人工智能對聯(lián)絡(luò)中心WFM的潛在影響

　　大多數(shù)公司總是在為他們的聯(lián)絡(luò)中心尋找下一個“游戲規(guī)則改變者”。當你和專家交談時，你會聽到很多流行詞匯，比如“全渠道”、“聊天機器人”和“人工智能（AI）”。篩選所有這些術(shù)語以了解對你來說真正重要的是什么，這是很有挑戰(zhàn)性的。

　　因此，讓我們在聯(lián)絡(luò)中心揭開人工智能的神秘面紗，并分享人工智能如何被用來提高效率和提高客戶滿意度。

　　人工智能一詞是由約翰·麥卡錫在1956年達特茅斯人工智能（AI）會議上首次提出的，當時的主要研究人員討論了復(fù)雜理論、語言模擬、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和學習機等高級研究課題。

　　今天，人工智能被視為計算機科學的一個分支領(lǐng)域，它被定義為“計算機系統(tǒng)的理論和發(fā)展，能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)，如視覺感知、語音識別、決策和語言之間的翻譯”（牛津詞典）。

　　事實上，人工智能可以被看作是人類工作的替代品，因為它是以機器模仿人類智能為前提的。人工智能的目標是在不需要你干預(yù)每一次調(diào)整的情況下，讓過程自動改進。人工智能技術(shù)通常使用機器學習來觀察模式和各種輸入的影響，以持續(xù)改進輸出。隨著輸入和條件的變化，系統(tǒng)會自動調(diào)整。

　　對于客戶接口，聊天機器人技術(shù)由人工智能提供支持。一個聊天機器人可以讓客戶立即得到相對簡單或常見問題的答案。聊天機器人使用得越多，它得到的答案是否有用的信息越多，它就能更好地校準未來的回答。因此，持續(xù)的輸入和反饋驅(qū)動了持續(xù)的改進，而沒有任何來自聯(lián)絡(luò)中心的人工干預(yù)和人工支持。

　　這當然改變了客戶服務(wù)座席的角色。隨著越來越多的客戶通過聊天機器人獲得自助服務(wù)，簡單而快速的事務(wù)性呼叫不再能到達聯(lián)絡(luò)中心。相反，您的座席可以要面對變得更復(fù)雜、更長的問題，并且可能更多地關(guān)注于管理與客戶的關(guān)系。

　　當您計劃處理時間時，您可能會看到平均處理時間的增加。然而，如果這項技術(shù)是有效的，并且您的客戶無需與他人交談就能解決他們的問題，那么您的總處理時間就會減少。當您為客戶實現(xiàn)人工智能或自助服務(wù)技術(shù)時，請確保查看呼入電話數(shù)量是否下降。如果你只通過處理時間來衡量效果，你就不能得到整體的效果。當企業(yè)在其聯(lián)絡(luò)中心推出并整合自助服務(wù)選項以提供全方位客戶服務(wù)時，往往會忽略這一點。

　　勞動力管理（WFM）系統(tǒng)也可以受益并利用人工智能。SaaS和基于云的WFM工具（如injixo）利用機器學習組件等人工智能技術(shù)，在提高系統(tǒng)整體效率的同時，消除了預(yù)測和調(diào)度中的大量手工和重復(fù)性工作。這可以通過更高效的操作和隨后一致的服務(wù)水平提供顯著的效率收益和成本降低，因為您的人員配置更好地符合間隔級別的需求。

　　更少的人為干預(yù)是必要的，你需要更少的人來維護模型。我通常利用這一優(yōu)勢，讓團隊成員在員工管理中把時間集中在更高級的、分析性的工作上，為公司和客戶都帶來價值。

　　一些WFM工具在預(yù)測和調(diào)度模塊中使用人工智能。injixo是一種基于云的WFM技術(shù)，可以利用人工智能。因此，我請他們幫忙解釋人工智能在他們的勞動力管理系統(tǒng)中是如何使用的。這就是我得到的答案：

