转变客户服务：生成式人工智能如何改变游戏规则
Posted: Wed Dec 04, 2024 8:56 am
虽然传统人工智能并不总是能够提供卓越的客户服务，但生成人工智能有可能极大地颠覆客户服务。
无论是下订单、要求换货还是询问账单问题，如今的客户都要求获得卓越的体验，包括快速、彻底地回答他们的疑问。他们还希望通过多种渠道全天候提供服务。
虽然传统的人工智能方法可以为客户提供快速服务，但它们也有局限性。目前，聊天机器人依靠基于规则的系统或传统的机器学习算法（或模型）来自动执行任务并为客户查询提供预定义的响应。
生成式人工智能有可能极大地颠覆客户服务，利用大型 捷克共和国 whatsapp 数据库 语言模型 (LLM) 和深度学习技术来理解复杂的查询并提供更自然的对话响应。企业组织（其中许多已经开始了他们的人工智能之旅）渴望利用生成式人工智能的力量来提供客户服务。生成式人工智能模型可以处理复杂的客户查询，包括细微的意图、情绪和背景，并提供相关的响应。生成式人工智能还可以利用客户数据来提供个性化的答案和建议，并提供量身定制的建议和解决方案以增强客户体验。
生成式人工智能如何颠覆客户服务
生成式人工智能为企业提高生产力、改善个性化支持和促进增长提供了巨大的机会。以下是生成式人工智能可以改变客户服务规则的五大用例：
对话式搜索：客户可以快速找到他们想要的答案，这些答案是由基于公司知识库的精细调整的语言模型生成的自然响应。不同之处在于，生成式人工智能可以用用户选择的语言提供与搜索查询相关的信息，从而最大限度地减少翻译服务的工作量。
代理协助——搜索和总结：客户支持代理可以使用生成式人工智能来帮助提高工作效率，使他们能够根据对话在用户选择的渠道中自动生成响应来回答客户的问题。生成式人工智能自动总结功能可以创建总结，员工可以在对话中轻松参考和使用总结来提供产品、服务或建议（它还可以分类和跟踪趋势）。
构建帮助：创建聊天机器人和其他客户服务工具的员工可以使用生成式人工智能进行内容创建并构建帮助来支持服务请求，并根据现有公司和客户数据获取生成的响应和建议。
联络中心运营：生成式人工智能可以执行重复性任务，收集增强呼叫中心反馈回路所需的信息。它可以总结和分析投诉、客户旅程等，让客服人员有更多时间为客户提供服务。生成的洞察使评估服务性能改进变得更加容易，因此呼叫中心可以为创收做出贡献。
个性化推荐：生成式人工智能会考虑客户跨平台和支持服务与品牌互动的历史记录，以便为他们提供特定于他们的信息（并以他们喜欢的语气和格式提供）。
为了为每个企业提供量身定制的生成式 AI 解决方案，IBM Consulting 与 Salesforce、亚马逊、Genesys、Five9 和 NICE 等生态系统合作伙伴密切合作，帮助客户从开源和其他技术中受益。
生成式人工智能在客户服务中的实际应用
作为多阶段合作的一部分，布依格电信一直与 IBM 咨询公司合作，利用企业级生成 AI 功能转变其联络中心运营。
尽管有 800 万次客户与代理对话，其中充满了见解，但电信公司的代理只能在客户关系管理 (CRM) 系统中捕获部分信息。此外，他们没有时间完全阅读以前通话的自动转录。IBM Consulting 使用基础模型完成自动通话摘要和主题提取，并使用可操作的见解快速更新 CRM。这项创新使通话前和通话后操作减少了 30%，预计每年可节省超过 500 万美元的运营改进费用。
应对生成式人工智能的挑战
IBM 商业价值研究院在 2023 年开展的一项研究中显示，75% 的受访 CEO 认为，拥有最先进生成式 AI 的组织将拥有竞争优势。然而，这些高管也担心如何应对偏见、道德和安全等风险。¹
学习机会
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十二月
4
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虽然传统的人工智能方法可以为客户提供快速服务，但它们也有局限性。目前，聊天机器人依靠基于规则的系统或传统的机器学习算法（或模型）来自动执行任务并为客户查询提供预定义的响应。
生成式人工智能有可能极大地颠覆客户服务，利用大型 捷克共和国 whatsapp 数据库 语言模型 (LLM) 和深度学习技术来理解复杂的查询并提供更自然的对话响应。企业组织（其中许多已经开始了他们的人工智能之旅）渴望利用生成式人工智能的力量来提供客户服务。生成式人工智能模型可以处理复杂的客户查询，包括细微的意图、情绪和背景，并提供相关的响应。生成式人工智能还可以利用客户数据来提供个性化的答案和建议，并提供量身定制的建议和解决方案以增强客户体验。
生成式人工智能如何颠覆客户服务
生成式人工智能为企业提高生产力、改善个性化支持和促进增长提供了巨大的机会。以下是生成式人工智能可以改变客户服务规则的五大用例：
对话式搜索：客户可以快速找到他们想要的答案，这些答案是由基于公司知识库的精细调整的语言模型生成的自然响应。不同之处在于，生成式人工智能可以用用户选择的语言提供与搜索查询相关的信息，从而最大限度地减少翻译服务的工作量。
代理协助——搜索和总结：客户支持代理可以使用生成式人工智能来帮助提高工作效率，使他们能够根据对话在用户选择的渠道中自动生成响应来回答客户的问题。生成式人工智能自动总结功能可以创建总结，员工可以在对话中轻松参考和使用总结来提供产品、服务或建议（它还可以分类和跟踪趋势）。
构建帮助：创建聊天机器人和其他客户服务工具的员工可以使用生成式人工智能进行内容创建并构建帮助来支持服务请求，并根据现有公司和客户数据获取生成的响应和建议。
联络中心运营：生成式人工智能可以执行重复性任务，收集增强呼叫中心反馈回路所需的信息。它可以总结和分析投诉、客户旅程等，让客服人员有更多时间为客户提供服务。生成的洞察使评估服务性能改进变得更加容易，因此呼叫中心可以为创收做出贡献。
个性化推荐：生成式人工智能会考虑客户跨平台和支持服务与品牌互动的历史记录，以便为他们提供特定于他们的信息（并以他们喜欢的语气和格式提供）。
为了为每个企业提供量身定制的生成式 AI 解决方案，IBM Consulting 与 Salesforce、亚马逊、Genesys、Five9 和 NICE 等生态系统合作伙伴密切合作，帮助客户从开源和其他技术中受益。
生成式人工智能在客户服务中的实际应用
作为多阶段合作的一部分，布依格电信一直与 IBM 咨询公司合作，利用企业级生成 AI 功能转变其联络中心运营。
尽管有 800 万次客户与代理对话，其中充满了见解，但电信公司的代理只能在客户关系管理 (CRM) 系统中捕获部分信息。此外，他们没有时间完全阅读以前通话的自动转录。IBM Consulting 使用基础模型完成自动通话摘要和主题提取，并使用可操作的见解快速更新 CRM。这项创新使通话前和通话后操作减少了 30%，预计每年可节省超过 500 万美元的运营改进费用。
应对生成式人工智能的挑战
IBM 商业价值研究院在 2023 年开展的一项研究中显示，75% 的受访 CEO 认为，拥有最先进生成式 AI 的组织将拥有竞争优势。然而，这些高管也担心如何应对偏见、道德和安全等风险。¹
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