Почему ни одна компания не может повторить шаги Amazon в области AI-коммерции

Ронен Шварц — генеральный директор K2view.

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Незавершённая история за заголовками о ИИ Amazon

Когда Amazon объявила, что её помощник по покупкам на базе ИИ, Rufus, теперь значительно увеличивает вовлечённость клиентов и приносит миллиарды дополнительных продаж, реакция последовала мгновенно: удивление, восхищение и лёгкая зависть. Это было воспринято как смелый шаг вперёд в подходе предприятий к улучшению клиентского опыта.

Но это не было достижением только моделей ИИ. Всё стало возможным благодаря закрытой экосистеме. Amazon работает полностью на собственной платформе, где данные о продуктах, клиентах, поведении и покупках объединены и контролируются. Такая модель не является реалистичной для большинства предприятий, особенно в сфере финансовых услуг. Эта отрасль занимает одно из первых мест по внедрению контакт-центров на базе ИИ, составляя около четверти мирового рынка. Однако её данные всё ещё разбросаны по управлению банковскими счетами, CRM, платформам выставления счетов и поддержки. В таких условиях ИИ сталкивается с трудностями.

Урок прост: успех в клиентском опыте зависит меньше от гениальности модели и больше от качества и целостности данных, лежащих в её основе. Без единого, контекстуального взгляда агенты ИИ скорее будут мешать поддержке, чем её улучшать.

Когда ИИ сталкивается с хаосом реальности

Для большинства предприятий среда данных выглядит совершенно иначе, чем у Amazon с её упорядоченной, вертикально интегрированной платформой. Информация хранится в десятках систем, каждая из которых содержит части клиентской записи, дублируется в некоторых местах, устарела в других и редко синхронизирована.

Внедрение ИИ в такую среду вызывает хаос. Клиенты получают противоречивые или частичные ответы, доверие падает, и человеческие представители вынуждены вмешиваться, чтобы восстановить доверие. То, что задумывалось как автоматизация, превращается в переработку, создавая дополнительные нагрузки с обеих сторон диалога.

Представьте, что наняли опытного специалиста по обслуживанию, но дали ему шкаф с неполными или неправильно маркированными записями. Их талант тратится зря, потому что основа разрушена. То же самое касается и агентов ИИ: без последовательной, точной и своевременной информации они обречены на неудачу.

Что действительно нужно для масштабирования ИИ в клиентском опыте

Компании, стремящиеся повторить успехи Amazon, часто сосредотачиваются на самой модели, настраивая подсказки, сравнивая поставщиков или гоняясь за новыми релизами. Но решающим фактором долгосрочного успеха является база данных, поддерживающая эти модели.

Чтобы сделать агентов ИИ надёжными и готовыми к использованию в крупном масштабе, организациям нужны три ключевых элемента:

*   **Интеграция**: информация о клиентах, разбросанная по десяткам систем, должна быть объединена в единый, последовательный взгляд. 
*   **Управление и безопасность**: данные должны быть точными, дублированными, защищёнными и соответствовать требованиям конфиденциальности, прежде чем ИИ сможет с ними работать. 
*   **Контекст в реальном времени**: агенты нуждаются в самой актуальной информации, а не в устаревших снимках или статичных записях. 

Без этих основ ИИ быстро разваливается, вызывая ошибки, риски несоблюдения требований и разочарованных клиентов. С ними ИИ может перейти от пилотных проектов к масштабным системам, приносящим реальную пользу. Урок прост, но часто игнорируется: умным агентам нужны умные данные.

От пилотов к трансформации

Во многих отраслях предприятия экспериментируют с ИИ в клиентском опыте, внедряя чат-боты, виртуальных помощников или генеративные инструменты в рабочие процессы обслуживания. Но большинство таких инициатив остаются на стадии тестирования. Недавний отчёт MIT показал, что почти 95% проектов ИИ не доходят до производства. Инициативы по улучшению клиентского опыта — не исключение. 
Разрыв между экспериментом и трансформацией сводится к базе данных.

Несогласованные, низкокачественные данные подрывают поддержку. Чистая, объединённая информация обеспечивает масштабируемость, последовательность и ответственное внедрение. С правильной основой предприятия наконец могут перейти от экспериментов к системам производства, укрепляющим как отношения с клиентами, так и бизнес-результаты.

Вдохновение и предостережение

История Amazon — это и веха, и предостережение. Она показывает, что возможно, когда агенты ИИ работают на основе связных, высококачественных данных, но также раскрывает, насколько редко такое бывает. Большинство предприятий не могут просто повторить её. Будущее ИИ в клиентском опыте будет определяться не только всё более сложными моделями, а готовностью организаций инвестировать в базу данных, которая делает эти модели эффективными.