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加拿大航空每年为4500万客户提供服务，其中大多数在线或通过其移动应用程序进行预订，为了更好地了解其客户并最终改善其移动应用体验，该公司部署了人工智能和机器学习数据分析系统。

该系统提供了跨数字和离线渠道的客户行为的洞察力，公司领导者利用数据分析洞察面向客户的性能增强和简化的网站体验。

4． 在娱乐领域，人工智能与票务机器人展开战斗。

互联网通过引入易访问的二级票务市场，改变了现场活动的动态。最近，黄牛机器人购买了大量的票，耗尽了供应，然后立即提供这些票以加价出售。

对于那些想要购买热门演唱会或季后赛门票的球迷来说，这种体验常常令人沮丧，或者超出预算，或者两者兼而有之。

Ticketmaster求助于人工智能，利用一种名为verify Fan的机器学习系统重写规则。该系统要求购票者在售票前登记自己的兴趣。

在后台，人工智能系统分析每一个注册者来识别黄牛机器人。这导致使用验证过的风扇的门票只有5％最终在二级市场售出，艺人和粉丝们对这次购票体验更加满意。

5． 对于一个豪华酒店品牌来说，新的见解需要新的AI。

为了更好地了解客户，酒店业长期以来一直使用神秘顾客和客户调查等技术。利用许多在线评论网站的内容以及诚实的客户反馈被认为在技术上是困难的或过于昂贵的。

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但是，由于像用户特定页面布局这样的基本个性化已经成为获得令人难忘的客户体验的关键因素，因此需要极端的个性化，这就是高级机器学习发挥作用的地方。

例如，极端个性化超越了一次性的个性化时事通讯，而是在正确的时间、正确的设备上、以完美的信息为客户量身定制的促销活动，可以把它看作从客户细分到受众的转变。

2． 对于一家全球性银行，人工智能建立了信任和忠诚。

苏格兰皇家银行（RBS）管理着7个品牌、8个不同渠道的1700万客户。该公司的历史战略侧重于激进的销售目标，旨在提高客户对新信用卡的购买量。

然而，从客户的角度来看，这相当于一堆电子垃圾和纸质垃圾。苏格兰皇家银行试图彻底改善与客户的关系，转而求助于人工智能来改变客户体验。

它的方法是将数据智能应用到全新的客户联系方式中。例如，当一个客户反复透支他或她的账户时，AI会标记出合适的银行人员，以便向客户提供财务建议。“这是一场持续的对话，”一名公司高管表示。

3．对于一家航空公司来说，新的数据智能推动了CX的创新。