我认为这同样适用于我们谈论的代理人、雇员或主管。他们不一定想要切换或搜索多种不同的解决方案、知识库、不同的技术来完成工作，或者一遍又一遍地回答同样的问题。他们想要做有意义的工作，让他们真正投入，让他们觉得自己正在产生影响。通过这种方式，我们看到联络中心和客户体验在总体上不断发展，能够满足(员工体验)EX和CX在联络中心和客户体验中不断变化的需求。

我们也看到人工智能能够帮助提升这一点，使我们在这个更复杂的环境中看到的所有困难和障碍变得更有效，更倾向于满足员工和客户的需求。

劳蕾尔:良好的客户体验的一个关键因素是与你的客户群建立关系。那么，像你一直说的那样，总的来说，人工智能如何帮助建立这种关系呢?那么你发现了哪些最佳实践呢?

伊丽莎白:这是一个非常复杂的问题，我再次认为，这又回到了能够利用技术来促进有效解决方案或有影响力的决议的想法。这意味着什么取决于用例。

所以我认为这就是生成式人工智能和人工智能可以帮助我们打破不同技术之间的隔阂的地方，我们在一个组织中使用不同的技术来促进客户体验，这也可能导致自然的弗兰肯堆栈，可能会在这种体验中产生隔阂和破裂，并产生摩擦。

另一个是灵活和个性化，为寻求答案或解决方案的人创造一种有意义的体验。我想我们所有人都曾经是消费者，当我们在聊天机器人或网站上问了一个问题，得到的答案要么是他们不明白我们问的是什么，要么是一个链接列表，可能通常与我们在机器人中输入的一个关键字有关。我想说的是，这些都是我们现在想要达到的目标的幼稚概念。现在有了生成式人工智能和这项技术，我们可以说，“我能在这个时候用这些参数直接从X飞到Y吗?”这个自助服务系统可以用一个人类可读的、完整的答案来回应，这个答案只针对我所问的问题，而不需要我点击许多不同的链接，为自己分类，这真的让我觉得我一直使用的界面实际上不能满足我的需求。所以我想这就是我们开车的目的。

尽管我给出了一个作为消费者的用例，你可以看到它是如何应用于员工体验的。因为员工要处理多种互动，可能是语音，可能是文本，也可能两者都有。他们试图用更少的钱做更多的事。他们有很多触手可及的技术，这些技术可能会让事情变得更复杂，也可能不会，而他们本应该让事情变得更简单。因此，能够以这种方式与人工智能交互，帮助他们获得答案、解决方案、排除故障，以支持他们的工作，让客户的生活更轻松，这对员工体验来说是一个巨大的改变。所以我认为这才是我们真正想要研究的。它的核心是人工智能如何与我们的数据相结合，从而促进这些更好、更优、更有效的结果。

劳蕾尔:你提到了人们对聊天机器人和虚拟助手的熟悉程度，但你能解释一下对话人工智能的最新进展及其在呼叫中心客户体验方面的新用例吗?

伊丽莎白:是的，我认为很重要的一点是，在对话式人工智能和生成式人工智能的维恩图中，我们经常看到重叠，因为我们通常谈论的是基于文本的交互。对话式人工智能是，我在这里是高层次的，因为我为对话的目的做出了我们的定义，是关于人类可读的输出，它是针对被问到的问题量身定制的。生成式人工智能正在创造新的和新颖的内容。它不仅仅局限于文本，它可以是视频，它可以是音乐，它可以是图像。出于我们的目的，它通常都是文本。

我认为这就是我们在对话AI中看到的收获，它能够更加灵活和适应性地创造出新的内容，这些内容可以不断地适应手头的情况。这意味着，在很多方面，我们看到了更多的收获，无论我问一个问题或你问一个问题，从自助服务或机器人那里得到的答案不仅能理解我们所说的，还能理解我们所说的背后的意图，它将能够利用我们背后的数据。