人工智能在客户服务变革中的作用

介绍

生成式人工智能和客户服务已形成二重奏，引领着当今的数字化转型。笨拙的机器人无法理解我们的请求，响应时间过长，而现在，我们采用了全新的方法。借助深度学习算法和大型语言模型，我们现在正在转变客户服务，提高运营水平，但更重要的是响应客户需求。

客户决定规则，他们的需求、要求和满意度决定了服务的格局。这就是为什么大多数企业也要进行调整。他们改变战略，思考如何创办一家人工智能公司。数百万美元流向人工智能投资，希望提高客户满意度并留住客户。

客户服务领域的生成式人工智能已经取得了令人惊叹的成果，而且各家公司并不打算停下脚步。只要看一眼当前的趋势，我们就会知道这项技术在改变客户服务方面的发展方向。

生成式人工智能的幕后故事

在将生成式人工智能真正融入客户服务之前，模型是如何建立的？模型的创建和训练需要经过多个步骤：

• 数据收集为了训练人工智能模型，我们需要收集大量数据。根据我们希望模型完成的任务，我们收集不同格式的数据，如文本、图像、视频等。此外，在将数据传递给训练之前，还要对其进行清理和注释。
• 模型选择然后，开发人员选择能够理解和处理数据的模型。无论是大型语言模型（LLM），如 ChatGPT，还是对话式人工智能模型，如 Amazon Lex，这一选择将决定模型的进一步性能。
• 技术实施使用机器学习和自然语言处理算法可以正确建立模型。深度学习技术可帮助其不断学习，提高性能，并生成精确和类似人类的反应。
• 模型训练在训练过程中，模型学会识别意图并生成响应。微调有助于调整和改进模型。
• 集成一旦模型准备就绪并经过培训，就可以开始与客户服务工具集成。通常，集成是通过应用程序接口完成的，但也可能涉及与客户关系管理工具的直接后台集成。
• 测试与开发所有产品一样，测试可以检查创建的模型是否满足客户支持任务的要求。上线后，定期检查可以对模型进行调整和升级。

有了单独或共同发挥作用的新工具和新技术，客户支持部门就能以不同的方式处理常规任务。客户旅程的改善就从这里开始。

用于客户服务的生成式人工智能：当前功能

有些企业使用人工智能来编写文本、自动执行任务或创建分析，而客户服务则将它们全部结合起来。所有的自动化和流程改进都旨在简化运营和完善客户体验。据《福布斯》报道，客户服务是提高客户忠诚度的首要因素。与客户的互动不再局限于解决他们的问题。而是要建立具有共同价值观的长期合作伙伴关系。

将生成式人工智能应用于客户服务，企业就能与客户建立一种新的关系，显示出他们对客户的关心。人们误以为用于客户支持的生成式人工智能仅限于回答客户咨询的聊天机器人。实际上，人工智能工具可以帮助我们更好地理解客户的意图，提供更快捷的解决方案。

文本生成

得益于对话流和意图识别，客户服务中的生成式人工智能有助于更快地创建内容。在大多数情况下，算法会分析客户的意图、互动的历史数据和公司的知识库，然后生成回复。深度学习算法会不断进行训练，这就需要代理验证最终的回应。

这种自动化有利于通过聊天、电子邮件和社交媒体进行互动。它节省了代理处理客户请求的时间。因此，等待时间的减少提高了客户满意度。

个性化交流

有了用于客户支持的生成式人工智能，公司可以利用历史数据，根据客户之前的选择推荐产品。我们所熟知的网上购物功能已经转移到了客户支持领域，从而实现了量身定制的响应和更加个性化的体验。正如Medallia所说，个性化现在已成为一种必需品，影响着客户对品牌的选择和忠诚度。

情感分析

从仅仅了解客户写了什么、说了什么，到现在的工具可以识别客户的情绪和行为。人工智能和自然语言处理改变了互动方式。情感分析是生成式人工智能在客户服务中最有价值的例子之一。在收集和处理数据并对情感进行评分后，我们利用珍贵的分析结果提供支持。

