本文章最初代表《福布斯科技委員會》發布，該委員會是世界級的首席資訊官、首席技術官和技術高管社群。 閱讀原文這裡。

良好的客戶服務使公司脫穎而出，並直接關聯到總收入。 當我們有一次真糟糕或非常驚人的體驗時，我們才會想到這些角色，但他們在幫助我們導航日常使用的產品和服務中至關重要。

不明顯的是，他們對我們更廣泛經濟的重要性。 美國幾乎有280萬這樣的工作，使客戶服務成為全國十大職位之一。

客戶體驗部門歷來被視為成本中心，但現在開始被認為是創造企業希望與客戶建立的積極長期關係的重要紐帶。 開始對客戶服務團隊施加重視，因為說到底：他們與客戶的接觸點最多，並在簽訂初始交易後仍持續存在。 他們在客戶忠誠度和續約或升級服務的傾向中扮演著重要角色。

將客戶保留率提高5%，可以使利潤增加25%到95%。 最近一份報告顯示，如果一家年收入十億美元的公司在客戶體驗上僅有適度的提升，則三年內可創造8.23億美元的增長。

儘管有此趨勢，當今大多數科技公司在為客戶服務團隊開發產品時，都是專注於創造讓他們遠離客戶的技術。 人工智慧（AI）被譽為將客戶分散開的方式，或者用來創造模擬公司與顧客之間對話的機器人。

不久之前，客戶服務行業犯下了類似的錯誤。 在1990年代初，有一波公司認為可以將支持外包到海外，由成本結構低得多的團隊處理。 這是一次巨大的失敗；任何實現的短期成本節省都被驅使至競爭對手的令人沮喪的客戶所抵消。 多年後，外包行業依然蓬勃發展，但從頭到尾的整個過程已經被更新，以使其運作。

在AI時代，同樣的結果將會發生。 雖然這看起來像是一個有趣的技術挑戰，但實際上，人工智慧距離理解人類情感如共情還很遙遠。 當顧客聯繫你的支持時，他們可能已經感到沮喪。 帶著一個可愛的機器人問他們今天過得怎麼樣，你可以預期情況會變得更糟。

更重要的是，即使在消息傳遞的範疇內，對話也是一種非常常見的雙向互動，我們整天與朋友和家人進行著。 AI的準確性並未能滿足許多這些用例，導致了機器人與客戶之間的奇怪且不自然的互動。 即使從技術角度來看對話是正確的，仍然可能會失去重點。

我最近在一個共乘公司遇到了事件，車輛在應用程序上看似在接送點，但卻無法看到。 我寫信給支持，讓他們知道可能有錯誤，但機器人在我第一次回覆後就打斷了我，說：“對此很抱歉！ “你不會因此次搭乘而產生費用！”在我能解釋我寫這封信的原因之前。

在你和客戶之間放置算法在學術和技術上看似吸引人。 但事實是，這項技術降低了客戶滿意度分數，讓客戶感到沮喪，而不是實際解決他們的問題。

儘管有這些陰鬱與絕望，我實際上對人工智慧抱有很大信心。 就像最後一次巨大的技術轉變（雲計算）一樣，人工智慧將會驅動企業軟體的根本變革。 在正確的領域應用時，它可以讓人類在工作中更具影響力。

有一個更為重大的機會來利用人工智慧幫助客戶服務專業人員在其崗位上表現得更好，而不是取代他們。 人工智慧在自動化客戶服務團隊每天執行的許多低層次任務方面非常有用，例如根據主題或嚴重性對票據進行分類，以便未來分析，主動給予服務代理他們需要的知識，以回應特定支持問題，或提醒針對特定主題的專家代理以協助升級更複雜的支持問題。

這些都是今天減緩代理工作進程並延長解決客戶問題所需時間的因素。 良好服務的價值，無論是字面上還是隱喻上，都是指數級的：令人難忘的客戶體驗促進了追加銷售和續約，推動了收入。 這是由人類推動的，而非機器。 所以讓我們讓人工智慧增強人類，以便他們能花更多時間做這項工作，而不是做冗餘的低價值任務。

這一完美的例子正在現實世界中上演。 T-Mobile 以其對客戶服務的關注使自己與其他運營商區別開來。 他們提到的是“令人厭惡的電話選單和呼叫中心的囉嗦”，這是我們都曾經歷過的，並以“沒有機器人。 沒有彈跳。“ 沒有虛假。”

我們都感受到從機器那裡遭受繞道的痛苦，當試圖處理支持問題時，客戶滿意度大幅下降（這並不意外）。 這種做法是錯誤的，即使是像“我怎麼重設我的密碼？”這樣的簡單問題，因為每一個客戶接觸點都是一次機會。 像T-Mobile這樣的公司認識到這一點，並將正確執行的客戶體驗轉化為忠誠和收入。

這不僅在道德上重要，還符合所有企業的利益，去思考人工智慧工具如何幫助人類更好地工作。 人工智慧可以發揮關鍵作用，不是通過自動化工作，而是通過增強人類的表現。