人工智能(AI)和自动化继续改变着业务格局。在客户服务中,这是最明显的。

仔细研究这些趋势,首先是AI和自动化的使用如何使更容易扩展客户服务运营成为可能。最明显的是让AI和自动化处理重复而简单的查询。另一个例子是AI和自动化将如何推动自助服务技术(例如聊天机器人,知识管理,社区和自动化解决方案)的发展。除了诸如确定优先级,分类和路由案例之类的任务之外,还包括其他所有功能。

自助服务和自动化解决了越来越多的大量重复性工作,因此,更复杂的问题和需要同理心的问题直接针对代理。因此,第二趋势确定了利用AI的桌面技术的重要性。这样可以为座席提供及时的上下文答案和指导,以帮助减少解决时间。同样,在“并驾齐驱”的帮助下,新的业务代表可以入职并提高生产效率。

随着人工智能和自动化技术进入代理领域,第三个趋势是客户服务文化正在发生变化。尽管对基本技能代理的需求将减少,但对诸如超级代理,聊天机器人设计者以及其他与AI相关的职位之类的更高级别角色的需求将会增长。

顺应这些趋势,为客户带来光明的未来,为代理商带来新的机遇。但是,如果执行不力,它们可能会导致重大失败。为了使过渡顺利进行,请考虑这三个预先采用的步骤,以使成功成为可能。

准备数据
虽然AI有望加快工作速度,但事实是,实际上,它并不是真的那么聪明或熟练。人工智能(在这种情况下更好地称为机器学习)要求教会机器如何在非常狭窄和结构化的环境中表现。正如人类所学,人工智能需要三件事:可靠,正确的数据;大量要分析的数据;和时间来建立所有模型。没有这三个因素,人工智能计划将失败。

例如,如果AI将处理案例(优先级,分类和路由),则在开始学习过程之前,应先验证案例数据的准确性。沿着这些思路,可以对人为输入的病例数据进行标准化的任何方式(例如,对错误的代理商进行适当的病例培训,选择清单的使用等)都将有助于最大程度地减少将来的病例数据审查。专家建议,至少要有六个月的数据才能构建好的模型,而AI必须不断学习人类同行的工作以及他们自己的错误才能成功。

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