Agentic AI for Zero-Touch Customer Experience: A Governance-Constrained Framework for Autonomous Service Systems
Notice bibliographique
Résumé
Agentic Artificial Intelligence (Agentic AI) is transforming customer service by enabling autonomous AI agents to make contextual decisions, orchestrate workflows, and collaborate intelligently with humans. Organizations across banking, healthcare, retail, telecommunications, and cloud-native enterprises are increasingly adopting Zero-Touch Customer Experience (ZTCX) systems to improve scalability, reduce operational delays, and enhance customer satisfaction. However, autonomous service systems introduce major challenges related to governance, compliance, explainability, cybersecurity, accountability, and ethical AI decision-making. Existing AI-powered customer engagement solutions largely lack structured governance mechanisms to control autonomous agent behavior within enterprise and regulatory boundaries. This study proposes a Governance-Constrained Agentic AI Framework (GCAAF) for trustworthy Zero-Touch Customer Experience systems. The framework integrates multi-agent orchestration, policy-aware decision engines, adaptive governance layers, explainable AI modules, real-time observability pipelines, and autonomous workflow optimization mechanisms. The architecture supports full service autonomy while maintaining accountability, regulatory compliance, transparency, and data governance. The proposed framework consists of four major components: autonomous service intelligence, governance enforcement, adaptive orchestration, and continuous compliance monitoring. It incorporates customer intent prediction, contextual reasoning, behavioral analytics, adaptive personalization, ethical AI policies, audit trails, semantic validation, anomaly detection, and risk-scoring mechanisms. Distributed AI agents operate within governance constraints using hierarchical orchestration and reinforcement learning models to optimize customer interactions dynamically. Experimental evaluation demonstrates significant improvements over traditional AI-based customer service systems, including 38% higher operational efficiency, 41% reduction in service escalations, 32% improvement in customer satisfaction, and 57% fewer compliance violations. The framework also enhances observability accuracy, service continuity, adaptive transparency, and enterprise resilience in multi-cloud environments. The study concludes that sustainable Zero-Touch Customer Experience systems must balance autonomy, governance, explainability, resilience, and human oversight to ensure trustworthy and regulation-compliant autonomous enterprise services.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».