虽然数据是人工智能通过机器学习 (ML) 变得越来越聪明的命脉，但它仍然只是人工智能工作方式的一部分。您仍然需要架构、算法、训练流程、计算资源和数据清理来与输入的数据协同工作。
数据永不完整 此外，重要的是要记住，数据集永远不会完整，尤其是 澳大利亚电报电话号码列表 在我们这个充满隐私限制和安全措施的世界。因此，如果 CX 团队在设计具有 AI 的客户体验产品时等待“数据完全完整”，那么完整的解决方案可能永远不会实现，因为总会有更多的数据使系统变得更加智能。
超越感知极限 有时，你只需要努力。在史蒂夫·乔布斯领导的苹果时代，我学到的一件很棒的事情就是，拥护有意义的想法并推动自己超越感知极限具有巨大的价值。当工程师觉得数据还不够完善时，这种心态是必要的。
我认为重要的是要记住，数据并不是人工智能在客户体验中唯一的典型输入。此外，不要为了实现“完美”而牺牲“好”。 相关数据是关键 尽管如此，拥有足够的相关数据仍然至关重要。问题越复杂，你就应该拥有越多的训练数据。
但利用现有数据可以帮助产品团队避免陷入陷阱——希望拥有更多、更好的数据——这会阻碍产品开发，并可能使你的 CX 落后于竞争对手。 相关文章： 人工智能和数据分析如何推动个性化战略 加入领先的客户体验专业人士社区 输入工作邮箱 加入社区 提交此表格即表示您同意我们的隐私政策并同意 SMG/CMSWire 的联系。