很難成為 網路居民從未見過另一篇文章宣揚生成式人工智慧徹底改變特定領域的潛力。事實上,人工智慧在客戶服務應用中的應用已經有幾十年了。但隨著新的聊天介面和底層承諾的大規模語言模型(LLM),業界對人工智慧的熱情和炒作再次高漲。
由於生成式人工智慧面向消費者的聊天介面,許多團隊相信他們可以使用公開的法學碩士來建立自己的內部對話智慧解決方案。同時,根據 2023 年 CallMiner CX 格局報告,45% 的公司認識到與實施人工智慧技術相關的合規和安全風險。更不用說,眾所周知,生成式人工智慧解決方案會產生幻覺、捏造事實並產生偏見的輸出。此外,44% 的團隊承認,在收集和分析 CX 數據時,他們不確定哪種類型的人工智慧技術最適合其業務需求。
讓我們看看投資經過驗證的、企業就緒的對話智慧解決方案(利用多種類型的 AI 模型)的最令人信服的理由,而不是嘗試建立自己的生成式 AI 解決方案。
1. 延伸和擴展人類工作的能力。
對話智能是人工智慧的一個領域,已經被數十萬個組織所使用。 根據 Forrester 的說法,對話智慧平台“在從整個平台的多個對話接觸點提取見解方面發揮關鍵作用,包括聯絡中心之外的來源,例如調查和評論。”
這項技術的目標是擴展和增強人類的能力,而不是取代它們。這對於創造最難忘的客戶體驗至關重要。對於希望單獨實施生成式人工智慧來取代特定聯絡中心工作流程的組織而言,這些功能不一定可用。換句話說,特定的人工智慧模型應該應用於特定的用例。
真實的例子
幾十年來,聯絡中心一直出於品質保證 (QA) 的目的對通話進行錄音。如果沒有對話智能,人類將不得不審查隨機呼叫,以確保流程合規性並幫助座席不斷改進。問題是,根據許多行業估計,只有 1% 到 3% 的通話透過這種方式進行驗證,而絕大多數座席與客戶的互動都未被注意到。
對話智慧透過分析 100% 的全通路客戶回饋來幫助擴展手動 QA 流程。在這種規模下,品質檢查團隊可以檢測趨勢並向客服人員提供更有效的數據驅動輔導課程。雖然人工智慧無法完全取代人類的同理心等東西,但對話智慧系統可以幫助客服人員在更深層次上與客戶的情感和情緒建立聯繫,並識別客戶漏洞和其他類型的投訴等重要點,幫助識別訊號.
2. DIY 是時間和資源密集的
許多團隊低估了基於生成人工智慧模型來建立自己的對話智慧解決方案所涉及的工作範圍。例如,如果您想要建立一個全面且可擴展的對話智慧系統,其中包括連續挖掘工作流程、複雜資料處理、即時分析以及與其他系統的集成,那麼開發工作就變得非常重要。
隨著時間的推移維護該軟體也是一個重要的考慮因素。 DIY 計劃需要專門的資源來不斷發展基礎設施、應用新的或更新的安全措施和治理、定期監控回應品質以及擴展生態系統連接。此外,隨著資料量的增加,可擴展性問題可能會導致處理瓶頸。
換句話說,僅僅擁有建立自己的對話智慧解決方案的資源是不夠的。它還需要隨著時間的推移進行維護和改進。這些成本可能會顯著增加,特別是當業務其他地方需要工程或資料科學資源時。
3. 能夠將人工智慧應用到業務用例中
如果您選擇創建自己的解決方案,重要的考慮因素之一是該系統的易用性。整個企業的各個利益相關者是否了解如何在日常運營中使用技術?問題是,如果沒有特定的工作流程,即使是最周到的本土解決方案也無法針對您的案例進行優化。您甚至可能不知道正確的人工智慧模型是否應用於正確的用例。
相較之下,對話智慧提供者利用最新的生成式 AI 模型、LLM 和其他類型的專業 AI 模型來分析客戶互動並為特定用例設計最佳解決方案,例如: 配置。
- 聯絡中心改進,包括聯絡中心效率、第一線座席體驗、合規性和風險結果、品質保證、詐欺偵測和銷售效率。
- 改進的體驗管理,包括客戶體驗和客戶旅程分析、產品智慧以及行銷團隊的品牌體驗管理。
- 垂直用例考慮了特定行業的細微差別,例如醫療保健、零售、金融服務、技術、集合和業務流程外包。
對話智慧解決方案應該利用人工智慧來幫助團隊輕鬆轉錄音訊、編譯資訊、總結和分類客戶互動、提供報告以及循環執行重要的後續步驟。這使您可以根據客戶洞察採取行動。
如今,經過驗證的人工智慧方法可以增強先前的手動工作流程,使客戶支援部門能夠在經過測試的環境中保持人為因素。不要冒著與本土生成人工智慧應用程式進行有價值的客戶互動的風險,而是專注於在嚴格控制下應用人工智慧。透過利用值得信賴的對話智慧提供者,您可以在正確的時間負責任地使用正確的人工智慧模型,從而改善代理商和客戶的結果。
為什麼 CallMiner 被頂級分析公司評為客戶服務對話智慧領域的領導者
關於CallMiner
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