Subramanian表示：“MeRA的推出对UPS来说是一次变革，它改变了我们向客户提供一流服务的方式。通过减轻人工代理的负担，使他们能够专注于处理更复杂和细致的客户需求。”
在试点测试期间，MeRA帮助UPS将处理客户电子邮件的时间减少了50%。每天大约接收52,000封客户电子邮件的UPS通过这一系统，使代理确认由模型提出的所有回复。这种转变到确认角色——与标准化的工作流程相结合——为公司节省了时间和金钱。
MeRA项目还因其在IT创新和领导力方面的成就，为UPS赢得了2024年CIO 100奖。
据Daniel Saroff, IDC咨询和研究部的集团副总裁表示，客户服务正在成为当今企业中GenAI的主要应用场景之一。
Saroff指出：“根据2024年1月IDC未来企业韧性与支出调查波浪1的研究结果，认为他们的业务在未来18个月内将被GenAI显著颠覆的公司，也选择了面向客户的应用作为首选应用，占比30.8%。企业非常担心，如果不将GenAI应用于面向客户的应用程序，他们将面临高风险的颠覆。”
为UPS使用GenAI的联络中心只是一个起点。MeRA，该研发团队首次在11月投入有限生产，将被适应和扩展到所有类别的客户联系，并将应用于企业内的其他功能，包括人力资源、销售和财务，Subramanian表示。
Subramanian补充说：“与MeRA的旅程才刚刚开始。”他指出，这一工具促使UPS重新思考并完善其AI培训方法。“我们建立的框架不仅是我们UPS呼叫中心的一次突破，而且是企业未来AI应用的蓝图。”
这一AI工具可以访问客户代理使用的知识库，以获得企业程序的信息，以及回答各种客户问题的数据。MeRA的独特之处在于它采用了一个名为“思维链”的顺序推理逻辑框架，并具有更高级的情感分析能力，例如包括根据客户问题自定义回应语气的能力。
Subramanian 引用了一个典型的客户请求——将包裹留待自取——来说明这个工具的复杂性。他说，这一请求至少有三种可能的解决方案，具体取决于多种因素，如包裹的追踪历史、发货人对包裹的指定限制以及UPS司机之前的配送尝试。
他解释说：“包裹追踪历史由邮件支持代理实时从内部可视性门户拉取，显示包裹的历史和当前位置。代理必须参考这些信息，以知道如何应对各种情况。”
模型使用公司数据，如政策、程序和发货数据，来自动化和增强客户服务，显示出GenAI尽管还处于初期阶段，但已开始朝着与人类协作迈进，分析人士指出。
Forrester 的分析师 Rowen Curran 和 J.P. Gownder 在去年11月的一篇博客文章中写道：“2023年上半年看到许多用例专注于如何提高个人在写作、内容创造或编码任务中的生产力，特别是在市场营销、销售和开发团队中。”
他们写道：“当今的GenAI用例正在超越个人增强，向组织更深更远的地方延伸，连接组织知识。随着这些应用程序访问更多知识，它们正在连接个人和团队，不仅在人与人之间，也在人与机器之间，促进更好的协作。”
麻省理工学院斯隆管理学院的高级讲师、全球机会论坛创始人 George Westerman 也看到，客户服务是企业GenAI策略的一个极好的起点。
“一种公司正在积极研究GenAI应用的最常见领域就是客户服务，”他说。“它可以处理常规的信息收集，通常还包括一到两级的支持。这就释放了人工客服去处理更复杂的问题。”
尽管UPS在大约六个月内构想并投入生产，但其分阶段的方法使公司能够“彻底测试和微调系统，确保在全面部署时，MeRA能够无缝整合到我们的运营中，”Subramanian说。
他补充说，GenAI对今天的CIO和IT专业人士来说是一个巨大的挑战，因为它是一个不断变化的目标。他说，AI工具的不断变化以及涉及的众多变量，给研发团队带来了挑战。尽管如此，Subramanian对MeRA能够继续进化并学会处理最复杂的客户请求和业务流程持有信心。
“GenAI领域不断变化，每月都有新的解决方案、框架和模型发布，”Subramanian说，并指出团队必须教导模型理解定制电子邮件，然后遵循政策和程序提供正确的回应。
UPS发现在某些情况下，通用的大型语言模型（LLM）理解或处理单词和短语的方式与公司对其业务的预期不同。因此，UPS正在投资于训练模型，以适应其企业数据集。
对于MeRA项目，UPS最初采用了微软OpenAI的LLM，包括GPT 3.5 Turbo和GPT4。展望未来，UPS将采取多方面的方法来实施其GenAI策略，并将评估每一个框架。“随着技术的迅速发展，我们并未固定使用某一个模型，”一位公司代表如是说。
Subramanian表示：“我们实施了一个定制训练的AI代理框架，这个框架基于UPS的业务规则和知识库进行训练，并进行了细微调整，以确保在提供给LLM生成回应时的一致性和准确性。”他相信这种方法将随着公司将这一工具从联系中心推广到整个企业，为MeRA项目服务良好。
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