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报告概述

本报告基于Medallia对820名客户体验从业者的定量调查，系统考察人工智能在客户体验领域的应用现状。调查覆盖美国、英国、澳大利亚、新西兰和加拿大等市场的企业，受访者来自不同规模和收入的公司。报告围绕人工智能的实践效果、从业者的期待与担忧、生成式人工智能的采用情况、组织在人工智能投资与战略上的调整，以及未来应用场景的优先次序等议题展开分析。通过对比不同投资水平和增长率的组织，报告试图回答人工智能是否名副其实、组织如何调整策略等问题，为读者理解人工智能与客户体验的融合提供参考框架。

报告的核心结论

人工智能表现超出客户体验从业者预期

报告显示，60%的从业者表示人工智能的表现超出了预期，另有36%认为其完全符合承诺。这意味着人工智能在客户体验领域的实际效果获得了广泛认可，但同时也需要关注准确性、数据保护等风险，以确保技术应用可持续创造价值。

数据安全和隐私是应用人工智能的首要关切

从业者最担心的问题包括准确性、潜在失业、数据保护、偏见和伦理使用，这些担忧的排名高于成本和人工智能对客户体验的直接冲击。在选择人工智能解决方案时，数据安全和数据隐私被列为优先考虑因素，投资回报率紧随其后。组织需要谨慎平衡创新与风险。

高速增长公司在人工智能投资上更为激进

近半数（42%）高速增长公司表示未来一年将在人工智能领域进行“非常高”的投资。投资越多，人工智能表现超出预期的可能性也越大。这暗示人工智能投入与业务增长之间存在正向循环，但规模较小的组织也能通过积极投资获得显著收益。

生成式人工智能已被广泛尝试但深入应用仍有空间

90%的从业者至少尝试过一次生成式人工智能工具，42%经常使用，但只有少数人将当前影响评为“非常积极”。影响低于预期的主要原因包括员工困惑或拒绝、短期规划导致效益未显现，以及收益微薄。生成式人工智能的潜力尚未被充分释放。

企业人工智能应用正在从数据分析走向更广泛场景

目前“提升数据分析质量”是最重要的应用案例，每五名从业者中就有一人将其列为首要目标。未来一年，企业计划重点探索面向客户的生成式人工智能、模拟或预测客户行为等新场景。人工智能在客户体验中的应用正从后台效率提升转向前台体验创新。

报告回答的关键问题

人工智能在客户体验中的实际表现如何

报告基于820名客户体验从业者的调查，60%的人表示人工智能的表现超出了预期，36%认为完全符合承诺，整体评价积极。但从业者同时担忧准确性和数据保护等问题，这表明人工智能的成效已被认可，但企业仍需谨慎管理风险，才能充分发挥价值。

客户体验从业者最担心人工智能带来的哪些问题

从业者最担心的问题依次是准确性、潜在失业、数据保护、偏见和伦理使用。这些担忧甚至高于成本和人工智能对客户体验的直接冲击。在选择人工智能解决方案时，数据安全和隐私是首要考量，组织需要选择合规、透明的供应商以降低风险。

生成式人工智能在客户体验领域的应用现状如何

报告显示，90%的从业者至少尝试过一次生成式人工智能工具，42%经常使用。多数人认为影响积极，但只有少数人将其评为“非常积极”。影响低于预期的主要原因是员工困惑、短期规划和收益微薄，说明生成式人工智能仍需更多时间、信任和数据准备。

企业如何调整人工智能投资战略以保持竞争力

84%的从业者认为投资人工智能对业务至关重要，未来12个月计划进行“非常高”投资的公司比例比过去12个月高出44%。高速增长公司在投资上更为积极，且投资越多，人工智能表现超出预期的可能性越大。企业需要持续增加投资以避免落后。

选择人工智能解决方案时应该优先关注哪些因素

报告指出，数据安全、数据隐私和投资回报率是最重要的选型因素。从业者在选择或开发人工智能工具时，还会考虑数据伦理、预算内实施、跨业务扩展能力和员工培训等。选择强调安全、合规和透明的供应商，可以显著降低风险并规避未来挑战。

报告中的代表性数据

60%

人工智能表现超出预期占比

2024年8月调查，受访客户体验从业者中，60%表示人工智能的表现超出预期，36%认为完全符合承诺。数据来自Medallia对820名从业者的调查。

90%

尝试过生成式人工智能工具的从业者占比

2024年8月调查，在专业场合至少尝试过一次生成式人工智能工具（如ChatGPT）的客户体验从业者比例为90%，其中42%表示经常使用。

42%

计划未来一年进行非常高AI投资的高速增长公司占比

2024年未来12个月预测，在过去12个月营收增长率超过10%的公司中，42%表示未来一年在人工智能领域进行“非常高”的投资。该比例高于低增长公司，表明高增长企业更倾向于积极投入AI。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 执行摘要与关键发现：报告开篇总结了人工智能在客户体验领域的整体表现，包括60%的从业者认为AI超出预期，以及准确性、失业、数据保护等主要风险的排名。这部分为快速了解报告核心观点提供了概览。
  • 人工智能炒作真实性分析：通过对比不同投资水平和供应商合作情况，展示高投资和与AI供应商合作如何提高AI表现超出预期的可能性，并预测未来五年AI在数据查询、信息总结、内容创作等任务上超越人类的潜力。
  • 从业者的主要担忧详细解读：深入分析准确性、潜在失业、数据保护、偏见与伦理五大风险，并解释这些担忧如何影响人工智能技术的部署决策，以及高管的特殊顾虑。
  • 生成式人工智能应用现状：涵盖从业者对ChatGPT等工具的尝试率、经常使用率、影响评估，以及影响低于预期的主要原因，包括员工困惑、短期规划和收益微薄等。
  • 组织调整与投资趋势：呈现不同营收增长率公司在过去和未来12个月的人工智能投资差异，显示高增长公司更激进，同时分析IT部门和客户体验团队在制定AI战略中的主导作用。
  • 选择AI解决方案的关键因素：列出数据安全、数据隐私、投资回报率、数据伦理、预算、扩展能力等优先考量，并强调选择合规透明供应商对降低风险的重要性。
  • 未来应用场景优先级排序：展示当前最重要的人工智能用例（提升数据分析质量）以及未来十二个月企业计划重点探索的新场景，如面向客户的生成式AI、模拟预测客户行为、自动化沟通等。
  • 衡量人工智能影响的方式：介绍组织如何通过节省时间、速度提升、成本降低、营收增长以及客户和员工反馈等指标评估AI效果，并分析不同指标的采用比例。
  • 方法论与样本说明：详细说明调查时间（2024年8月8日至22日）、样本量（820名从业者）、受访者职位层级、地域分布（美国、英国、澳大利亚新西兰、加拿大）、公司规模与年收入范围，为数据可追溯性提供依据。

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