在以关系为核心的金融与服务行业中,技术的最终价值并非取代人,而是放大人与人之间的连接。美国运通(American Express)在将生成式人工智能融入客户服务与旅行咨询的实践中,展现了如何以技术为工具、以人为中心,既提高效率又提升服务的温度。通过对前线人员的实时增强与后台的知识治理,美国运通正在打造一种"关系驱动、技术赋能"的服务模式,使客户感到被理解、被重视,同时确保企业在合规与安全上经得起考验。 生成式人工智能赋能前线人员的思路非常直接但执行难度很高:把海量信息、复杂规则和现实情境融合成可即时使用的建议,嵌入到客服与旅行顾问的工作流中。Travel Counselor Assist是美国运通在前线率先落地的功能之一,它将大型语言模型与实时数据结合,在与客户互动的过程中提供高质量、上下文相关的建议。相比传统的人工检索或静态脚本,这种实时智能支持能够减少人工搜索时间、降低决策疲劳,并为客户呈现更个性化的解决方案。
Travel Counselor Assist带来的直接效果既体现在同事体验上,也体现在客户满意度上。全球88%的旅行顾问表示对该工具高度满意,认为它简化了工作流程、提升了专业自信,并帮助他们更快速、更准确地回应持卡人需求。在复杂的旅行场景中,顾问可以借助系统推荐的行程替代方案、签证及入境提醒、航班组合建议等内容,将更多注意力放在与客户的情感连接与场景判断上,而非耗费在检索与整理信息的机械性工作上。 在客服生态中,知识的可获得性和准确性是解决率与客户体验的基石。Colleague Help Center Knowledge Assist是一款面向内部同事的生成式AI聊天助手,旨在把批准过的内容转化为直译式的可用答案,减少同事在海量文档中翻找的时间。这种由模型生成并基于经审核信息的答案,能把复杂政策、流程与常见问题用更易理解的语言呈现,帮助前线更快地解决客户问题。
知识型工具的落地依赖于严谨的知识工程流程。为提高AI生成答案的准确率,美国运通对数千份文档进行了重新格式化与治理。截至2025年5月,美国的知识助理在生成答案时的准确率达到了98%。这个数字不仅代表技术能力,也体现了在内容审核、版本管理与来源可追溯性方面投入的工程与流程工作。高准确率减少了回电率,提升了首问解决率,从而带来更好的客户体验和更高的同事工作满意度。 要在企业级环境中把生成式AI工具变成"可以信赖的同事",技术实现之外的结构性保障同样关键。
美国运通的工程团队围绕可扩展性、可观测性和负责的AI治理搭建了端到端管线。架构设计考虑到低延迟与高可用性,确保前线在高峰期也能得到稳定支持。可观测性则通过深度监控、反馈回路与人工审查机制来实现,持续捕捉性能指标、查询分布与模型输出质量,以便快速回溯与优化。 负责的AI治理在企业部署中起着决定性作用。每一个模型在上线前都要通过一个有治理保障的评估框架,重点检测公平性、可解释性与可追溯性。这样的流程确保了模型在面对不同客户群体或罕见情景时不会放大偏差或产生不可预见的风险。
更重要的是,将人类监督和责任机制嵌入到日常运维中,使得当模型输出存在不确定性时,前线人员能够及时切换到人工决策路径,保证客户服务不因技术失误而受损。 在数据隐私与合规方面,金融服务行业有更高的门槛。美国运通在设计Gen AI系统时坚持"不以信任为代价"的原则,严格遵循隐私声明与服务条款的约束。数据摄取、存储与处理流程经过加密与权限控制,模型训练与推理环节也在受控环境中完成,防止敏感信息泄露或滥用。通过这些工程与治理措施,企业在推动创新的同时,维持了品牌承诺中的安全与可靠。 生成式AI为前线带来的另一个重要价值在于知识的持续改进能力。
传统知识库通常静态、更新滞后,而结合生成式模型后,企业可以更快地识别内容盲点与政策冲突。通过对前线查询日志的分析与模型输出的反馈回路,知识治理团队可以高效地定位需要更新或澄清的文档,推动知识库的迭代,从而在根源上减少错误传播。知识的规模化治理成为提升准确率与一致性的长期策略。 技术落地的成功也离不开对员工体验的深度理解。美国运通团队强调工具要真正融入工作流,而不是成为额外负担。界面设计注重最小中断,智能建议以非侵入式方式呈现,便于同事在与客户的互动中自然采纳建议。
同时,组织提供系统化培训与持续支持,帮助同事理解AI的能力与限制,学会在不确定场景中审慎使用模型输出。 除了直接的效率提升,生成式AI还为服务的个性化提供了新的路径。通过实时理解客户语境、历史偏好与旅程细节,系统可以提出更贴合客户需求的解决方案,无论是定制化的旅行建议还是更合理的纠纷处理策略。个性化不仅增强了客户的满意度,也帮助构建长期信任 - - 而信任恰恰是美国运通品牌价值的核心之一。 任何技术在实践中都会遇到挑战。生成式AI面临的常见问题包括模型幻觉、隐私曝光和合规边界模糊。
为缓解这些风险,美国运通采用了多层防护策略。首先,通过严格的内容审核与来源标注,降低模型产生不准确或未经批准信息的概率。其次,系统设计允许在高风险场景强制触发人工介入,从而保证关键决策始终有人类把关。再次,持续的性能监控能够在模型偏离既定指标时及时报警并回滚更新。 在组织层面,推动AI赋能转型也需要文化与能力建设。技术团队与业务团队的紧密协作、共享目标与快速迭代的心态,是实现从试点到规模化的关键。
美国运通的工程与业务负责人通过共同制定可衡量的指标、定期回顾用户反馈,并在内部推广成功案例,逐步形成以数据和用户体验为导向的决策机制。 面向未来,生成式AI在金融服务和旅行体验领域还有更多可能性。更细粒度的个性化、跨渠道无缝衔接的客户旅程以及更智能的异常情境识别,都会进一步提升服务质量。同时,随着模型可解释性和可靠性技术的发展,企业能够在保持高效率的同时,提供更加透明和可审计的服务流程。 然而,无论技术如何进步,核心始终围绕人的需求。美国运通反复强调"关系驱动",其意义在于技术应当使人更容易做到倾听、理解与回应。
生成式AI的价值,不在于把机器放在沟通的中心,而在于把更多的时间与注意力留给人,让员工能在关键时刻展现同理心与专业判断。 实践证明,当技术与文化、治理与工程相结合时,企业可以在规模化创新中守住信任的底线。美国运通通过Travel Counselor Assist与Knowledge Assist等落地案例,不仅提高了前线效率与准确率,也让同事感到更有能力为客户提供个性化、可信赖的服务。那些"省去五次点击、更快回到客户身边"的小改进,叠加起来便是长期的客户忠诚度与品牌价值。 总结来看,生成式人工智能在美国运通的应用是一场以人为本的技术实践:它通过实时智能、精确的知识检索与严格的治理流程,放大了前线人员为客户创造价值的能力。在确保隐私与合规的前提下,这种"以关系为先、以技术为辅"的策略,展示了金融与服务行业在未来如何用人工智能提升人际连接、优化客户体验与巩固信任。
随着技术成熟与治理体系不断完善,生成式AI将继续成为增强服务质量与提升同事能力的重要工具,而真正的胜利,是让每一次客户互动都更有温度、更值得信赖。 。
