通常，客服中心的工作模式是快速接听电话、寻找解决方案、记录原因并转向队列中的下一位客户。然而，仅凭几分钟的通话时长，往往难以获取有效信息。如果存在一种技术，能将此类互动转化为未来的经验积累呢？
这项技术已然存在，且其应用不限于电话沟通——任何形式的客户与企业对话皆可被分析。更重要的是，判断体验积极与否的关键并非仅是语音语调，而是整体沟通语境。地域文化特色与习惯表达在解读过程中起着至关重要的作用，例如用户评论事件时可能语速急促却未必心存不满，或使用不含负面含义的口语化表达。.
借助生成式人工智能（不仅实现任务自动化，更能分析数据并生成洞察），企业除解决具体问题外，还可审查海量文件与数据，识别对话中的不满模式，预测需求趋势，从而助力优化客户旅程。.
“人工智能对每次互动进行精细分析，这种覆盖广度与处理速度是人类分析师在庞大数据量面前难以企及的。该工具通过从微小对话中捕捉商机，将洞察转化为可执行的商业智能。”专业从事生成式AI交互转化解决方案的 AIDA, 平台创始人卡洛斯·塞纳解释道。.
巴西已成为该AI应用领域的全球引领者：根据谷歌委托开展的调研，该国生成式人工智能使用率位居世界前列——去年54%的受访者确认使用该技术，远超全球48%的平均水平。.
在客户服务场景中，生成式AI的应用已超越聊天机器人、虚拟助手等传统自动化接触模式。毕竟即使在自动化交互中，用户体验也未必尽如人意。因此更复杂的服务场景——乃至客户自身——仍需要人类坐席的介入。.
正是在这些场景中，生成式AI的深层价值得以凸显：通过分析客户与坐席的对话行为，识别不满模式并定位摩擦节点，为实现持续优化的高效客户旅程提供支持。工具实施的数据分析能助力品牌精准把握服务瓶颈与主要不满根源，无需任何“主观猜测”。由此制定的改进决策基础更为扎实，也更易产生积极成效。.
“塞纳总结道：‘人工智能不仅回应客户诉求，更助力企业将每次互动转化为服务升级的契机，最终构建起真正的信息溯源体系以解决根本问题。善于倾听、反思、分析与统筹处理客户诉求，可能成为流失客户或赢得终身客户的关键差异。看似矛盾的是，这项技术最终通过赋能更人性化的服务体验成为重要盟友。’.
