Как гонка для проведения искусственного интеллекта (Ой) Ускорения, бренды компании сталкиваются с критической блокировкой дорог: грязные, фрагментированные данные клиентов. ИИ обещает персонализацию и понимание прорывов, но только в том случае, если у него есть одна основная инвестиция: точные, подключенные профили клиентов.

К сожалению, большинство брендов еще нет.

78% глобальных организаций не чувствуют себя «очень готовыми» для реализации инструментов естественного языка, таких как модели крупных языков (Llmm) или агенты ИИ.

MIT Technology Reflection, Managers AI стратегии данных

Самая большая проблема? Готовность данных. Независимо от того, насколько сильный ИИ, он не может контролировать значение, если данные ниже, это ошибочно. Резервное копирование записей, устаревших деталей и неполных профилей ограничивает способность организации понимать и заниматься клиентами.

Почему данные о клиентах так фрагментируются?

За прошедшие годы компании накопили данные клиентов в нескольких системах, таких как КрмсРабство Электронная коммерция Платформы, программы лояльности, колл -центры, мобильные приложения и многое другое. Каждая система сохраняет данные по -разному, и большинство из них не были созданы для подключения. Это приводит к непоследовательному, часто противоречивому взгляду на клиента. Один человек может отображаться как три разных записи с информацией о профиле, которая не согласна или синхронизирована. Основные атрибуты, такие как контактная информация, история бизнеса или поведение, могут жить в совершенно отдельных местах.

Цены высоки. Без чистых и единообразных основных брендов риски неправильной целевой аудитории, недостаточное использование ценных данных и полностью замедлить или даже рисовать инициативу ИИ.

Практика решения данных о борьбе с данными

Для успешного принятия искусственного интеллекта бренды должны делать больше, чем простой сбор данных. Реальной целью является разрешение личности клиента: сборка всех доступных точек данных для создания точного и всеобъемлющего профиля для каждого человека.

Чтобы создать стабильный фонд данных, бренды могут следовать некоторым из лучших практик:

1. Автоматизировать подготовку данных: Подготовка ручных данных занимает много времени и сложна. Инструменты с ИИ теперь могут глотать и стандартизировать данные из разных источников в часах, а не месяцах. Это предотвращает повторную работу и делает команды данных более эффективными.
2. Используйте многомерное соответствие: Различные приложения требуют разных методов соответствия. Некоторые использование требуют точного, детерминированного выравнивания (например, обнаружения мошенничества), в то время как другие извлекают выгоду из более широких моделей вероятности (таких как сегментация маркетинга). Лучшие системы используют обе комбинации, чтобы сбалансировать точность с масштабами.
3. Приоритет для рассмотрения прозрачности и Интервал: Многие унаследованные системы разрешения идентичности являются черными ящиками. Современные платформы должны предоставить визуальный пользовательский интерфейс (Пользовательский интерфейс) там, где команды могут проверить результаты в соответствии с результатами, оценить точность и точно скорректировать стратегию гармонизации с течением времени.
4. Обеспечить архитектурную гибкость: Предприятия часто полагаются на сочетание различных платформ данных для аналитики и хранения. Решения разрешения идентификации должны непосредственно присоединиться к существующей среде данных с локальным обменом нулевым обменом и поддерживают простые итерации модели тестирования и модели размещения и новые источники данных без нарушения производственных систем.

Более умное разрешение идентичности в эту эпоху

Появилось новое решение для решения этой проблемы: Агент разрешения личностиВ этой области, прежде чем применять ИИ к персонализации, реальная возможность — применение ИИ в трудном, утомительном сшивании данных клиентов. Цель агента искусственного интеллекта, установленного быстро, интуитивно и точно, уменьшит время, необходимое для сшивания данных о клиентах, и основы успешной персонализации ИИ.

В отличие от традиционных инструментов управления данными, которые требуют ручного кода, агенты искусственного интеллекта могут объединять расширенные рабочие процессы ИИ и машинного обучения для полного автоматизации глотания, подготовки данных и разрешения сложного идентификации.

• За автоматизацией: Агент разрешения идентификации может противостоять разрешению тяжелой идентификации со скоростью и точностью, используя ИИ для сканирования и идентификации соответствующих данных клиента, данных о стандартизации и применять правила стандартизации, все без ручного кода. Как только данные будут подготовлены, агент использует смесь методов гармонизации с нюансом, который отражает сложность реального мира, целостно идентифицируя, какие записи принадлежат каждому клиенту и применяя новый универсальный идентификатор к каждому профилю клиента.
• Облегчение для данных: Объяснение является обязательной в эту эпоху нового ИИ, особенно когда речь идет о данных клиентов. Что делает этот агент ИИ особенно мощным, так это полностью прозрачный пользовательский интерфейс, поэтому вы можете увидеть, как каждое соединение создается с использованием контрольных задач и инструментов QA для понимания и улучшения модели. Важно получить точный ответ на идентичность, но способ приходит агент к ответу, так же важно для создания уверенности в процессе разрешения идентичности и обеспечить быстрый способ предотвращения проблем.
• Создание данных может: Агент напрямую интегрирован с существующими платформами данных, такими как Lakhouse Data, такие как моменты данных и снежинки, что позволяет организациям быстро подключать и эксплуатировать данные клиентов в своей основной инфраструктуре для инициатив ИИ.

Результатом является единственное, точное представление клиента, которое обеспечивает более быстрое, умное участие с ИИ.

Влияние реального мира

Во всех секторах, Резолюция идентичности имеет важное значение Постоянное решение задач и измерение значений для разблокировки, а агент ИИ может быстро ускорить. Компании по финансовым услугам могут улучшить процессы посадки клиентов и улучшить мошенничество, точно связав различные точки данных. Автомобильные бренды могут создавать единые профили клиентов для поддержки персонализированного обслуживания, предложений целевых автомобилей и напоминаний о проактивном обслуживании. В индустрии путешествий и гостеприимства бренды могут предоставить более подходящие предложения лояльности и коммуникации, создавая единые профили на основе реального поведения и пожеланий путешественников.

Организации, которые уже размещают этого агента ИИ, видят измеримые результаты. Один ведущий ритейлер показал 3,5 миллиона до отчета о клиенте ERECH E -PAST, открыв значительные новые варианты выручки всего за несколько недель. Профессиональная спортивная команда использовала эту технологию, чтобы обнаружить более глубокое понимание фанатов, позволяя более индивидуальному и значимому участию. В обоих случаях успех был не просто большим количеством данных. Речь шла о правильных данных, организованных и доступных правильно.

Независимо от отрасли, агент по разрешению идентификации предлагает путь к более информированным решениям, более высокой активации и более персонализированному качеством клиентов, что все сделало возможным с подключенными, высококачественными данными.

Подготовка к будущему на основе ИИ

По мере роста принятия искусственного интеллекта многие организации считают, что качество данных, а не сложность модели, является реальным препятствием для успеха. Олименные, противоречивые данные клиентов могут подорвать даже самые передовые усилия.

Агент AI устраняет это препятствие для разрешения личности, преобразуя фрагментированные данные в соответствующих, реальных профилях клиентов без месяцев сложной работы по разработке данных. Эта стабильная база данных делает выводы ИИ более точными, реализуются и координируются с бизнес -целями, будь то персонализированные поездки клиентов, предоставляет стратегическую целевую аудиторию или решения в режиме реального времени.

Проверьте демонстрацию агента по разрешению личных данных Amperity