如何使用 ChatGPT 降低汽車行業的成本並改善客戶體驗？
近年來，很少有技術創新能夠像目前圍繞 OpenAi 創建的對話式人工智能 ChatGPT 那樣引起如此多的關注和炒作。很快我們就會意識到，其利用深度學習和人工智能最新發展的開源自然語言處理模型不僅僅是一個自動聊天機器人。乍一看，openAI 的最新成果具備了顛覆性技術的所有特徵。這項技術現在通常被稱為生成人工智能。
它使用自然語言處理 (NLP) 技術，能夠根據接收到的輸入和經過訓練的資訊生成類似人類的文本，其設計目的是——我引用 ChatGPT 自己的回答來描述它自己——“響應”涉及廣泛的主題，包括有關各種主題、語言翻譯和創意寫作的問題。其目標是為使用者提供準確、簡潔且有用的響應。”
ChatGPT – 商業成功的聖杯？
但 ChatGPT 真的兌現了這一承諾嗎？網上一看，確實是這樣。自 ChatGPT 向公眾開放以來僅兩個多月，網路上就已經充斥著教程和操作指南，為讀者提供瞭如何利用人工智能令人驚嘆的功能的見解。光是文章的數量就可能會讓人認為，釋放 ChatGPT 的全部潛力就等於找到商業成功的聖杯：一條清晰而簡單的驅動增長之路——無論是哪個行業。
當然，正如大肆宣傳的技術創新的情況一樣，這樣的承諾不太可能百分百兌現。就連 openAI 的首席執行官 Sam Altman 在最近發推文時也承認了這一點：
ChatGPT 非常有限，但在某些方面足夠好，足以給人一種偉大的誤導性印象。
現在依賴它來做任何重要的事情都是錯誤的。這是進步的預覽；在穩健性和真實性方面我們還有很多工作要做。
雖然有些人可能會覺得 Altman 的嚴格評估令人驚訝，特別是考慮到 ChatGPT 最近的成功故事。畢竟，人工智能幫助編寫了一本兒童讀物，生成了複雜的Python代碼，不僅撰寫了大學水平的論文，還通過了法學院和商學院的考試。儘管如此，偶爾從（科技）首席執行官那裡得到誠實的看法總是好的。尤其是因為生成式人工智能的潛在缺點已經被發現。例如，出版商 Gannett 的產品總監 Eric Ulken 最近發表了他對“機器創意革命的顛覆性潛力”的 看法，他的觀點是這樣的：
“儘管有很多承諾，但與近期記憶中的任何創新相比，生成式人工智能可能會犯更多錯誤、更快，並且具有更大的明顯確定性和更少的透明度。”
使用 ChatGPT 時了解它的潛在缺點至關重要。畢竟，它不會像 Siri 或 Alexa 那樣在網際網路上搜索解決方案。相反，它逐字建構一個句子，選擇最有可能出現在每個句子後面的“標記”，這是一個基於其先前經驗的過程。這裡想到的術語是“有根據的猜測”，它暗示了為什麼 ChatGPT 有時會認為明顯不正確的響應就好像它們完全準確一樣。
ChatGPT真的能降低成本並改善客戶體驗嗎？
然而，我認為，與其花太多時間感嘆這些缺點，不如看看使用 ChatGPT 所獲得的明顯而直接的收益也同樣有趣。為此，我決定專注於特定行業，並具體研究如何使用 ChatGPT 來降低成本並改善客戶體驗。
並且，為了回答這個問題，我決定採用一種不同尋常的方法。我並不是從做自己的研究開始的。相反，我走了一條捷徑：我先諮詢了 ChatGPT。
我選擇的行業是汽車行業。該行業目前正在經歷由技術進步驅動的重大技術和數位化轉型，其中電動汽車是這一創新的先鋒和主要驅動力。這種向電動汽車的轉變不僅影響汽車的製造和設計，還影響汽車的動力、銷售和服務方式。此外，聯網和自動駕駛汽車的興起正在改變人們與汽車以及整個交通行業互動的方式。
