Enhancing Customer Support Efficiency: Exploring the 4 Key Advantages and Use Cases of Conversational AI

想象一下：有人问你如何在网上填写银行表格。你清楚地解释了步骤，但他们又反复问同样的问题。这不是很重复且耗时吗？

现在，想象一下，对于一个有大量待处理工单的支持人员来说，会发生什么情况。在处理重复性查询时，复杂的问题被推到了一边。

结果？

为了解决这个问题，对话式 AI 成为一种强大的解决方案，可以改变客户支持运营。让我们详细讨论一下。

什么是对话式 AI？

对话式 AI 是一种利用自然语言处理、机器学习和其他技术来模仿人类交互的技术。在这些技术的帮助下，它可以解释语音和文本输入，并且不断学习和适应以改进 AI 算法。AI 聊天机器人和 GenAI 驱动的虚拟助手是对话式 AI 的例子。

客户支持人员通常会收到大量支持工单。工单数量正在迅速增加，导致代理工作量增加和代理效率下降。

对话式 AI 是帮助支持人员的解决方案。特别是，AI 聊天机器人和虚拟助手通过处理重复性和基本查询并提供过滤层来减少代理的工作量，从而帮助代理专注于复杂问题。

这可以缩短解决时间，提高代理的生产力和效率。

这涉及多个步骤：

用户输入处理： 如果用户输入是基于文本的，它使用词干提取和分词等方法来分析文本。

如果是语音输入，它使用语音转文本将语音转换为书面文本，然后进行分析。
含义提取： 处理输入后，下一步是解释搜索查询的含义。为此，对话式 AI 利用自然语言处理和自然语言理解的力量，使其能够理解搜索查询背后的意图。
对话管理： 下一步是确定准确的响应。为此，对话式 AI 使用机器学习和大型语言模型等技术。这些技术帮助系统根据用户的过去交互和它所训练的数据来确定响应。
响应生成： 确定响应后，它使用自然语言生成和生成式 AI 生成响应。这些技术有助于将结构化数据转换为对话文本，并生成类似人类的响应。

实施对话式 AI 解决方案可以从多种方式使组织受益。以下是其中的一些好处：

提高代理生产力： 对话式 AI 通过处理重复性查询来减轻代理的工作量。它允许代理处理复杂查询，从而节省时间并提高效率。
改善客户体验： 通过协助支持代理处理不断增加的工单，它可以缩短解决时间。此外，这些解决方案提供个性化和类似人类的响应，并且 24*7 全天候可用，从而带来积极的客户体验。
降低支持成本： 处理重复性查询减少了对 L1 代理的需求，从而降低了企业的员工配备和运营成本。
可扩展性： 这些解决方案具有高度可扩展性，可以同时处理多个对话，而无需额外的支持代理。这减少了由于客户支持工单不断增加而面临的挑战。
扩大全球影响力： 凭借其多语言功能，它允许企业覆盖更广泛的受众。这些解决方案使用客户的首选语言与客户沟通，从而增强客户体验。

每种技术都有其优缺点。以下是人们在使用对话式 AI 解决方案时面临的一些挑战：

数据隐私和安全： 随着人工智能的出现，最常见的挑战之一是数据隐私和安全。这些系统在包含有关企业信息的数据上进行训练，因此在处理敏感的用户数据时面临挑战，同时还要遵守法规。
对训练数据的依赖： 这些系统在影响其响应质量的数据上进行训练。如果用于训练的数据存在偏差，将导致它们生成的响应也存在偏差。
缺乏情商： 这些系统仍然缺乏理解人类情感、讽刺、行话和细微差别的能力。