　　“injixo的新預(yù)測基本上由兩個模型組成：第一個模型對每日時間序列進行建模，而第二個模型將每日呼叫量映射到內(nèi)部。每日模型由兩個部分組成：第一部分包括季節(jié)性因素，如每周、每月、每年的模式或長期趨勢。第二個組件模型時間序列內(nèi)的短期依賴關(guān)系（例如最近幾天對第二天的依賴）。”

　　“在我們的擬合算法中，我們使用了機器學習的技術(shù)，比如規(guī)則化，以避免模型過于接近歷史數(shù)據(jù)（過度擬合），這導(dǎo)致模型以前從未見過的數(shù)據(jù)精度較低。”

　　“一般來說，我們使用的是自我學習算法（機器學習），這是專門為聯(lián)絡(luò)中心領(lǐng)域量身定制的。基于我們的母公司InVision在該領(lǐng)域20年的經(jīng)驗和知識，我們收集了很多見解，可以為我們的客戶提供非常準確和具體的預(yù)測。injixo的新預(yù)測還考慮了波動和事件，并識別了模式，同時學習隨著時間的推移變得更加準確。我們使用不同的模型池，并為每個工作負載（一組隊列）和聯(lián)絡(luò)中心客戶選擇最佳模型，以確保高度準確的預(yù)測，以適應(yīng)他們的業(yè)務(wù)。”

　　“當然，我們也利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來保證客戶特定的模型，并持續(xù)改進他們的預(yù)測計算，這也使我們能夠最小化誤差。injixo預(yù)測的特別之處在于它是全自動的。從ACD集成到第一次預(yù)測，只需要很少的手工工作。因此，為客戶提供盡可能少的步驟來獲得多隊列（可以合并到工作負載中）的多渠道座席數(shù)量的最佳預(yù)測。”

　　“另外一個好處是，客戶總是可以在injixo預(yù)測中動態(tài)地構(gòu)建新的測試場景，只需要少量的數(shù)據(jù)，而不需要修改從ACD導(dǎo)入的現(xiàn)有原始數(shù)據(jù)。總之，injixo預(yù)測可以在整個預(yù)測過程中節(jié)省100%的時間，客戶甚至不需要該領(lǐng)域的專業(yè)知識。他們可以自動運行它。”

　　“我們打算進一步改善預(yù)測，因為我們有可能利用來自天氣、交通和事件數(shù)據(jù)等外部來源的大數(shù)據(jù)，從而利用這種集體智慧，讓預(yù)測變得更快、更好、更聰明。”

　　正如您所看到的，在勞動力管理中利用人工智能的力量對您的企業(yè)來說是一筆巨大的資產(chǎn)。我已經(jīng)在幾個不同的行業(yè)成功地使用了它。然而，如果你也想利用它，你應(yīng)該考慮一些事情。

　　首先，機器學習和人工智能根據(jù)輸入的信息進行調(diào)整。因此，如果您的數(shù)據(jù)中存在過去影響工作負載的外部事件，您需要考慮是否在人工智能工具使用這些數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測之前排除這些事件。如果這些事件是一次性事件，那么這可能是必要的。

　　例如，當我在旅游行業(yè)工作的時候，在9月初連續(xù)3年有颶風。然而，這并不意味著今年會有一次。但技術(shù)看到了這種模式，并相應(yīng)地調(diào)整了季節(jié)性�，F(xiàn)在，因為我們在過去的3年里已經(jīng)發(fā)生過這樣的事情，當我在做長期計劃的時候，為它的再次發(fā)生做計劃并不是一個壞的假設(shè)。但隨著時間的推移，你會清楚地看到哪里有可能發(fā)生颶風。如果天氣晴朗，并且預(yù)計天氣會保持晴朗，你需要手動調(diào)節(jié)。

