在你下结论之前，认真看看我们生活的现实世界吧！今天，像AppleSiri、微软小娜一类的人工智能型虚拟助手已经变得司空见惯。事实上，如果你有一部苹果手机，那么你很可能正是体验过Siri的多达98%的“大多数”中的一员。到2020年，超过2.5亿的消费者会选择联网汽车，依赖它们的自动驾驶、变道和停车功能。而今年，预计每分钟都会售出50部支持AI的设备，比如Amazon Echo。
总体而言，顶尖分析公司如Gartner、Forrester等估计，未来五年时间里，AI将在智能分析技术的驱动下重塑客户体验，其深度远胜其它任何技术。伴随着快节奏的创新脚步，这种发展轨迹有很大可能性意味着传统电话的接近灭绝。想想看，辅助/自动服务目前在使用率方面实际上已经和传统电话势均力敌，不分胜负了。从2015年到2017年这短短几年里，电话联络就减少了17%，只占据总体通讯互动的大约55%，而辅助/自动服务的比率已经增长至45%。
人工智能蓬勃发展：从幻想到现实
人工智能蓬勃发展：从幻想到现实
突然之间，高水平的人工智能依赖看起来好像不再那么疯狂了。这也是理所当然。毕竟，这项技术现在是我们绝大多数日常生活体验的背后推手。例如，我们见证了基于AI的认知医疗如何找出患者护理的不足之处，并自动执行个性化干预；公司推出以会话AI为基础的聊天机器人，以便能跨多个平台同消费者直观的沟通交流；教育工作者努力对孤立式的传统数据加以统一，建立学校特有的预测模型。全世界都在积极拥抱人工智能，这意味着各行各业都必须构建恰当的技术基础，以达成期望的客户与用户服务成果。
但是事情往往说来简单，做到却很难。新技术的蓬勃兴起、如IoT和AI等已经使哪怕15年前的建筑物也无法满足当今客户对动态服务体验的需求。企业发现，过去几十年内部署的系统不足以处理下一代数字化商务生态系统带来的压力。AI为数量繁多的新客户体验功能打开了大门，然而由于绝大多数公司仍在依赖于传统的硬件与分层式基础架构，他们很难让新技术的完整潜力得到充分发挥。
正是因为如此，下一代平台的概念才在近些年来变得炙手可热。这种技术开放、灵活，具备良好的未来前瞻性，让公司能从根本上转而致力满足当前和将来的种种客户需求。在今天这个充满无限可能性的世界里，企业需要一个能力范围也近乎无限的平台。
企业需要怎样的下一代平台来保证人工智能为己所用？
企业需要怎样的下一代平台来保证人工智能为己所用？
然而，并非任何下一代平台都能满足人们对人工智能应用的期望。Avaya认为，下一代平台必须具备三大功能，才能保证企业在智慧数字世界里真正达成人工智能的完整优势：
消除“孤岛”
不是尽可能减少，而是彻底消除。很多公司由于人工智能“孤岛化”而无法达成至关重要的客户或用户成果，这一点非常令人遗憾。在技术驱动下本应做到的客户体验功能受到显着限制。尽管这些公司对AI的重要性已有所认识和实践，但他们仍未能将其放到一个更高的发展层面上来看待。在Avaya，我们认为，下一代平台必须能把人工智能轻松整合到任何现有的商业生态系统里，无缝达成数字化的端到端客户之旅。就像我过去所说，客户体验成功的最大障碍在于孤岛化的延续。特别是考虑到今天我们需要通过分析连接客户服务全过程，问题体现得格外明显。
智慧自动化
随着企业数字化进程逐步推进，他们无疑会需要某种程度的自动化，以便对数不尽的联网服务加以端到端的部署和管理。这种程度的自动化必须能够加速、并定制消费者或用户的体验。比如，在一所支持AI的学校里，学生能收到根据自己每天的行程表（也就是说他们的运输工具或者课外活动）个性化定制的自动SMS消息；或者我们也可以回想一下前面所说的2.5亿联网汽车。顶级汽车制造商如特斯拉、宝马和奥迪等都在自动驾驶汽车的开发上重资投入。这种汽车里，自动M2M通讯胜过人与人之间的通讯。即便发生了机械问题，汽车也会自动拨打电话、或者发送SMS来要求司机提供更多信息，丰富自己的知识库，以备将来同类事件。
多重数据库分析
如果要我挑一个功能来特别强调，那么肯定就是多重数据库分析。正如公司必须把AI整合到现有生态系统，他们同样也必须打破传统的数据库“孤岛”。人工智能化客户体验的巨大力量在多重数据库分析里体现得淋漓尽致。举个例子，让我们假设你要去阿根廷旅行。当你作为一名游客通过海关、进入阿根廷时，旅游公司不难对你进行针对性的跟踪登记，进而根据自己从多个不同数据库里获取的资讯，开始为你提供情境化的端到端体验。
这种高水准的深层互动不但具备实现可能，更有望在短短几年内成为行业标准。问题在于：我们怎样才能让企业更容易做到它？一个完全剥离硬件依赖性的、基于软件的模型将是一切的起点。软件自动化基础架构充分利用云技术，支持公司方便、可靠、高弹性的开始扩展，让这些人工智能衍生出的精彩成果得以实现。
这种高水准的深层互动不但具备实现可能，更有望在短短几年内成为行业标准。问题在于：我们怎样才能让企业更容易做到它？一个完全剥离硬件依赖性的、基于软件的模型将是一切的起点。软件自动化基础架构充分利用云技术，支持公司方便、可靠、高弹性的开始扩展，让这些人工智能衍生出的精彩成果得以实现。