聽起來 ChatGPT 一定有什麼辦法可以在這裡提供幫助。不出所料，當被問到“如何使用 ChatGPT 來降低汽車成本並改善客戶體驗？”時，人工智能同意了，並迅速給出了由四部分組成的響應。答案是：
這個回應聽起來很有說服力。但這也有意義嗎？讓我們仔細看看 ChatGPT 確定的四個應用領域。
自動化客戶服務
在幫助企業簡化客戶對話和自動響應方面，利用 ChatGPT 的高水平對話技能似乎是理所當然的事情。
其自然語言處理功能似乎足夠複雜，可以使組織在保持質量的同時提供快速高效的客戶幫助。這是我近年來在網路上遇到的任何“常規”聊天機器人中從未見過的質量水平。
對於 ChatGPT 來說，回答常見的客戶問題（例如產品詳細資訊、成本和可用性）應該是一項相當簡單的任務。但這可能是一個非常有價值的服務，24/7 支援極大地改善了客戶體驗，並使員工能夠專注於更複雜的客戶問題。
提高效率可能是另一個因素，因為人工智能應該能夠同時處理和解決大量客戶交互，同時非常快速地響應多個查詢。
雖然 ChatGPT 似乎可以可靠地協助標準化流程（例如產品退貨或換貨），但在我看來，ChatGPT 在處理詳細投訴或解決更複雜的客戶問題（例如技術問題）方面的幫助程度值得懷疑。最終，這一切都取決於人工智能在各自業務和產品組合的具體情況上接受的培訓程度。
個人化行銷和銷售
利用 ChatGPT 進行個人化行銷和銷售是最明顯的應用領域。當然，行銷和銷售因行業而異，但有足夠的共性使得人工智能的使用看起來合理。
例如，在汽車領域，ChatGPT 可能會詢問買家正在尋找哪種汽車、他們的預算和所需的功能。根據這些資料，ChatGPT 可以提供一系列適合客戶需求的汽車，並提供每輛車的額外資訊。這可以使購買過程更加高效和有趣，從而增強客戶體驗。
ChatGPT 還可以在整個購買過程中為客戶提供幫助，從最初的研究到最終的購買。例如，它可以回答有關融資選擇的問題、幫助試駕以及管理任何購買後問題。ChatGPT 還可以通過提供高度客製的服務來幫助提高客戶滿意度並增加重複業務的機會。
與客戶服務自動化一樣，在汽車行業使用 ChatGPT 提供個人化建議和支援時也需要考慮一些問題。潛在的挑戰包括確保人工智能遵守資料隱私和安全法規——這是汽車行業特別關注的問題，因為汽車行業正在收集和處理有關車輛及其所有者的敏感資訊。
另一個問題是個人化的準確性。ChatGPT 需要訪問詳細且最新的客戶資料，以便做出準確的建議。因為錯誤或誤導性的個人化會使客戶體驗變得更糟，而不是更好。
製造業中的個人化客戶體驗：原因和方法
製造過程中的個人化客戶體驗不一定很複雜。這是一篇部落格文章，介紹了原因以及如何幫助您入門，其中包括一個 2 分鐘摘要的視頻，介紹了 Liferay 如何幫助製造商實現個人化客戶體驗。
簡化服務流程
乍一看，簡化服務流程似乎與客戶服務自動化非常相似。當被問及這種相似性時，ChatGPT 甚至承認了這一點，但隨後指出了它認為是關鍵區別的一個方面。這是它的答案：
“自動化客戶服務是指使用 ChatGPT 處理客戶詢問並提供與公司、其產品和服務的一般資訊以及常見問題相關的支援。這可以減少對人工客戶服務人員的需求，並為客戶提供 24/7 支援。
另一方面，簡化服務流程是指使用 ChatGPT 協助完成與維修車輛相關的特定任務，例如安排預約、處理付款和收集客戶資訊。該應用程序的目標是減少人工工作並提高服務流程的效率。”
與最初的回應相反，後續解釋強調這兩點都涉及客戶旅程的不同方面：客戶服務和車輛維修。因此，兩者都有不同的目標和結果。
基於此響應，很容易想像，在車輛服務方面，ChatGPT 可以通過允許客戶規劃自己的服務預約來支援組織安排任務，從而消除電話或面對面互動的需要。
