　　如果我問你：“你經(jīng)常和人工智能（AI）打交道嗎？”，你會說些什么？又如果我告訴你，不但你現(xiàn)在實際接觸AI的次數(shù)遠(yuǎn)超想象，并且五年后對AI的依賴會大大勝過傳統(tǒng)電話服務(wù)，你會怎么想呢？你會認(rèn)同我的說法，還是認(rèn)為我腦子有病？
　　在你下結(jié)論之前，認(rèn)真看看我們生活的現(xiàn)實世界吧！今天，像AppleSiri、微軟小娜一類的人工智能型虛擬助手已經(jīng)變得司空見慣。事實上，如果你有一部蘋果手機，那么你很可能正是體驗過Siri的多達98%的“大多數(shù)”中的一員。到2020年，超過2.5億的消費者會選擇聯(lián)網(wǎng)汽車，依賴它們的自動駕駛、變道和停車功能。而今年，預(yù)計每分鐘都會售出50部支持AI的設(shè)備，比如Amazon Echo。

　　總體而言，頂尖分析公司如Gartner、Forrester等估計，未來五年時間里，AI將在智能分析技術(shù)的驅(qū)動下重塑客戶體驗，其深度遠(yuǎn)勝其它任何技術(shù)。伴隨著快節(jié)奏的創(chuàng)新腳步，這種發(fā)展軌跡有很大可能性意味著傳統(tǒng)電話的接近滅絕。想想看，輔助/自動服務(wù)目前在使用率方面實際上已經(jīng)和傳統(tǒng)電話勢均力敵，不分勝負(fù)了。從2015年到2017年這短短幾年里，電話聯(lián)絡(luò)就減少了17%，只占據(jù)總體通訊互動的大約55%，而輔助/自動服務(wù)的比率已經(jīng)增長至45%。
　　人工智能蓬勃發(fā)展：從幻想到現(xiàn)實

　　突然之間，高水平的人工智能依賴看起來好像不再那么瘋狂了。這也是理所當(dāng)然。畢竟，這項技術(shù)現(xiàn)在是我們絕大多數(shù)日常生活體驗的背后推手。例如，我們見證了基于AI的認(rèn)知醫(yī)療如何找出患者護理的不足之處，并自動執(zhí)行個性化干預(yù)；公司推出以會話AI為基礎(chǔ)的聊天機器人，以便能跨多個平臺同消費者直觀的溝通交流；教育工作者努力對孤立式的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)加以統(tǒng)一，建立學(xué)校特有的預(yù)測模型。全世界都在積極擁抱人工智能，這意味著各行各業(yè)都必須構(gòu)建恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)基礎(chǔ)，以達成期望的客戶與用戶服務(wù)成果。

　　但是事情往往說來簡單，做到卻很難。新技術(shù)的蓬勃興起、如IoT和AI等已經(jīng)使哪怕15年前的建筑物也無法滿足當(dāng)今客戶對動態(tài)服務(wù)體驗的需求。企業(yè)發(fā)現(xiàn)，過去幾十年內(nèi)部署的系統(tǒng)不足以處理下一代數(shù)字化商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)帶來的壓力。AI為數(shù)量繁多的新客戶體驗功能打開了大門，然而由于絕大多數(shù)公司仍在依賴于傳統(tǒng)的硬件與分層式基礎(chǔ)架構(gòu)，他們很難讓新技術(shù)的完整潛力得到充分發(fā)揮。

　　正是因為如此，下一代平臺的概念才在近些年來變得炙手可熱。這種技術(shù)開放、靈活，具備良好的未來前瞻性，讓公司能從根本上轉(zhuǎn)而致力滿足當(dāng)前和將來的種種客戶需求。在今天這個充滿無限可能性的世界里，企業(yè)需要一個能力范圍也近乎無限的平臺。
　　企業(yè)需要怎樣的下一代平臺來保證人工智能為己所用？

　　然而，并非任何下一代平臺都能滿足人們對人工智能應(yīng)用的期望。Avaya認(rèn)為，下一代平臺必須具備三大功能，才能保證企業(yè)在智慧數(shù)字世界里真正達成人工智能的完整優(yōu)勢：

　　消除“孤島”

　　不是盡可能減少，而是徹底消除。很多公司由于人工智能“孤島化”而無法達成至關(guān)重要的客戶或用戶成果，這一點非常令人遺憾。在技術(shù)驅(qū)動下本應(yīng)做到的客戶體驗功能受到顯著限制。盡管這些公司對AI的重要性已有所認(rèn)識和實踐，但他們?nèi)晕茨軐⑵浞诺揭粋€更高的發(fā)展層面上來看待。在Avaya，我們認(rèn)為，下一代平臺必須能把人工智能輕松整合到任何現(xiàn)有的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)里，無縫達成數(shù)字化的端到端客戶之旅。就像我過去所說，客戶體驗成功的最大障礙在于孤島化的延續(xù)。特別是考慮到今天我們需要通過分析連接客戶服務(wù)全過程，問題體現(xiàn)得格外明顯。

　　智慧自動化

　　隨著企業(yè)數(shù)字化進程逐步推進，他們無疑會需要某種程度的自動化，以便對數(shù)不盡的聯(lián)網(wǎng)服務(wù)加以端到端的部署和管理。這種程度的自動化必須能夠加速、并定制消費者或用戶的體驗。比如，在一所支持AI的學(xué)校里，學(xué)生能收到根據(jù)自己每天的行程表（也就是說他們的運輸工具或者課外活動）個性化定制的自動SMS消息；或者我們也可以回想一下前面所說的2.5億聯(lián)網(wǎng)汽車。頂級汽車制造商如特斯拉、寶馬和奧迪等都在自動駕駛汽車的開發(fā)上重資投入。這種汽車?yán)铮詣覯2M通訊勝過人與人之間的通訊。即便發(fā)生了機械問題，汽車也會自動撥打電話、或者發(fā)送SMS來要求司機提供更多信息，豐富自己的知識庫，以備將來同類事件。

　　多重數(shù)據(jù)庫分析

　　如果要我挑一個功能來特別強調(diào)，那么肯定就是多重數(shù)據(jù)庫分析。正如公司必須把AI整合到現(xiàn)有生態(tài)系統(tǒng)，他們同樣也必須打破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫“孤島”。人工智能化客戶體驗的巨大力量在多重數(shù)據(jù)庫分析里體現(xiàn)得淋漓盡致。舉個例子，讓我們假設(shè)你要去阿根廷旅行。當(dāng)你作為一名游客通過海關(guān)、進入阿根廷時，旅游公司不難對你進行針對性的跟蹤登記，進而根據(jù)自己從多個不同數(shù)據(jù)庫里獲取的資訊，開始為你提供情境化的端到端體驗。
　　這種高水準(zhǔn)的深層互動不但具備實現(xiàn)可能，更有望在短短幾年內(nèi)成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。問題在于：我們怎樣才能讓企業(yè)更容易做到它？一個完全剝離硬件依賴性的、基于軟件的模型將是一切的起點。軟件自動化基礎(chǔ)架構(gòu)充分利用云技術(shù)，支持公司方便、可靠、高彈性的開始擴展，讓這些人工智能衍生出的精彩成果得以實現(xiàn)。