因此，针对客户要求量身定制的响应不仅能带来个性化的惊喜，还能主动消除问题。或者，至少能迅速减少困扰。

预测分析和报告

人工智能提供的预测分析能力使企业从被动的客户服务转变为主动的客户服务。用于客户服务的生成式人工智能从客户的个人资料、历史互动和网站活动中收集数据。它还可以分析客户在社交媒体上的互动。模型通过对这些数据的分析，进一步建立预测并生成客户行为模式。

分析和报告有助于推荐产品、预测任何问题或客户联系的可能性。通过预测客户需求，代理可以主动联系客户，消除任何潜在问题。

多语言支持

在不同国家运营的企业并不总能提供不同语言的支持。会说多种语言的代理可能很难找到。有了用于客户服务的生成式人工智能，实时翻译就派上用场了。这些工具还能帮助客户支持代理根据客户的要求生成指定语言的回复。

知识库

知识库机器人是在海量数据集上训练出来的智能助手。它们足够智能，能实时解决客户的疑问，并建议相关来源或采取的行动。就像客户使用搜索引擎一样，他们会收到自助行动的建议解决方案。

有了知识库工具，客服人员就能节省时间，同时为客户提供快速解决方案。有了知识库，生成式人工智能和客户服务就能完美结合，为企业和客户创造双赢的结果。

生成式人工智能在客户服务中的优势

有些人可能认为，实施人工智能的目的是减少团队的扩展，但实际上，它将客户服务转变为一个更有意义的空间。既然我们曾经让机器为我们服务，为什么不把重复性的人工任务交给它们，从而腾出时间来开展战略活动呢？

生成式人工智能工具可为客户服务带来以下益处：

• 持续运营人工智能现在拥有一整套工具和可能性，可以使运营持续进行。如果您的企业即使在营业时间外也要处理大量请求，虚拟助理可以提供帮助。虚拟助理可以接手客户支持部门的部分工作，为客户提供持续支持。
• 缩短响应时间预填回复和情感分析协同工作，可立即对客户的要求做出反应。当座席人员专注于更复杂的情况时，虚拟助理会帮助处理一般咨询，如交货时间或退货程序。客户可立即获得快速解决方案。
• 个性化方法与客户的沟通变得量身定制和个性化。座席人员能更好地了解客户的需求，并做出相应的反应。基于自然语言处理算法的工具能以与人工座席相同的方式解读对话中的细微差别。训练有素的模型甚至能够识别客户的情绪和满意度。
• 积极主动的人工智能支持工具不仅在与客户直接互动时发挥作用，还能在游戏中发挥作用。这些报告可以发现潜在的问题，使客服人员能够采取主动行动。算法有助于为进一步购买提供个性化建议。此外，它们还能识别潜在的流失客户，为进一步的营销活动奠定基础。
• 减少人为错误客户支持中的人工智能工具不仅能与客户进行外部互动。它们有助于优化内部流程，减少重复性工作。机器可以处理输入、生成报告并建立洞察力，从而减少人工干预和人为错误。

现代客户支持：更智能、更快速

正如我们所看到的，在客户支持中实施生成式人工智能会带来真正的变革。这是许多企业试图采用和发展的新现实。借助更智能的工具和虚拟助理，客户支持人员可以与客户建立真正的长期关系。从减少等待时间到提供个性化建议，企业的运营都将以客户为中心。

座席人员可以节省时间，更快地解决票务问题，而客户则可以通过定制方法获得更优质的服务。客户再次光顾的可能性会增加，忠诚度也会提高。未来几年，人工智能在客户支持中的作用似乎只会越来越大。为了提供更智能的客户服务，可以在客户旅程的各个阶段安装人工智能工具，从首次接触、投诉到反馈。拥抱这些技术并不断适应不断变化的环境的企业将有能力提供卓越的客户体验，在竞争日益激烈的市场中脱颖而出。