行业领导者已经在客户支持等领域利用人工智能聊天机器人的力量来改善客户体验并降低成本。
一个很好的例子是 Klarna，一家专注于在线金融服务的金融科技公司。它利用人工智能有效地将员工人数减少了近一半：由 OpenAI 提供支持的 Klarna 人工智能助手在第一个月就处理了三分之二的客户服务聊天。它在解决差事方面更加准确，这使得重复咨询量下降了 25%。
Klarna 截图
2.人工智能图像识别
使系统能够识别和分类图像或视频中的物体、人物、文本或场景。
此前，这项技术仅用于科学领域（例如，Google 曾使用该技术对网站上的图片进行分类）。如今，AI 图像识别已应用于许多领域，在电子商务领域尤其有效。
个人护理和美容零售商丝芙兰（Sephora）就是利用人工智能提高线上和实体店转化率的一个很好的例子。
该公司提供 Virtual Artist 技术，让客户可以通过移动应用程序试用数千种丝芙兰产品。丝芙兰 Color Match 在商店内提供，可帮助客户进行色调匹配，并为其产品系列提供产品推荐。
这两种技术都承担了曾经属于（人类）店员的职责，而且 澳大利亚商业邮件列表 很明显，这项技术让用户受益，因为 丝芙兰通过虚拟试穿体验将在线化妆品销售额提高了 35%。
Sephora 网站的示例屏幕
3. 用户体验中的情感分析人工智能
人工智能为我们提供了构建全新、更加以人为本的技术互动的机会。想象一下，一个数字界面不仅可以适应你的行为，还可以适应你的情绪。
一个很好的例子就是面部表情分析。手机或笔记本电脑上的摄像头可以实时分析你的面部表情，并为你提供最适合的内容。
我们将获得根据我们当前特定需求量身定制的产品，而不是千篇一律的产品。体验会适应用户及其需求，而不是用户适应 UI。
这项技术可以应用于各种场合，从一般用途到教育场合。流媒体服务充分利用这项技术来了解用户的喜好，例如Spotify的情况。人工智能技术对虚拟教室非常有效：在香港，几所学校正在使用一种新工具，可以在学生在家学习时“观察”他们的面部表情，以判断他们对课堂作业的反应（他们是否对学习新科目感到高兴）。这有助于使虚拟教室与真实教室一样好。
4 Little Trees 分析学生的面部表情。图片来自 CNN
但无需看人脸，只需分析声音，就可以分析情绪。声调、音调、语速、音量和说话方式等声音线索可以识别说话者的情绪状态。
通过将说话内容与说话方式相结合，系统可以提高情绪检测的准确性。考虑到全球约有 20% 的人使用语音搜索（Statista），这项技术变得至关重要，因为它直接影响用户满意度。
