輔助性技術和智慧技術可能會使創新可能性和產業對客戶的理解步入全新層面。
圖片：若想打造更個性化更優質的使用者體驗，顯然，AI技術必須成為品牌體驗的研發和設計中的重中之重。
人工智慧（AI）和機器學習（ML）極具引發重大轉變的潛力。這些技術將讓品牌更接近客戶的期望、愛好和情感，驅動新一代創造性品牌體驗。輔助性和智慧技術正風馳電掣，我們來到了一個充滿無限可能的新世界。
AI和ML應用的方式非常多，而用機器學習促進商業決策和產品推薦正越發普遍。不管是在亞馬遜上購物，在Netflix上看電視，還是叫輛Uber，在Facebook上給好友加標籤等，無一不會用到機器學習。還有很多創造性的試驗中ML可用來創造藝術作品，比如“The Next Rembrandt app”“machine music composition（機器音樂合成）”，“TV show script generation（電視節目劇本生成）”等。正如20世紀中期的電一樣，AI也將轉變產業和技術的發展，但AI還有可能改變藝術、創造力、以及品牌和機構創造新一代體驗的方式。
人們很容易將AI和ML當做新興技術，但其實它們歷史悠久。計算技術誕生之初AI研究就已開始，只是在近幾年AI技術才變得更加強大、靈活和易於實現。由於英特爾，谷歌，蘋果和Facebook等企業的鉅額投資，湧現了更好的演算法和更快更低成本的硬體。
機器輔助體驗成功的關鍵是資料。將大資料轉化為有用的資料是一項艱鉅的工作。這也是機構和品牌尋找機遇的地方。Netflix 已經成功地從消費者資料中受益，現在Netflix 已可以在節目開拍之前知道哪些節目和演員會成為熱點。
有個重大難題是，獲取到的資料大多都不是智慧的。這些資料經常不能反映使用者的愛好，或者經過大量資料分析並不能提供驅動戰略和創造力的洞見。在超連線的世界中，傳統的網頁和移動分析方法效果並不好。人口統計，網頁瀏覽量，網頁點選量，標籤等很難揭露真正的消費者學習行為。而生活方式，情感和工作情況成為了問題的關鍵。Spotify 將使用者習慣如愛好清單建立等行為與眾包行為結合起來，打造了個性化的播放列表推薦，用以創造性地解決該問題，
品牌都想知道客戶對其服務、產品和內容的感受。然而目前，品牌似乎只瞭解使用者的部分觀點而非整體感受。新興的各類介面就將在這個領域推動產業發展，從直接廣而告之這種一帶而過的雙向互動轉變成品牌與使用者之間更自然的對話。
1對1的資訊傳送，語音支援服務和自然語言處理等新型介面和互動方式不斷產生，使得我們對客戶的理解變得更加深刻。再加上連線裝置的持續增長，從使用者行為中獲取智慧資料的可能性也隨之迅速擴大。
資料是AI的燃料。據 Internet Live Stats，全球約有35億人使用網際網路並生成指數級資料。IDC認為，到2020年人類將創造44ZB的資料。而由於兩種因素，這些資料將越來越智慧。首先，連線裝置增多意味著我們將需要對客戶生活方式進行更整體的瞭解。第二，資訊和對話平臺如微信，Line，Slack ，Facebook 等的增長，將源源不斷地提供基於對話的資料。這將導致新一輪智慧資料的浪潮，產業對使用者的理解將到達全新的層面。
AI讓我們以更加個性化的方式理解複雜的互動形式，如語音，文字對話，圖片，影片等。我們能夠將使用者的互動分類，而智慧解決方案可以理解使用者所說的內容。如果我們能瞭解使用者某個互動行為的意圖和情感，就能據此做出反應。使用者對服務滿意還是沮喪？內容討喜還是中庸？這種定性理解是網頁瀏覽量和點選量中得不到的。（同樣來自R/GA的 Jay Zasa最近有篇很棒的文章，創造有意義的bot和對話式服務的挑戰（http：//www。fastcocreate。com/3060233/how-to-make-chatbots-that-are-actually-worth-talking-to）。
更重要的是，機器比人類學習的速度快得多。機器可以持續發展和提高，測試響應方法，使用者意圖和情感，以增強服務的質量。機器還可以解決真正的個性化服務一直以來無可奈何的可伸縮性問題。因此，如果機器輔助的個人服務在正確的時間和地點恰好奉上你需要的東西，為什麼還要去某個網站上浪費時間搜素呢？畢竟，我們的終極目標就是為客戶創造最簡單和最有意義的體驗。
機器不大可能接管世界或引領創新，但如果我們想要建立更好、更簡單、更個性化的體驗，很明顯，AI技術必須作為品牌體驗的研發和設計中的重中之重。AI將成為品牌和機構的創造性的終極工具，幫助他們打造有持續價值的更豐富的體驗。
機器也不太可能複製人類獨特的創造性元素（至少目前看來如此），但人們和品牌的對話正逐漸變得更加智慧、超連線而且不間斷。技術演進飛快，產業沒有猶豫的時間。我們需要用新方式使用認知技術，勇敢地打破常規，並建立非一蹴而就的單調體驗。這樣，品牌與客戶的關係就會不斷加深。