CTI論壇(ctiforum.com) （編譯/老秦）： 聯(lián)絡(luò)中心的虛擬座席和人工座席具有不同的屬性。只有通過智能地融合它們，公司才能使 CX強大。
人工智能炒作達(dá)到了高潮。據(jù)福布斯報道，2021 年，超過 76% 的企業(yè)在其 IT 預(yù)算中優(yōu)先考慮人工智能和機器學(xué)習(xí)。
許多統(tǒng)計數(shù)據(jù)支持這種方法。 Gartner 甚至預(yù)測，到 2023 年，在使用人工智能進(jìn)行數(shù)字商務(wù)的組織中，客戶滿意度將增長 25%。
然而，人工智能在 CX 中有很多應(yīng)用。自動化、分析和機器人都是突出的例子。哎呀，一些聯(lián)絡(luò)中心甚至投資于改變座席口音的人工智能技術(shù)。據(jù)說，這樣的創(chuàng)新為更順暢的服務(wù)呼叫鋪平了道路。
雖然這確實可以建立融洽的關(guān)系，但也許它說明了 Content Guru 總監(jiān) Martin Taylor 的觀點，他告訴 CX Today：
"人工智能和自動化的前景令人難以置信。然而，我們很容易陷入我們可以做的事情，而不是我們應(yīng)該做的事情。"
當(dāng)然，人工智能很可能成為體驗驅(qū)動型組織食譜中的關(guān)鍵成分。提供快速自助服務(wù)的虛擬座席等技術(shù)比以往任何時候都更智能且更易于部署。但是，"過度自動化"是一條危險的道路。有時需要人情味。
畢竟，你比機器座席更聰明。但是，并不總能更好地處理客戶查詢。正如Taylor所說：
"機器人速度很快，但缺乏智能。人類很聰明，但缺乏速度。將最好的品質(zhì)融合在一起是服務(wù)未來的最佳途徑。"
聯(lián)絡(luò)中心如何實現(xiàn)這種機器人和人類的理想融合？讓我們在考慮當(dāng)前虛擬座席的智能后進(jìn)行探索。
虛擬座席的智能
毫無疑問，機器人正在變得越來越聰明。他們不再只回答一般常見問題解答�，F(xiàn)代虛擬座席支持許多其他用例。這些包括：
- 搜索可用的文章、產(chǎn)品目錄等。
- 更新存儲在企業(yè)系統(tǒng)中的客戶信息
- 確認(rèn)訂單狀態(tài)并提供所需信息
- 支持后端交易（例如支付）
通過后端集成，虛擬座席甚至可以提取個性化信息以增強對話并開辟新的可能性以自動化更多聯(lián)系原因。
是的，人類也可以進(jìn)入各種系統(tǒng)并收集這些信息，但沒有機器那么快也比機器更加不具備成本效益。
進(jìn)一步的創(chuàng)新也浮出水面，提高了機器人的智能。最具創(chuàng)新性的供應(yīng)商--例如 Content Guru--甚至正在將圖像識別添加到對話式 AI 應(yīng)用程序中，以應(yīng)對新型客戶查詢。
Taylor分享了一個在實踐中如何運作的例子，他說：
"考慮一個客戶在社交媒體上發(fā)布了一張有缺陷的產(chǎn)品的圖片。注入圖像識別功能的虛擬座席可以檢測它是否真的是來自公司的物品，并根據(jù)這種情報自動對帖子做出適當(dāng)?shù)幕貞?yīng)。"
其他用例也在成熟，包括機器人理解情緒的能力。然而，這并不總是萬無一失的。
正如南加州大學(xué)安納伯格分校的研究教授Kate Crawford在《大西洋月刊》的一篇文章中所說："情緒很復(fù)雜，它們會隨著我們的文化和歷史而發(fā)展和變化--所有這些都存在于人工智能框架之外。"
這樣的例子凸顯了謹(jǐn)慎進(jìn)行 AI 轉(zhuǎn)型項目并平衡機器人和人類的最佳選擇的必要性。
平衡機器人和人類
正如華盛頓大學(xué)語言學(xué)教授 Emily M. Bender 在麻省理工學(xué)院的一篇文章中所說："星際迷航的幻想--你擁有這臺無所不知的計算機，你可以提出問題，它只會給你答案--是不是我們能提供的，也不是我們需要的。"
一個更好的目標(biāo)是漸進(jìn)式變革，首先評估關(guān)鍵需求驅(qū)動因素，并通過與其他部門合作解決上游問題來解決這些問題。這是最有效的方法，盡管說服他們采取行動是一項棘手的挑戰(zhàn)。
