人工智能如何在尊重隱私的同時打造優(yōu)質(zhì)的客戶體驗

隨著近年來人工智能（AI）技術(shù)的持續(xù)突破，中國本土AI產(chǎn)業(yè)也保持著蓬勃發(fā)展的勢頭，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到5000億元，創(chuàng)新成果也不斷涌現(xiàn)并投入應(yīng)用，曾經(jīng)關(guān)于“AI到底可以實現(xiàn)什么”的討論如今已經(jīng)成為現(xiàn)實。人們正在研究如何將機器學(xué)習(xí)流程的自動化以及物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備上的多租戶部署等解決方案投入生產(chǎn)，這是目前AI領(lǐng)域的重要轉(zhuǎn)折點，也意味著開發(fā)者和工程師擁有了相應(yīng)的工具，能夠使企業(yè)將其AI項目從概念驗證階段推進到實現(xiàn)投資回報的階段。未來幾年，我們將真正開始看到AI為企業(yè)及其經(jīng)營帶來切實的助益。

一鍵部署AI

目前，包括企業(yè)在內(nèi)的各類組織深受聘用AI研究人員和工程師所需的高成本所困擾，但隨著相關(guān)工具和低代碼解決方案的日漸成熟，未來企業(yè)將能夠在內(nèi)部實現(xiàn)解決方案的開發(fā)和邊緣部署，這一切只需點擊幾下鼠標(biāo)即可完成。這也說明企業(yè)不僅能夠推動市場發(fā)展，還能簡化市場運作，這正是因為企業(yè)看到了可以在云、邊緣、移動端，或者混合的方式開發(fā)和部署自己的AI系統(tǒng)的潛力。

這種訓(xùn)練和部署AI解決方案的大眾化為企業(yè)帶來了諸多益處，也為創(chuàng)新開辟了前景，更重要的是營造了一個企業(yè)都可以參與其中的公平競爭環(huán)境。此外，企業(yè)在提高智能化程度的同時，也可以通過自動化提高效率，為客戶提供個性化建議以及創(chuàng)造功能豐富的體驗。

尊重客戶隱私的AI

在用戶個人層面，隨著大眾隱私意識的增強，人們對于自己所分享的個人數(shù)據(jù)也更加小心翼翼，這意味著企業(yè)需要探索新方法來建立客戶行為數(shù)據(jù)，并且運行自己的算法來進一步吸引客戶。

雖然關(guān)于AI和數(shù)據(jù)保護的看法似乎總是有些負面，但如果AI技術(shù)實施得當(dāng)，破除技術(shù)濫用的現(xiàn)象，則能夠很好地完善各行各業(yè)的數(shù)據(jù)保護。這一切都歸結(jié)于實施方式。比如在零售業(yè)中，可以通過在自助結(jié)賬通道上安裝零售業(yè)防損AI系統(tǒng)，實時監(jiān)控是否有顧客為了以低價購入商品而在掃碼結(jié)賬時將價簽“偷梁換柱”，并在出現(xiàn)異常時提醒店員，隨后顧客也能夠及時糾正錯誤。該系統(tǒng)將在自助結(jié)賬設(shè)備上運行，在不儲存任何人面部信息的情況下進行監(jiān)控、檢測和報警，并且能夠快速做出決策并向店員發(fā)出警報。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和在邊緣端處理AI算法的興起，意味著企業(yè)正在通過數(shù)據(jù)實時做出更完善的商業(yè)決策，除此之外的所有原始數(shù)據(jù)都將被丟棄。這一趨勢的發(fā)展加上相應(yīng)的法律法規(guī)的出臺和施行，正促使工程師和研究人員更多地考慮構(gòu)建高效的系統(tǒng)，以保護人們的隱私并提升企業(yè)的盈利水平。

AI何以提升盈利

AI正在兩個主要領(lǐng)域發(fā)力以提升盈利，第一是利用個性化的內(nèi)容或產(chǎn)品來鎖定客戶。鑒于擁有準確預(yù)測客戶需求的能力有助于提升企業(yè)盈利水平和客戶忠誠度，了解客戶一直被企業(yè)奉為圭臬 。雖然由于個人數(shù)據(jù)共享帶來的諸多問題，對客戶行為的衡量已成為一項挑戰(zhàn)，但也不乏解決之道。例如，企業(yè)可以在合法合規(guī)的前提下通過使用算法對客戶的行為進行“比較和預(yù)測”，使客戶發(fā)現(xiàn)自己本沒有意識到的產(chǎn)品需求，或發(fā)現(xiàn)能夠吸引他們的內(nèi)容。

第二是為客戶打造功能豐富的體驗，并利用各種AI工具來推動企業(yè)的效率提升。例如，使用AI聊天機器人快速高效地回應(yīng)客戶的咨詢，或通過自動標(biāo)記圖像和視頻提高參與度，進而帶來功能豐富且實惠的客戶體驗。

歸根結(jié)底，企業(yè)希望通過增加銷售量或提高運作效率來提升盈利，首先需要思考和明確其目標(biāo)是什么，然后利用現(xiàn)有的工具來達成目標(biāo)。企業(yè)可以利用強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）實現(xiàn)零售店的實時任務(wù)分配以提高效率，也可以利用多個深度學(xué)習(xí)模型來進行產(chǎn)品識別。關(guān)鍵在于將人工智能和機器學(xué)習(xí)的研究成果應(yīng)用到生產(chǎn)中，從而實現(xiàn)投資回報并提升客戶體驗。