Ameren是一家收入规模近60亿美元的能源公司,位于美国圣路易斯,在覆盖密苏里州和伊利诺伊州的6.4万平方英里区域内,拥有240万个电力客户和超过90万个天然气客户。该公司的数字化负责人Bhavani Amirthalingam,自2018年初以来一直担任首席数字信息官,其中在CIO职责方面,她主要负责公司的应用、基础设施、数据中心、最终用户计算等方面;在数字化职责方面,她负责确立如何利用数字技术提供差异化的客户体验。此外,她还负责新兴技术,帮助实现可持续的、安全的且可靠的未来能源网络。
Amirthalingam指出,Ameren拥有数百万个联网设备接入电网,为客户提供更高的可靠性和更好的服务。她说:“我的团队提供适当水平的自动化和分析,获取来自联网设备中的数据,为扩展和发展未来电网提供所需的通信基础设施,而且有一点需要重点强调,当前信息技术[IT]和运营技术[OT]正在融合,随着未来电网不断发展,针对关键基础设施的网络安全[包括IT和OT]是很重要的。”
当人们想到全球一流客户体验的时候,可能会联想到那些B2C的企业。Amirthalingam以此作为类比,用客户体验去影响Ameren的客户。“现在数字渠道已经成为首选的渠道,我们有超过四分之三的客户互动是通过数字渠道进行的。我们的客户战略核心,就是提供无缝的、安全的、无摩擦的数字客户体验。随着电网的不断发展,我们需要有更多围绕太阳能和风能的分布式资源加入进来,以打造新的产品和服务。而通过我们的数字渠道为客户提供更多选择,是一个关键的因素。”Ameren的目标,是到2050年前实现净零碳,而利用数字开发更智能、更可持续的电网,将对实现这一目标发挥重要的作用,Amirthalingam强调说。
Amirthalingam举例提到了她的团队在推动智能电表技术方面所做的努力。目前她的团队已经在整个美国伊利诺伊州部署了该系统,而且正在密苏里州进行部署,他们的目标为客户提供更好的能源可见性和更好的选择,与此同时,也可以为电网提供更高的可靠性。
另一个方面,是促进与客户的沟通,在他们需要的时候与之互动。请记住,有多达四分之三的客户互动是从数字化开始的,这意味着,让客服具备通过多渠道与客户展开互动的能力,同时也为他们提供关于每个客户的全方位画像,可以消除客服与客户互动过程中可能产生的摩擦。而且,双方的互动可以是电话或线上聊天的方式,让客服了解每个客户与该企业的互动情况、历史沟通记录、账单信息等等,这样让客服能够更容易地解决客户的问题。
通过这些不同的触点,Ameren高管们已经了解到客户最看重的是能源可靠性和可负担性。 Amirthalingam说:“在我们思考、想象和构建未来电网时,我们始终把这一点放在首位。这就需要借助数字化和强大的自动化,为我们的客户提供适当水平的弹性和可靠性。”
可靠性还意味着通过提供数据并应用人工智能来了解资产的健康状况和性能,同时还要考虑植被管理和电压优化等重要因素,所有这些都有助于推动客户很看重的可负担性目标。
提及联网设备的扩展,Amirthalingam指出,每增加一台设备,威胁面就会扩大。因此,网络安全仍然是一个重点领域。她指出,网络安全不仅仅是流程和技术,还必须是一种文化属性。此外,她还提到了零信任以及利用AI挖掘数据以发现可能预示着新型网络安全问题的模式,这些都是很重要的。
Amirthalingam代表了CIO和CDO角色的未来方向,在推动顶层和底层的同时改进客户体验方面,她为其他人提供了一个可以效仿的模型。
好文章,需要你的鼓励
大数据可观测性初创公司Monte Carlo Data推出全新Agent Observability产品,为AI应用提供全方位数据和AI可观测性。该工具帮助团队检测、分类和修复生产环境中AI应用的可靠性问题,防止代价高昂的"幻觉"现象,避免客户信任度下降和系统宕机。新产品采用大语言模型作为评判器的技术,能够同时监控AI数据输入和输出,提供统一的AI可观测性解决方案。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
网络安全公司Aikido披露了迄今最大规模的npm供应链攻击事件。攻击者通过钓鱼邮件获取维护者账户凭证,向18个热门JavaScript包注入恶意代码,这些包每周下载量超过26亿次。恶意代码专门劫持加密货币交易,监控浏览器API接口将资金转移至攻击者地址。受影响的包括chalk、debug等广泛使用的开发工具库。虽然攻击在5分钟内被发现并及时公开,但专家警告此类上游攻击极具破坏性,可能与朝鲜黑客组织相关。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。