　　您將在其他領(lǐng)域看到類似的例子。如果你的公司進行市場營銷活動或在媒體上做廣告，這可能會立即引起反應(yīng)。這將影響你的總體聯(lián)絡(luò)量、你的工作日分布和你的間隔到達模式。當您的數(shù)據(jù)進來時，通過刪除那些您不希望重復(fù)出現(xiàn)的事件使其正常化。在利用AI的力量創(chuàng)建了基礎(chǔ)預(yù)測之后，如果有必要，這些事件可以再次疊加。

　　在您使用人工智能實現(xiàn)勞動力管理技術(shù)時，請注意所有可能影響您的預(yù)測的異常情況。不要害怕手動調(diào)整。隨著時間的推移，你會得到兩方面的好處--不斷從實際經(jīng)驗中學習的技術(shù)，以及正確的人際互動水平，以確保你得到可能的最佳預(yù)測。您將繼續(xù)減少花費在技術(shù)上的時間，并將這些時間再投資于驅(qū)動更多的價值。

　　你能做的最糟糕的事情就是期望人工智能照顧好一切。像任何工具一樣，它可以幫助你減輕負重。但你總是想知道它是如何工作的，在哪里改進。要想最大限度地提高人工智能預(yù)測的質(zhì)量，最好的辦法是確保用于預(yù)測的數(shù)據(jù)是干凈的。就像那句老話“垃圾進，垃圾出”。

　　以下是由電話中心助理及專責專家小組編制的人工智能技術(shù)在聯(lián)絡(luò)中心方面的其他一些用例及應(yīng)用方案的簡介。要了解更詳細的解釋，請查看他們的文章。

　　人工智能利用更復(fù)雜的機制，基于自然語言處理和機器學習技術(shù)，以更好地理解語句，并提供更廣泛的選擇，更準確地定制用戶或客戶。

　　通過在聊天機器人中加入人工智能技術(shù)，可以捕獲和分析更多的客戶交互數(shù)據(jù)，從而提高客戶滿意度和整個聯(lián)絡(luò)中心流程。

　　虛擬助理為自助服務(wù)選項提供了很大的幫助，幫助客戶/用戶瀏覽網(wǎng)站，找到他們需要的信息，而不需要人工支持。

　　機器人流程自動化（RPA）試圖整合、分析和共享跨渠道和平臺的數(shù)據(jù)，以促進服務(wù)交付的訪問和個性化。

　　有了人工智能的分析，客戶行為可以更快地識別和預(yù)測，最終在規(guī)劃和運營方面都能做出更好的決策。

　　在人工智能技術(shù)的幫助下，以前的基于規(guī)則的系統(tǒng)將成為認知系統(tǒng)，允許自動化和增強優(yōu)化，同時減少了在預(yù)測和基于技能的路由等活動中對人工干預(yù)的需求。

　　人工智能在呼叫中心的日常業(yè)務(wù)中提高了自助服務(wù)能力，從而為計劃人員和座席人員節(jié)省了時間和精力，將精力集中在更復(fù)雜的任務(wù)上，以創(chuàng)造更好的客戶體驗。

　　聊天機器人等機器人通過降低復(fù)雜性和允許不需要人工干預(yù)的快速自助解決方案來增強客戶的能力，從而減少了重復(fù)性的、耗時的任務(wù)，從而降低了聯(lián)絡(luò)中心的成本。

　　這些只是人工智能技術(shù)眾多應(yīng)用實例中的一小部分，當然還有更多的例子。然而，許多聯(lián)絡(luò)中心仍處于采用人工智能組件以提高運營效率和簡化客戶服務(wù)的初級階段。這是一個令人興奮的時刻，可以觀察新的趨勢和最新的技術(shù)發(fā)展，以保持領(lǐng)先的競爭，并繼續(xù)提供優(yōu)越的客戶體驗。

　　研究人工智能如何幫助你的勞動力管理團隊。除了與人力資源管理技術(shù)供應(yīng)商接觸之外，您還可以與顧問討論市場上有哪些選擇，以及什么最適合您的聯(lián)絡(luò)中心。

　　原文網(wǎng)址：https://www.callcentrehelper.com/the-potential-impact-of-ai-on-contact-centre-wfm-132639.htm