Pathlight: 利用 AI 代理實現顧客研究的全天候洞察
介紹
在近期的一場專訪中，顧客洞察平臺 Pathlight 的 CEO 兼共同創辦人 Alexander Kvamme 詳細討論了設計一個能夠處理規模龐大的分析工作的 AI 系統的優勢和挑戰。Pathlight 宣布將依靠 AI 代理從大量顧客對話中提取戰略性洞察，以一種人類無法獨自完成的方式。然而實現這一雄心勃勃的代理驅動願景帶來了技術挑戰，需要這家位於 Palo Alto 的公司從頭開始建立自定義基礎架構。
挑戰
隨著企業的規模增大，管理層勢必無法有效地深入研究每一個互動。為了彌補這一空缺，Pathlight 開始發展“全天候研究團隊”，這些團隊可以在沒有持續人工資料收集的約束下監測對話。Pathlight 的客戶將透過熟悉的軟體介面與 AI 代理互動，以發揮這些新功能。
AI 代理的優勢
AI 工具能夠主動分析對話，而不僅僅是人類的聆聽和累計洞察。公司的代理主動標識洞察，然後父級代理將反饋整理成有條理的摘要。這使公司的高管能夠做出明智的決策和回答以前可能無法回答的問題。Pathlight 的 AI 代理儀表板可以實時分析顧客對話，給出摘要、情感分析和其他洞察。最重要的是，系統能夠標注關鍵主題和問題，供代理（最終是人類經理和高管）審查。這樣的細粒度洞察對於人類而言幾乎是不可能的，AI 代理讓企業領導者能夠獲得顧客對話的全部背景和記憶。
提升顧客理解的關鍵
然而實現這樣的解決方案需要從頭建立自定義架構。Kvamme 解釋說，不能只是將包含大量顧客互動的巨大資料集直接餵入 ChatGPT 等現有的 AI 工具中。為了滿足規模和技術要求，Pathlight 需要開發自己的後端系統。雖然 AI 推動了新的商業機會，但 Kvamme 承認，代理技術尚不能完全取代人類的判斷和決策。當前 Pathlight 透過對對話的持續監測，以解決沒有人力隊伍能夠應對的問題，提供價值。未來，Pathlight 還計劃在代理網路檢測到需要立即回應的系統性問題時，引入有限的自動糾正措施，例如調整具有誤導性的銷售活動。與此同時監管仍然至關重要，以確保 AI 增強而不是取代人類監督。
機器智慧的擴充套件
透過不斷發展自定義 AI 基礎架構和背後的迭代代理框架，Pathlight 確保機器的智慧超越了人類所能達到的顧客理解的關鍵方面。代理承擔著分析責任，這是任何團隊都無法實現的。對話。VentureBeat 的使命是成為技術決策者的數位廣場，為他們提供有關變革型企業技術的知識和交易工具。
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