前进。 如果我们能让团队离开一整周，那么在 CSAT 比赛中希望会取得惊人的成绩。

不过，就实际数字而言，我们的企业规模要小得多，但今年我们已将 Fin 面向 8,000 人展示。 这很疯狂。 我们已经看到我们的 CSAT 跃升了 20 个点 – 我们已经从 70% 上升到每周都在 90 左右。 如果你看一下图表和我们实施 Fin 的时间安排，你会发现它实际上就是那个时间范围。

正如克里斯蒂安提到的，那些周末和下班时间是真正的最佳时间。 我们发现我们的 Fin 评级在周末要高得多。 尽管那里有真人，但他们对事物的评价要高得多，因为他们有时会在意想不到的情况下得到即时响应。 我们被认为是一个非常英国的品牌，我们在澳大利亚和日本都有客户，他们现在立即得到答案。 所以，CSAT 已经有了很大的进步。 我认为这是一件大事。 如果你不为此投入其中，我不知道你为什么不这样做。

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利亚姆：嗯，我们已经有了。 创新和对话的一年。 这些只是今年加入我们的少数思想领袖和专家。 无论您在何处收听播客，都可以仔细阅读我们包含 400 多集的完整过往目录。 感谢我们所有出色的同事和嘉宾，但最重要的是，感谢您的聆听。