创新型企业中文化、CX 和生成式 AI 的交集

## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/INO105-Intersection_of_culture__CX___generative_AI_in_innovative_businesses-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 亚马逊通过文化、机制、原则和技术的结合，致力于成为全球最以客户为中心的公司。在本论坛中，了解亚马逊云科技如何在各个行业（包括旅游、零售和制造业）的组织中加速以客户为中心的过程。了解亚马逊云科技如何使组织能够实时捕捉客户的声音，并使用生成式 AI 和亚马逊云科技扩展客户体验 (CX) 解决方案组合，最大化数据的价值。 ## 演讲精华 <font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共800字，阅读时间大约是4分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font> 在英国一家名为Amazon Web Services的创新型企业中，Britney Anderson和Ziggy就企业如何利用生成性人工智能（AI）转变客户体验展开了引人入胜的讨论。作为该公司的创新与转型项目成员，他们在re:Invent上发表演讲，分享了如何将技术与企业文化相结合，使企业真正以客户为中心的观点。 Britney表示，她们的团队致力于帮助企业实现数字化和创新转型。随着生成性AI在各个行业的广泛应用，其对各种业务功能产生了深远影响。她们的演讲将重点探讨客户体验，包括客户服务、运营、销售和营销等方面。 Ziggy接着指出，他们每年都会超过200次地分享亚马逊的工作机制和工作方式，引导客户从创意到最小可行产品的实现。他们非常高兴能够将生成性AI应用于客户体验领域，并看到许多公司都在优先考虑这个方向的发展。 为了阐述客户体验与客户中心之间的关系，Ziggy运用了一个冰山比喻。他认为，客户体验只是冰山一角的10%，还包括跨渠道旅程等其他要素。在一个以客户为中心的企业文化中，有四个关键支柱支撑着这个文化——可持续的工作方式、对客户的所有权和责任、根深蒂固的原则或护栏以及像AI这样的技术。 在深入探讨过程中，Ziggy强调了亚马逊独创的“逆向工作法”。这种跨职能团队围绕客户视角进行调整的方式，可以通过回答五个问题来设计专注于解决客户需求解决方案。这种方法可以让生成性AI切实用于解决实际问题，而非仅仅追求炒作。 为了展示这一方法的实际应用，他分享了一个简单的新闻稿模板。团队会用简洁的语言描述客户问题和如何解决这些问题的方法。经过大约30-40次的修订过程，他们将不同观点整合成以客户为中心的解决方案。 In practical terms, Britney provides an example of how generative AI can digest thousands or even 110,000 customer reviews to identify insights. Powered by [Amazon Comprehend](https://aws.amazon.com/cn/comprehend/?trk=cndc-detail), it can analyze emotions and extract key phrases from unstructured text. After posing specific questions, it generates reasonable arguments around product defects and other issues. This analysis is shared across the organization to understand where they excel or need improvement. The AI also improves product descriptions based on survey results to address customer complaints. Switching to a different scenario, Ziggy depicts a tense situation – a family stuck after a flat tire. They call a digital advisor driven by [Amazon Lex](https://aws.amazon.com/cn/lex/?trk=cndc-detail), a conversational AI that kindly suggests staying calm, checking the manual, and provides recommendations for nearby auto repair shops through access to business inventory data. This personalized service is not pre-trained but rather based on a basic model of reference manuals and local business data. This empathetic and context-related suggestions demonstrate how AI chatbots can provide digital self-service to delight customers. Britney emphasizes that optimizing employee experiences can also improve customer interactions. Generative AI can take over repetitive tasks, allowing humans to focus on creativity, problem-solving, and building relationships. Expanding on the discussion, she talks about transitioning to a "modern data community," achieving decentralized ownership to become insight-driven. No longer is IT in control of the data; cross-functional "producers" plan high-quality data products. A central "technology