人工智能在解码人类情感方面越来越出色，企业正在使用该软件来改善客户互动并推动销售。
CAAI 人工智能研究的一项新研究探讨了人工智能如何变革情感识别，对医疗保健和客户服务具有潜在影响。这项研究由华东师范大学的刘峰领导，探索了旨在利用多种线索（包括面部表情和声音模式）解码人类情绪的人工智能系统。人工智能驱动的情绪识别领域的突破正在吸引从医疗保健到零售等各个行业的关注。
通过情绪检测（可能意味着面部表情和语气分析），人工智能可以进一步提供更加定制化的体验，Pavlo软件开发公司 Euristiq 的首席技术官 Tkhir 告诉 PYMNTS
该技术解决了当前数字交互中的重大差距。Zendesk CRM 应用产品高级副总裁 Jon Aniano 告诉 PYMNTS，近 75% 的客户认为他们的情绪在数字交互过程中经常被忽视。人工智能情绪检测通过识别情绪线索并做出适当响应来解决这一差距。
人工智能情绪检测系统越来越多地用于电子商务中来分析客户情绪和行为。例如，Affectivas 技术可以通过网络摄像头检测面部表情，以评估购物者对产品的反应。亚马逊拥有专利技术，可以分析 Alexa 交互中的情绪语音模式，从而有可能定制产品推荐。
多家公司已经实施了这些工具。例如，Zendesk 已将情感分析集成到其客户服务平台中。
使用情感分析，Zendesk AI 可以准确确定客户的情感等级。阿尼亚诺说，它会寻找重要的线索，例如使用的语言类型或客户是否使用大写或多个感叹号。这使得客户服务代表能够更有效地调整他们的响应，从而有可能化解紧张局势或利用积极情绪。
在零售领域，情绪检测人工智能被用来优化产品推荐和个性化购物体验。通过实时分析顾客的情绪状态，这些系统可以建议符合购物者当前情绪或需求的商品。这种情感意识可以带来更高的转化率，因为情感上产生共鸣的个性化体验更有可能鼓励客户完成购买。
Tkhir 设想了这项技术的广泛影响：一旦这种差距缩小，人工智能将真正发挥作用。了解客户在任何特定时刻的需求。他预测这将最大限度地提高产品定制的精度，从而带来更多定制体验，更有可能带来更高的销量。这种程度的个性化可以改变企业在各个接触点与消费者互动的方式，从最初的营销工作到购买后支持。
情绪检测人工智能的实施面临着几个障碍。专家警告说，有效的部署需要使用全面的情绪数据进行持续培训，以确保准确性并避免误读情绪线索。由于情感数据的收集和分析会引发有关同意和数据保护的问题，因此还需要解决重大的隐私问题。
这些好处正在推动该领域的快速采用和发展。Aniano 表示，通过更好地了解客户的想法、感受和行为，支持团队可以满足每个客户的实时需求。
未来的迭代可能能够检测微妙的情绪状态，甚至根据过去的互动预测情绪反应。这可能会带来更加个性化和主动的客户体验，企业可以在客户需求明确表达之前预测并满足客户需求。
Tkhir 表示，它可以缩小人工智能对用户体验理解的差距，为企业提供前所未有的体验。洞察客户的需求和偏好。采用这些强大新工具的公司还必须应对大规模分析人类情感所带来的道德影响和隐私问题。
人工智能 (AI) 代理正在成为全球商业中潜在的变革力量，主要科技公司将数十亿美元押注于他们彻底改变业务流程的能力。
埃森哲和 Nvidia 周二宣布扩大合作伙伴关系，以加速企业人工智能的采用，包括代理。此举出台之际，埃森哲报告称，其最近一个财年的生成式人工智能相关预订量达到了 30 亿美元。
人工智能代理是复杂的软件程序，旨在为用户或其他程序自主执行任务或服务。这些代理可以在指定参数内分析数据、做出决策并执行操作，并且通常会随着时间的推移进行学习和适应。在商业领域，人工智能代理可以处理从客户服务查询到复杂供应链优化的所有事务，有望提高效率并减少人力工作量。
人工智能代理不仅仅是企业人工智能功能的支持功能，Sunil Rao，人工智能公司 Tribble 的首席执行官兼联合创始人告诉 PYMNTS。它是一项可以成为组织数字助理和主动合作者的技术。
行业资深人士对人工智能代理的变革潜力提出了一系列观点。一些人强调了处理复杂任务并提高各种业务职能效率的技术能力。
InFlux Technologies 首席人工智能官 Daz Williams 告诉 PYMNTS 该技术的一个很好的例子是亚马逊使用人工智能进行库存管理据报道，这减少了 15% 的错误，提高了 25% 的效率。Williams 指出，麦肯锡的一项研究预测，到 2025 年，人工智能将为高达 95% 的客户交互提供支持。
业内的其他声音强调负责任的开发和部署的重要性。Cognizant 人工智能首席技术官 Babak Hodjat 概述了确保负责任的人工智能行为的流程，包括明确定义的代理责任和人工监督机制。
如果系统用户不能相信人工智能提供的答案，他们很可能停止使用它，霍贾特告诉 PYMNTS。他的评论强调了信任在人工智能技术采用中的关键作用，特别是在金融服务和医疗保健等敏感领域。
Hodjats 方法包括将每个人工智能代理与主持人或保护代理配对，以检查道德或安全性。治理问题，以及为人类监督者实施脱离按钮，以便在出现紧急情况或故障时停止自主操作。
一些专家主张对商业中的人工智能技术有更全面的看法。Certinia 首席产品和技术官 Raju Malhotra 强调了将人工智能视为由基础设施、平台和应用程序层组成的完整堆栈的重要性。
Malhotra 告诉 PYMNTS，与成熟的平台提供商合作通常可以提供对于大多数组织来说，在可扩展性和安全性方面具有优势。他说，真正的机会不在于掌握人工智能平台，而在于创造性地应用人工智能来解决特定于业务的挑战。
这些例子表明人工智能代理已经在某些业务功能方面取得了重大进展，特别是在涉及的领域大规模数据处理和重复性任务。
并非所有行业资深人士都对人工智能代理抱有无限的热情。mmhmm 和 All Turtles 联合创始人兼首席执行官、Evernote 前首席执行官 Phil Libin 警告不要过度夸大该技术当前的功能。
我实际上认为目前还没有很多实际用例。利宾告诉 PYMNTS，目前它们是一种特殊类型的营销幻想。他承认人工智能在日常任务自动化方面具有一定的潜力，但警告不要使用旨在阻止思考的应用程序，他认为这不太可能对任何人持续有效。
我们可能会看到人工智能代理应用程序的持续实验和完善在未来几年的商业领域。成功和挑战将塑造这一变革性技术的发展，有可能重新定义企业运营以及与客户互动的方式。
鉴于人工智能代理相对新生，与成熟的平台提供商合作对于大多数人来说通常是更务实的选择马尔霍特拉说。虽然这种方法确实存在与特定平台绑定的风险，但可扩展性、安全性和更快的部署等优势通常胜过风险。真正的机会不在于掌握人工智能平台，而在于创造性地应用人工智能来解决特定于业务的挑战。