CTI论坛(ctiforum.com)（编译/老秦）:我们将介绍客户服务人工智能的最新见解，以及如何在联络中心实施人工智能。 　　人工智能现实与人工智能炒作

　　别被炒作搞得神魂颠倒。人工智能技术在现实世界中的整个实现和部署仍然是一个巨大的挑战，而这一过程正是当今企业高管开始意识到的。

　　想想2019年德勤报告中的以下统计数据:2017年，76%的高管认为人工智能可以在三年内大幅改变他们的业务。这一比例在2018年降至56%。

　　虽然这看起来似乎都是厄运和悲观，但实际上有些人会认为这种情况很好，因为这表明组织正在把更多的思想放在人工智能上，正如Humanotics创始人David Naylor所认为的那样。

　　David说：高管们现在明白了人工智能有许多不同的组件和应用程序，这使他们能够更多地思考如何将其构建到持续改进的路线图中，并更深入地考虑在哪里最好地使用它。

　　底线是，建立你的路线图，学习技术是如何工作的，然后从那里开始。

　　人工智能生成自然语言…但还没有

　　与其他领域相比，人工智能技术在某些领域的发展要快得多。在客户服务领域，语言理解是一个很有前途的领域。

　　事实上，根据通用语言理解评估（GLUE）基准，自2019年1月初以来，机器在理解自然语言方面的表现实际上已经超过了人类基准。

　　这些结果是基于理解测试的--类似于你在学校考试中的表现--并显示出很好的前景。但理解语言只是建立对话的一个方面。

　　人工智能不太好的地方是理解整个对话的上下文，并生成自然语言反应，以处理人们偏离脚本的情况。目前可用的人工智能软件在这方面仍然非常简单。

　　那么，现在我们可以用人工智能自然语言理解（NLU）做什么呢？

　　在更广阔的世界里，我们最近看到了两种有趣的方式：

　　虽然这些用途很有希望，但这是一件片面的事情。利用文本来生成更多的文本与在人和机器之间创建动态对话是非常不同的。

　　因此，正如许多使用聊天机器人为客户服务的组织已经意识到的那样，与机器人的对话仍然是以非常脚本化的方式创建的。

　　事情在发展。例如，Google最近发布了一个名为Dialogflow的聊天机器人对话工具包的新版本。现在它可以准确地记住您在流中到达的点--对话状态，因此设计者可以更容易地控制机器人接下来应该能够响应什么。

　　然而，就使用AI来管理这个过程本身而言，您可以避免编写每个阶段的脚本，从而完全自动化客户对话，还有很多工作要做。

　　将人工智能映射到客户联络策略中

　　这里的关键信息是，人工智能并不是解决所有联络中心问题的现成解决方案的灵丹妙药--几年前，人工智能可能已经卖给了所有人。

　　将人工智能添加到客户服务组合中的一个关键原则是首先考虑与客户的关键交互。然后，您可以研究在哪里可以添加人工智能来帮助推动改进--无论是在客户满意度、收入增长还是其他关键业务成果方面。