team" provides a reliable platform and supports this data democratization with Amazon Web Services' analytics and database services. Various business departments' "consumers" can easily interpret data using tools like [Amazon Kendra](https://aws.amazon.com/cn/kendra/?trk=cndc-detail), a natural language AI service, to make data-driven decisions. Back to customer service, Ziggy gives examples such as using [Amazon Transcribe](https://aws.amazon.com/cn/transcribe/?trk=cndc-detail) to analyze customer service conversations for compassionate responses or providing support for chatbots by digesting knowledge bases. He summarizes how generative AI can build a customer-centric approach but must be consistent with corporate culture, data foundation, and work experience. Start small, solving targeted use cases instead of chasing hype. In conclusion, Britney and Ziggy encourage attendees to further explore related topics at Amazon Web Services' Amazon Summit. They offer a customer experience maturity assessment and reverse workshop sessions to identify high-impact AI opportunities targeting business priorities. 这场富有见解的演讲生动地展示了生成性人工智能如何与文化、客户体验和数据紧密相连。企业可以通过精心部署新技术来吸引顾客并赋予员工权力，从而实现创新。Britney和Ziggy详细阐述了亚马逊发展过程中的成功经验，为将人类置于AI变革核心提供了明确的蓝图。他们强调了变化管理的平衡观点，弥补了技术承诺的不足。对于致力于以客户为中心的公司而言，这次讲座提供了一系列跨越文化和尖端创新的突破性理念。 **下面是一些演讲现场的精彩瞬间：** 这是关于亚马逊云科技的创新与转型项目的介绍，由Britney Anderson分享了她的团队如何助力企业实现数字创新和转型的过程。  领导者们强调了亚马逊云科技运用[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)技术分析海量客户反馈数据的能力，以优化产品和服务。  业务分析师利用自然语言处理技术和生成性人工智能，轻松地构建出互动式的、可定制的销售仪表板和计算字板。  这些工具使得业务用户能够快速创建精美、可定制的数据故事，便于向团队传达洞察。  核心信息在于，自然语言界面能够帮助商业用户直接访问和理解数据，消除商务和IT之间的沟通障碍，从而推动数据驱动型企业文化的发展。  通过客户体验成熟度评估，可以收集数据驱动的反馈，证明投资于提高客户服务质量的必要性。  领导者为观众提供了二维码，方便他们申请会议并获得亚马逊云科技关于转型和创新方面的电子书资料。  ## 总结 1. 生成性人工智能有助于分析大量非结构化的客户反馈，从而揭示有价值的见解和趋势。这使得企业能够更深入地了解客户并为他们提供个性化的体验。 2. 生成性人工智能支持全新的客户互动方式，如通过使用自然语言提供有益建议的富有同理心的聊天机器人。这提高了自助服务的效率。 3. 要充分发挥生成性人工智能的潜力，企业必须建立现代化的数据共享和文化。这意味着要让不同团队有权产生、管理和消费数据，以提高灵活性。 总结：尽管生成性人工智能带来了令人兴奋的可能性，但要实现其全部价值，企业需要改变处理数据的方式。通过让数据更加民主化并培养以客户为中心的企业文化，企业可以提供更好的体验。关键在于从小规模且具有影响力的用例开始，然后逐步扩展。只要拥有正确的愿景和基础，生成性人工智能就能重塑客户参与。 ## 演讲原文 ## 想了解更多精彩完整内容吗？立即访问re:Invent 官网中文网站！ [2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 官方网站](https://webinar.amazoncloud.cn/reInvent2023/?s=8739&smid=19458 "2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 官方网站") [点击此处](https://aws.amazon.com/cn/new/?trk=6dd7cc20-6afa-4abf-9359-2d6976ff9600&trk=cndc-detail "点击此处")，一键获取亚马逊云科技全球最新产品/服务资讯！ [点击此处](https://www.amazonaws.cn/new/?trk=2ab098aa-0793-48b1-85e6-a9d261bd8cd4&trk=cndc-detail "点击此处")，一键获取亚马逊云科技中国区最新产品/服务资讯！ ## 即刻注册亚马逊云科技账户，开启云端之旅！ [【免费】亚马逊云科技“100 余种核心云服务产品免费试用”](https://aws.amazon.com/cn/campaigns/freecenter/?trk=f079813d-3a13-4a50-b67b-e31d930f36a4&sc_channel=el&trk=cndc-detail "【免费】亚马逊云科技“100 余种核心云服务产品免费试用“") [【免费】亚马逊云科技中国区“40 余种核心云服务产品免费试用”](https://www.amazonaws.cn/campaign/CloudService/?trk=2cdb6245-f491-42bc-b931-c1693fe92be1&sc_channel=el&trk=cndc-detail "【免费】亚马逊云科技中国区“40 余种核心云服务产品免费试用“")