然后，考慮剩下什么。哪些查詢遵循簡單、公式化的呼叫處理流程？這些是通過虛擬座席實現(xiàn)自動化的主要候選者。對于其余部分，請考慮座席為克服這些問題而采取的重復(fù)過程以及 RPA 如何提供幫助。
為了自動化更復(fù)雜的人工智能問題，聯(lián)絡(luò)中心可以考慮使用非技術(shù)人員來操作人工智能--就像human-in-the-loop技術(shù)一樣。如何？通過允許座席：
- 運用他們的專業(yè)知識來訓(xùn)練 AI 模型
- 更新 AI 訓(xùn)練數(shù)據(jù)
- 微調(diào) AI 模型的準(zhǔn)確性
- 標(biāo)簽數(shù)據(jù)和質(zhì)量檢查
- 配置虛擬座席流
這些職責(zé)重塑了聯(lián)絡(luò)中心座席的角色，因為有興趣的人可以成為人工智能和自動化的保管人。作為公司最知情的知識庫，服務(wù)團隊是開發(fā)更好的機器人的強大工具。
更重要的是，上述所有工作都相對簡單，可以讓成本更高的開發(fā)人員專注于機器人構(gòu)建中最棘手的元素。
基于這一點，Taylor說：
"這種方法使座席能夠在沒有編碼知識的情況下訓(xùn)練人工智能。它還有助于保持和微調(diào)人工智能的預(yù)測能力和準(zhǔn)確性。然后，公司可以通過對話式 AI 自動化和解決更多客戶查詢。"
通過提高支持人員的技能并減輕聯(lián)絡(luò)中心的壓力--服務(wù)團隊可以平衡機器人和人類的力量。
實施虛擬座席的最佳實踐
渴望開始自動化更多的聯(lián)絡(luò)中心對話？抓住這些要點，首先考慮以下五個最佳實踐中的每一個。
1、首先確保"唾手可得的果實"--哈佛商業(yè)評論中的一篇文章提出了一種漸進(jìn)式的人工智能實施方法。它指出："雄心勃勃的登月計劃不太可能成功，能夠成功的是那些提升業(yè)務(wù)流程的'容易實現(xiàn)成果'的項目。"
2、設(shè)定機器人目標(biāo)--清楚地與用戶溝通機器人可以處理的查詢，從一開始就設(shè)定期望。歡迎信息通常是理想的選擇，而機器人還可以理解其他意圖并推薦其他參與渠道，以最大限度地提高客戶和業(yè)務(wù)成果。一些操作甚至給他們的機器人一個工作描述。
3、建立升級路徑--客戶討厭重復(fù)自己，尤其是在嘗試通過聊天機器人解決他們的查詢失敗之后。有時候是這樣的。為了挽救服務(wù)體驗，提供一種簡單的方法來連接到機器人應(yīng)用程序中的人工座席，使座席能夠查看失敗的對話記錄并從機器人停止的地方繼續(xù)。
4、測試、監(jiān)控、調(diào)整- Alpha 和 Beta 測試是部署虛擬座席的明顯步驟。然而，許多人在機器人上線后未能監(jiān)控它的成功。差距分析以發(fā)現(xiàn)沒有得到明確答案的問題是一項出色的舉措，同時進(jìn)行關(guān)鍵字分析以發(fā)現(xiàn)客戶試圖通過機器人完成的各種任務(wù)。這可能會為未來的對話式人工智能項目提供信息。
5、考慮Brain解決方案--storm Machine Agent是由 Content Guru 開發(fā)的虛擬座席解決方案，用于自動化聯(lián)系，并與所有 Storm 模塊集成以處理更多查詢。借助先進(jìn)的自然語言處理 (NLP)，它可以了解客戶意圖，增強機器人處理和渠道轉(zhuǎn)移，將客戶無縫路由到其他基于云的渠道。
將人類和人工智能與Content Guru相結(jié)合
無論是智能自動化、語音分析技術(shù)還是虛擬座席，Content Guru 在實施人工智能和最大限度地提高客戶體驗中的人性化方面都擁有豐富的經(jīng)驗。
其 Storm Machine Agent 解決方案是其創(chuàng)新的 Brain AI 工具包的一部分，該工具包將智能自動化與久經(jīng)考驗的用例結(jié)合起來，以最大限度地提高聯(lián)絡(luò)中心的效率并改善客戶服務(wù)。
聲明：版權(quán)所有 非合作媒體謝絕轉(zhuǎn)載
作者：CHARLIE MITCHELL
原文網(wǎng)址：https://www.cxtoday.com/contact-centre/are-you-smarter-than-a-machine-agent/
