Powering next-gen services with AI in regulated industries. MIT Technology Review Insights, 10p. – free access document pdf
Generative summary (splošni povzetek):
Ta dokument raziskuje integracijo umetne inteligence (angl. Artificial intelligence – AI) v izkušnjo strank (angl. Customer experience – CX) v reguliranih panogah, pri čemer poudarja vzpon agentske umetne inteligence (angl. Agentic AI) in pomen ohranjanja interakcij, usmerjenih v človeka.
Umetna inteligenca v reguliranih panogah
- Tehnologije umetne inteligence se vse pogosteje uporabljajo v sektorjih, kot so zdravstvo, finance in zavarovanje, za izboljšanje izkušenj njihovih strank.
- Pogovorna umetna inteligenca pomaga pri sledenju medicinskih pripomočkov, generativni klepetalni roboti obravnavajo zavarovalniška vprašanja, agentska umetna inteligenca pa pomaga pri finanančnem načrtovanju.
- Prehod na digitalne rešitve ima za cilj zagotoviti stroškovno učinkovite in smiselne stike s strankami, hkrati pa upravljati zapletene potrebe po storitvah, ki pogosto zahtevajo človeško vključenost.
Izzivi v stikih s strankami
- „Zadnji kilometer“ poti stranke pogosto vključuje zapletene medsebojne stike, ki jih preprosta digitalna orodja ne morejo učinkovito upravljati.
- Stranke pri zapletenih vprašanjih, kot so zdravstvene diagnoze ali finančne odločitve, dajejo prednost človeškemu stiku, kar kaže na potrebo po uravnoteženem pristopu med umetno inteligenco in človeško podporo.
- Slabo upravljane interakcije z visoko stopnjo stika lahko vodijo do nezadovoljstva, kar poudarja potrebo po robustnih podatkovnih sistemih za izboljšanje stokov s strankami.
Pojav agentske umetne inteligence
- Predvideva se, da bo agentska umetna inteligenca do leta 2029 samostojno rešila znaten del vprašanj v zvezi s storitvami za stranke, pri čemer bo opravljala zapletene naloge v več sistemih.
- Ti sistemi lahko zagotavljajo prilagojene, vsebinsko ozaveščene nasvete in pomagajo strankam pri sprejemanju informiranih odločitev brez človeškega posredovanja.
- Prihodnje aplikacije lahko vključujejo upravljanje občutljivih nalog, kot so zapiranje računov ali konsolidacija dolgov, kar kaže na potencial umetne inteligence za obravnavanje kritičnih življenjskih odločitev.
Sedanje aplikacije in uporaba umetne inteligence
- Anketa med vodstvenimi delavci kaže, da je umetna inteligenca že razširjena v reguliranih panogah, pri čemer so najpogostejše aplikacije klepetalni roboti, portali za samopostrežbo in prilagojena priporočila.
- Kljub regulativnim izzivom mnogi vodstveni delavci menijo, da lahko obstoječi okviri upravljanja olajšajo hitrejše uvajanje umetne inteligence in inovacije.
- Znaten delež anketirancev vidi predpise kot pospeševalce inovacij in ne kot ovire, mnogi pa menijo, da so njihove industrije vodilne pri sprejemanju umetne inteligence.
Zaupanje in preglednost v umetni inteligenci
- Varnost in zasebnost podatkov strank sta glavni skrbi vodstvenih delavcev, ki močno poudarjajo preglednost in obrazložljivost delovanja umetne inteligence.
- Zaupanje v umetno inteligenco se razlikuje, zlasti v zdravstvu, kjer so pacienti bolj skeptični do vloge umetne inteligence pri sprejemanju medicinskih odločitev.
- Za vzpostavitev zaupanja je potrebna jasna komunikacija o upravljanju podatkov, pridobivanje izrecnega soglasja in zagotavljanje etičnih praks umetne inteligence.
Ključni dejavniki za uspešno uvajanje umetne inteligence
- Preglednost: Potrošniki raje vedo, da komunicirajo z umetno inteligenco in ne s človekom, zato je potrebna jasna komunikacija o zmogljivostih umetne inteligence.
- Prilagajanje: Organizacije morajo izkoristiti celovite podatke za ustvarjanje prilagojenih izkušenj, hkrati pa zagotoviti etično uporabo podatkov o strankah.
- Avtomatizacija: Čeprav mnoga podjetja trenutno uporabljajo umetno inteligenco za rutinske naloge, obstaja potencial za avtomatizacijo bolj zapletenih odnosov, kar zmanjšuje potrebo po človeških agentih v določenih scenarijih.
Izkušnje vodilnih v industriji
- Podjetja, kot je JPMorganChase, poudarjajo človeško usmerjeno oblikovanje, razumevanje potreb strank in spodbujanje občutka varnosti za gradnjo zaupanja v umetno inteligenco.
- Za uspeh so ključnega pomena nenehno eksperimentiranje in prilagajanje, s poudarkom na učinkovitosti procesov in vpogledih v vedenje strank, ki vodijo razvoj umetne inteligence.
Zaključek
- Vključitev umetne inteligence v izkušnjo strank ponuja reguliranim panogam pomembne priložnosti za izboljšanje storitev in operativne učinkovitosti.
- Organizacije morajo uravnotežiti zmogljivosti umetne inteligence s človeškim odnosom, zagotoviti preglednost in zaupanje ter spodbujati pozitivne odnose s strankami.
- Sprejemanje izzivov na področju podatkov, izkoriščanje regulativnih okvirov za inovacije in ohranjanje osredotočenosti na etične prakse bodo bistvenega pomena za prihodnji uspeh stikov s strankami, ki jih bo poganjala umetna inteligenca.