作者信息：

Priscilla Dell’Orto是贝恩公司全球合伙人、亚太区消费者体验业务主席

梁霭中是贝恩公司资深全球合伙人

崔筠是贝恩公司全球合伙

随着生成式AI的浪潮席卷各个领域，相关应用大幅增多，涌现了许多赋能消费者体验的优秀创新案例。然而，这一新技术也为消费者带来了新的担忧，比如，如何保护个人数据隐私与安全，还有的消费者担心机器人或将成为企业与客户之间唯一的沟通渠道，而缺乏相应的人工辅助介入。贝恩发现，在银行、医疗健康等与消费者互动和个人数据隐私保护至关重要的行业中，这些担忧尤为突出。

实际上，突破性技术往往会在一定程度上使消费者感到焦虑，因此，针对生成式AI技术而产生的担忧实属正常。在实践中，贝恩观察到，大多数的企业已经围绕这一新应用，明确其风险框架的核心要素——包括模型风险、模型输出准确性、符合道德要求的数据使用准则，从而确保能够负责任地使用生成式AI。

在当前的技术环境下，越来越多的企业可能会逐步将传统AI和机器学习模型与生成式AI结合，以更加拟人化的方式向客户提供信息和服务。展望未来，在AI世界，赢得消费者的喜爱依然是企业的重中之重。尽管NPS等传统的满意度指标可能有所变化，但是，其前提条件不会改变：企业与消费者的每一次互动都会提高/降低消费者对该企业的认知和评价。

为了顺应上述趋势，贝恩认为，企业要善于利用AI来增进客户体验，从而培养长期的消费者忠诚度。需要注意的是，企业要避免陷入唯利是图的怪圈，比如在短期内一味榨取消费者的价值，因为这种做法可能会适得其反。

想要实现AI赋能消费者体验，进而为客户、员工和股东创造更多的价值，贝恩建议，企业必须树立“AI的每项决策都是为了丰富消费者的生活”的愿景。比如，根据此前的一项研究，斯坦福大学和麻省理工学院的研究人员面向多个国家的5200名客服人员推出了AI辅助对话工具，并且达到了良好的效果：一方面，这些客服人员的平均工作效率提高了14%，另一方面，由AI辅助完成的互动的平均NPS更高，此外，客服人员的月均离职率更是下降了9%。

AI赋能，为消费者提供个性化的互动

近年来，通过利用机器学习等新技术，消费者的数字互动习惯正在被转化为独特的行为“指纹”，而不断进步的AI技术则可以将消费者的语音和文本互动同样转化为“指纹”，个性化的新时代正蓄势待发。

在此背景下，贝恩发现，对于企业，现有的算法优化大多数都是以提高某一特定场景的投资回报率为目标，并非着力改善整体的消费者体验。因此，围绕“赢得消费者喜爱”的愿景来重新构思目标非常有必要：企业应当致力于将AI应用于消费者互动，并且从每次互动中获得更多的经验或教训，从而找到更多为消费者创造新价值的方法。

在实践中，贝恩发现，上述做法与消费者的想法不谋而合。如今，消费者越来越期待获得更加个性化、与自身关联性更强的体验，同时，他们也愿意向企业分享自己的相关数据。近期，贝恩面向11个国家近30,000名银行客户展开了调研，研究显示，那些认为主办行提供了个性化体验的受访者，更有可能给出更高的NPS评分。此外，当被问及“主办行是否在全面了解客户的基础上展开了互动”，回答“非常同意”与“非常不同意”的受访者之间的NPS评分之差高达123分。

利用AI赋能个性化互动的另一种方式是充当消费者的数字助手，目前，这一趋势在银行业和支付领域逐步兴起，且得到了较好的应用。以加拿大皇家银行为例。通过使用名为NOMI的AI助手，该银行为客户提供了个性化的数字资金管理服务：NOMI可以向客户即时推送消息、提供个性化预算，并且根据用户的支出行为和现金流生成储蓄建议。在NOMI推出一年后，该应用取得了可观的成果：通过NOMI来进行数字互动的用户，其互动次数比整体客群高出50%，并且他们花费在金融账户管理上的时间增加了93%，此外，NOMI的用户流失率仅为2%，远低于同行8%的水平。

利用生成式AI还可以赋能员工加强与消费者的联系，从而优化人际接触环节，进一步为公司打造差异化的竞争优势。比如，摩根士丹利理财部门所推出的AI助手致力于帮助数千名理财顾问为客户带来个性化的优质服务：这套助手工具将搜索与内容创建功能相结合，赋能理财顾问随时为每位客户找到或定制符合其需求的个性化信息。

通过“两步走”战略，加速新技术落地

为了加速新技术落地，贝恩建议，企业可以按照两个阶段来布局战略。在第一阶段，企业应当从确定性较高的应用入手，逐步让组织适应并习惯使用生成式AI技术。通过这些应用，企业能够助力员工提升消费者体验，同时，保障模型输出的结果经过了人工审核。

以银行业为例。根据客户经理最近与客户的接触情况，生成式AI向他们建议下一次沟通时应该传递哪些内容和信息，或者针对资金紧张的客户采用特定的收款方式。

在第二阶段，生成式AI将成为员工标准操作流程中不可获缺的重要部分。企业要将这一新技术全面落地于富有前景的各项应用场景，比如，通过预测手段将消费者的问题分配给解决此类问题能力最强的客服人员，或者为客户经理提供实时的脚本建议。此外，生成式AI技术还能够听取客服人员与客户的通话内容，从而实时了解客户对沟通的满意程度。在不久的将来，贝恩预计，针对其他岗位员工的支持功能也将问世。比如，银行利用生成式AI技术为客户设计个性化的报价，并附加满足客户爱好的图像和文本，或是提醒客户经理在客户生命周期的关键节点拜访客户。

值得一提的是，贝恩发现，在零售业等少数行业，生成式AI已经完全融入一线团队，赋能企业与消费者实现自动化的直接沟通。未来，随着机器人与消费者加强互动，并不断学习，这类“数字一线团队”或将与真人员工一样，为消费者提供细致、体贴的服务，甚至能够为消费者提供合适的产品和信息，进而重塑消费者体验。

最后，需要提醒的是，有一些管理者仅仅将生成式AI应用于削减企业成本和提高效率，然而，这种想法是片面的——虽然利用生成式AI有可能帮助许多行业降低成本，但是，只有那些专注于丰富消费者生活的企业才能创造更多的新价值。

更多本文作者信息：

Maureen Burns是贝恩公司资深全球合伙人；Sharona Sankar-King是贝恩公司全球专家合伙人；Eduardo Roma是贝恩公司全球合伙人。

（*感谢贝恩公司董事经理张蕾对本文的贡献）