美国国家经济研究局：经验少的员工可从ChatGPT等生成式AI，获得高收益

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美国国家经济研究局（NBER）发布了一份名为《工作中的生成式AI》的论文。（下载地址：https://www.nber.org/papers/w31161）

该论文通过使用5,179 名客户代理的数据，研究了基于生成式AI对话（实验工具根据OpenAI GPT系列模型打造）助理的交错引入。

数据显示，在应用生成式AI后，客服人员平均劳动力提升了14%；工作经验较少的员工可以从生成式AI获取高收益，对于经验丰富员工的影响却很小。此外，生成式AI对于改善客户体验、减少管理干预并提升员工的留存率起到一定的作用。

该论文由麻省理工学院斯隆管理学院副教授Danielle Li，麻省理工学院斯隆管理学院博士候选人Lindsey Raymond和斯坦福大学教授Erik Brynjolfsson联合著作。其中，Danielle和Erik还是美国国家经济研究局的研究员。

ChatGPT、Midjourney、Stable Difusion、GitHub Copilot、DALL-E等一大批卓越的生成式AI产品出现，将生成式AI和大语言模型受到了全球各行业的关注、热议和应用。

这些产品可以自动生成文本、图片、视频、音乐、代码等，与其他创新技术相比，生成式AI的简单、易用、直观、高效是实现“病毒式”传播的根本原因之一。

虽然生成式AI的影响范围正在不断扩大，但对经济方面的影响研究不是很多。因此，该论文作者通过OpenAI GPT系列的大语言模型，打造了研究工具对应用AI技术最积极、广泛的客户服务领域进行了深度研究。

使用的客服数据是来自一家财富500强企业的5,179 名客户代理的数据，内容包括增强客服聊天、实时回应信息、扩展对话等。

经过多轮深度实现后，发现以下4个重要调查结果。

1、在生成式AI辅助下，客服人员每小时能够解决的请求对话数量增加了13.8%。这种增长反应出了生产力的三个重要变化：1）坐席客服处理单个聊天所需的时间在减少；2）坐席每小时处理的聊天数量在增加；3）成功解决客户请求的聊天比例，呈上升趋势。

2、工作经验和技能较少的员工，在生成式AI帮助下获得了快速成长，工作能力有了明显提升。根据实验数据显示，一名只工作了2个月的客服人员，在生成式AI辅助下，其工作能力的表现与工作6个月的熟练客服基本一样，这充分证明了该实验的结果。

3、具有丰富工作经验和高技能的工作人员，从生成式AI的获取的收益却很少。这是因为，该类人群自身储备大量知识，在应用生成的知识时会进行选择性放弃或部分应用。这也再次证明了经验少的员工，可以从生成式AI获取快速学习技能和工作经验的机会。

4、生成式AI可以影响客户团队。数据表明，在生成式AI的协助下，客户对客服人员的情绪有了明显的改善（通过分析聊天消息来衡量），减少了谩骂、愤怒、不耐烦等不良情绪的表现。

这一变化的好处是，提升了员工的留存率，尤其是新员工；减少投诉、升级处理态势的上升，例如，要求客服主管来处理客户的需求。

该论文的总体研究表明，工作人员在生成式AI帮助下，可以对工作效率、客户满意度和员工留存率以及重塑业务流程标准产生积极影响。此外，很多其他研究性报告指出，AI可能会取代很多底层工作人员的职位，例如，客服人员、数据录入员等。

但该论文认为，在生成式AI帮助下，可以将工作经验、技能较低的员工提升到更高的档次，这可以有效增强员工的能力并降低裁员几率。

关于NBER

美国国家经济研究局（National Bureau of Economic Research，简称NBER）成立于1920年，总部位于美国马萨诸塞州的剑桥市，在纽约设有办公室。

NBER的主要功能是对美国经济的研究，发布关于经济周期的报告、论文等，尤其是关于衰退和复苏的报告。

NBER的研究人员包括一些著名的经济学家，他们通过研究和发布报告，为公众、政策制定者和经济学者提供了大量的信息和见解。NBER还是美国官方公认的经济衰退和繁荣的判定机构。

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