虽然企业多年来一直在努力深入了解客户，但有了人工智能，企业就可以利用数据生成客户的数字孪生。然后，这些数据可用于研究客户偏好以及优化和个性化客户旅程所需的内容。
NICE 公司人工智能数据管理 CX 工程总监 Carmit DiAndrea 解释说：”数字孪生是企业与人工智能的互动训练场，可以对客户体验进行微调。”
数字孪生使企业能够更深层次地了解他们的客户——想想看，拥有一个客户的复制品，就可以像与实际客户互动一样与客户互动。
当人工智能使用数字孪生进行训练时，它可以测试不同类型的互动和回应，从而找出与单个客户互动的最佳方式。
通过小组活动或调查等方法了解客户需要花费更长的时间，而且依赖于人类的日程安排，而数字孪生让人工智能可以不受人类日程安排的影响，对客户数据进行训练。
DiAndrea 说：”这让企业能够更快、更深入地了解客户。”
数字孪生可以成为强大的工具Cresta 首席执行官 Ping Wu 解释说，在联络中心环境中，数字孪生可以成为企业领导者洞察客户、更好地预测客户需求的有力工具。
例如，数字孪生技术可以揭示客户对身份和验证流程的不满，从而突出企业简化流程的必要性，避免成为座席人员的痛点。
他说：”除了创建客户的虚拟副本，数字孪生技术还可用于开发代理和主管的副本。”
例如，企业可以利用综合数据建立人类代理的数字孪生，并将这些信息放大到虚拟代理产品中。
此外，企业领导者还可以利用现有的知识库、培训材料和顶尖座席人员的行为，建立联络中心主管的复制品。
Ping Wu说：”这些数字孪生可以用来对新的和现有的代理进行角色扮演培训，帮助代理更快地上岗。”
DiAndrea 表示，随着人工智能变得越来越智能，企业创建和管理数字孪生技术将变得更加容易。
“人工智能在数字孪生中的作用是双重的，”他说。”它可以用来创建数字孪生，利用组织的数据生成准确的客户复制品”。
人工智能还可以利用数字孪生技术训练自身变得更加智能，但关键在于使用正确的、专门为客户服务而构建的人工智能，因为只有经过客户服务数据训练的人工智能才能生成最准确的数字孪生。
关键利益相关者、最佳实践Wu 表示，在识别和实施数字孪生等新客户体验技术时，首席技术官、首席信息官和客户体验官通常是企业的主要决策者。
他说：”这些领导者将审查该技术是否符合公司的整体业务目标，是否能提高客户参与度，以及企业是否为广泛实施做好了准备。”
他补充说，企业领导者还需要考虑成本效益。
“在数字孪生的情况下，企业将需要专注于开发集成和分析大量数据，而这可能是相当昂贵的，”Wu 说。
已实施专为 CX 构建的 AI 的组织已经开始了数字孪生之旅。DiAndrea 表示，使用专为 CX 构建的 AI 从 CX 数据中生成可操作的见解是第一步。
“此外，组织需要使用以交互为中心的单一云平台，”她说，并指出数字孪生的创建需要大量数据。“
这就是为什么组织通过云平台建立强大的 CX 数据管理非常重要。
从 Wu 的角度来看，开发和维护数字孪生技术的主要挑战在于组织的数据。
避免陷阱，最大限度降低数字孪生的风险创建和维护数字孪生系统需要大量数据，因此企业必须采取强有力的安全和合规措施，确保数据安全。
确保数据安全和合规性是实施数字孪生技术需要跨部门方法的原因，包括信息技术和信息安全，以监督和监测技术的发展。
Wu告诫说，数字孪生的好坏取决于用于训练它们的数据： 虽然数字孪生可以成为预测客户行为的有用工具，但数字孪生仍然受到可用数据的限制，在作出反应时可能不准确。
他说：”数字孪生也无法解释人类的意外行为和情绪。这些虚拟复制品并不总能准确模拟升级后的客户行为”。”
DiAndrea 说，建立员工对数字孪生技术的信任非常重要，因为这是一个新概念，组织内的员工可能需要一段时间才能习惯。
她说：”企业应该制定一个计划，在整个推广过程中对员工进行教育，让他们对使用数字孪生技术感到得心应手。数字孪生开发可能会耗费企业大量的时间和金钱，但如果企业已经拥有了以交互为中心的云平台和专为客户体验而设计的人工智能这一坚实基础，就可以减轻这一问题。”
“这可以大大降低成本，缩短实现价值的时间，”DiAndrea 说。