“支付處理”方面有點難以掌握。但是，嘿，這是一個對話式人工智能。所以我只是問 ChatGPT 將如何協助處理服務付款。答案再次非常有啟發性：
- 提供支付選項：ChatGPT 可以使用對話式 AI 為客戶提供有關可用於服務的各種支付選項的資訊，例如信用卡/借記卡、在線支付平台等。
- 處理支付：ChatGPT 可以與支付處理系統整合，並使用對話式 AI 來指導客戶完成支付流程。例如，ChatGPT 可以詢問客戶的付款資訊、確認詳細資訊並處理付款。
- 處理付款查詢：ChatGPT 可以使用對話式 AI 來處理與付款相關的客戶查詢，例如回答有關賬單的問題、解決付款問題和提供收據。
聽起來很合法，即使其中一些似乎只有在 ChatGPT 與其他專業技術整合時才可能實現。
在資訊收集方面，我毫不費力地看到 ChatGPT 取得了成功。畢竟，以對話方式從客戶那裡收集有關汽車問題的資訊不應該是一件複雜的事情。它的吸引力可能在於它有可能減少診斷問題所需的時間和精力。也就是說，如果人工智能對不同類型的汽車故障及其表現方式進行了足夠的訓練。
讓我們看一下使用 ChatGPT 或其他對話式 AI 系統簡化服務流程時需要考慮的潛在問題。我已經在上面暗示了整合方面。現有的系統和程序，例如客戶關係管理（CRM）系統、預約安排軟體和支付處理系統，需要與ChatGPT連接才能有效運行。
此外，資料的準確性和完整性也很關鍵。只有正確收集、儲存和維護客戶資料，人工智能才能提供全面、高效的支援。
第三個問題是錯誤處理。與行銷和銷售的個人化相比，支付處理中的錯誤可能會很快造成高昂的代價。因此，需要製定強大的錯誤處理和恢復流程，以確保問題能夠得到快速有效的解決。
加強產品開發
上面截圖中 ChatGPT 的簡短解釋已經暗示了這項任務的一個非常重要的方面：ChatGPT 對客戶回饋的培訓。反過來，這種培訓可以實現一個三步過程：
- 收集客戶對其擁有或使用過的車輛的回饋，包括對設計、性能和其他因素的意見。
- 分析回饋並提取回饋中的常見主題和模式等見解。
- 生成清晰了解客戶需求和偏好的報告，以便為產品設計、工程和行銷決策提供資訊。
利用 ChatGPT 收集和評估客戶回饋使汽車公司能夠更好地了解消費者的需求。提供更符合消費者喜好的產品可以增加銷量並提高客戶滿意度。
與其他三項任務一樣，使用 ChatGPT 獲取汽車產品開發洞察時也存在許多問題。我首先想到的是老熟人：確保獲得的資料和回饋準確且公正，並採取一切必要措施解決隱私和安全問題。
由於產品開發是一個不斷發展的過程，人們會認為，如果人工智能經常參與這個過程，它也需要能夠學習和發展，以滿足行業不斷變化的需求。反過來，這需要對最新資料和資訊進行持續培訓，以確保人工智能也得到改進。
判決
在我看來，毫無疑問，ChatGPT 有助於降低汽車行業的成本（通過提高效率）和改善客戶體驗。但要有效地完成這項任務，就應該根據其優勢專門使用它。縱觀上面討論的四個領域，客戶服務的自動化以及行銷和銷售活動的個人化似乎是對話式人工智能在汽車領域的最佳應用——至少現在是這樣。
隨著時間的推移，當找到緩解潛在問題的方法後，ChatGPT 在簡化服務流程和增強產品開發方面也具有巨大的優勢。但就目前而言，某些風險，例如支付處理中的錯誤，或潛在的高整合成本，等待和觀察技術的進一步發展似乎是正確的選擇。
事實上，ChatGPT 的知識截止日期是 2021 年，這一事實排除了人工智能與要求其包含知識、發展、數位、統計或任何其他最新的任務的相關性。