　　有一个很好的框架可以帮助你做到这一点，那就是人文价值刺激模型，因为它可以让你根据你正在进行的互动类型和人工智能可以增加价值的地方来构建你的思维。模型如下所示。

　　一次考虑一个最常见的联系原因。出于各种原因，请考虑：

　　从上面的图表可以看出，如果这种联系对双方都没有价值，我们希望消除这种联系。这是失败且无意义的需求，所以我们需要在我们的过程中工作，彻底消除产生联系的原因。

　　如果它对客户有价值，但对组织有刺激性，那么请考虑如何使该过程自动化。你怎样才能给客户他们想要的，但又避免成本和人为的互动，从而满足客户的需求？

　　如果它对组织有价值，但对客户有刺激性，那么请考虑如何简化这些流程，以便客户能够在几分钟内完成这些流程（例如法规遵从性），而不是可能的几小时甚至几天。

　　如果它对双方都有价值，你需要为它提供资源，这意味着给你的员工提供支持客户的工具和技能。例如，如果一个客户付不起帐单，你怎么能用非常人性化的方式来处理呢？

　　有很多方法可以让你消除导致联系的原因、自动化联系过程、简化联系过程和提供资源完善联系，而且，为了完成每一项工作，有一些人工智能应用程序可以帮助你。

　　下表中包含的人工智能应用程序（由David提出）是如何做到这一点的一个很好的例子：

　　这是一个非常有用的指南，但是当你开始计划如何以及在哪里使用这些人工智能应用程序时，你还需要考虑你的业务目标到底是什么…

　　为什么组织要实施客户服务人工智能？

　　我们请读者给他们实现人工智能的最大驱动力进行排序，结果如下：

　　这张图表中的数据来源于网络研讨会：人工智能趋势

　　有趣的是，减少联系在这里是最重要的，如果这是你的首要任务，回到前述，首先集中在消除和自动化部分，因为它们与你的主要目标最相关。

　　如果您最大的驱动因素是客户满意度，那么您希望将重点放在网格的右侧（即对客户表示价值的区域），并首先将重点放在资源和自动化部分。

　　无论您的业务目标是什么，拥有一个框架来将AI映射到您的客户服务战略中都是关键。这可能只是价值刺激模型，但还有其他关键框架，比如客户旅程图。

　　5个激动人心的客户服务AI用例

　　下面是五个有趣的客户服务人工智能创新用例。

　　1、实时语音分析

　　语音分析（和语音识别）是迄今为止人工智能在客户服务中最大的应用案例。它是一种利用语言规则和人工神经网络相结合的技术，将音频对话转换成文本。

　　虽然这些系统在2010年非常适合，但它们总是在不断改进，在过去十年中，它们获得了更多的普及。

　　为什么？首先，在实时语音分析系统中有很多信息可供您使用。其中一些使用人工智能在仪表板中向座席和团队领导展示关键发现。

　　客户服务仪表盘的问题是，它们常常提供信息过载，即不只是向客户服务代表显示从每次通话中获得的关键知识，而是监控每一个可能的统计数据，因此代表不知道该去哪里查看。

　　因此，定制座席桌面以包含来自基于人工智能的实时语音分析的见解是人工智能在联络中心的一个很有前途的应用，因为它可以在某些联系类型上编程以指导座席。这可能是根据客户提出的问题从知识库中推送文章，告诉座席放慢速度，甚至使用更积极的语言。

　　实时语音分析的另一个很好的用途是主动式投诉前解决。

　　这涉及到你的分析系统随着时间的推移学习识别客户行为模式，并预测他们很快就会提出投诉。

　　有了这种洞察力，联络中心就可以给这些客户打一个外呼，以提高客户保留率和满意度。

　　不过，语音分析的用途远不止这些。

　　2、对话机器人

　　在过去的几年里，许多组织已经实现了非常简单的机器人程序，其中一些包含很少的人工智能。这些组织取得了喜忧参半的成功。

　　虽然FAQ机器人现在很常见，但它们并不十分复杂，只会用从网页内容中提取的答案来回答个别问题。

　　人工智能的能力仅限于理解顾客所说的每一句话，而不是整个谈话。即使这样，机器人也无法区分我想取消我的保险和你取消了我的保险。

　　例如，允许客户完成诸如追踪订单状态之类的任务的机器人正在出现，但它们依赖于坚持执行脚本的客户。

　　工具发展很快，允许机器人记住对话的历史，但可能只有最后2或3个交换，这些仍然是严重的脚本驱动，这意味着他们可以变得非常复杂。

　　然而，Vonage的人工智能对话设计团队负责人Noam Mor认为，这还不够。

　　Noam说：人工智能虚拟助理应该通过在通话的早期阶段收集到的信息来理解对话的背景，然后在必要的时候再利用这些信息。

　　那么，这些机器人对话把我们引向何方？David Naylor相信我们正进入一个认知座席的世界，代替个体的人工座席和机器人。

　　将人工智能工具引入对话并使用它们来调整对话的想法--而不是仅仅在离线时使用它们来分析发生的事情--对于未来的联络中心来说，是一种潜在的强大方法。

　　对一些人来说，这是未来几十年对话机器人的未来，它将产生洞察，让客户服务座席能够进行更好的对话。

　　3、视频情感洞察

　　大多数客户现在通过智能手机与您联系。这些越来越聪明的设备可以让我们对客户有更多的了解，如果他们愿意与我们分享的话。

　　例如，智能手机配有摄像头。如果客户允许我们接管他们的相机，我们可以使用人工智能工具生成许多有趣的视频情感见解。

　　有了摄像头，我们就可以从他们的眉毛、嘴唇等的动作中提取与面部表情有关的数据，并预测他们的情绪。

　　然而，这些本身就是信息。挑战在于如何获取这些额外的数据，并将其嵌入行为模型中，从而帮助您做出决策，从而改变与客户的对话过程。

　　现在这项技术已经问世，你可以到imotions.com安装这一人工智能工具来开始跟踪情感洞察--关键是如何利用这些洞察来改善客户和业务成果。

　　4、机器学习预测模型

　　有许多机器学习模型是为预测客户行为而设计的，这些模型已经开始在销售团队中实施，以针对特定客户并提高销售。

　　在一个真实的例子中，Raiffeisen银行使用了一个预测模型来识别成功的贷款销售电话中使用的七个销售短语，这有助于极大地提高销售业绩。

　　其中一个成功的短语是：我可以立即为您激活信用卡。

　　该银行与两个团队一起测试了这些短语--使用A/B测试方法，历时两周--发现机器学习对销售很有价值。

　　还有其他一些机器学习模型可以用来预测客户行为--最常见的是预测客户流失--但它们确实需要很长时间才能完善。

　　5、旅程简化

　　智能机器人流程自动化（RPA）可以用来简化基于纸面的流程，而这个人工智能工具确实可以帮助减少客户旅程中的工作量。

　　看看这个老派客户和公司完成抵押贷款申请的旅程。

　　这段旅程可能需要几天甚至几周的时间，可以通过智能手机实现自动化，变成15分钟的过程。

　　只需看看新的旅程，这是Humanotics与Nivo以及其他基于人工智能的工具，包括一个安全的聊天机器人，机器学习和生物识别。

　　在这个例子中，我们可以看到智能RPA，以及围绕它构建的一些巧妙放置的AI工具，是如何帮助重新设计和简化客户旅程的。

　　客户服务的未来是在超增强现实中吗？

　　在展望客户服务的未来时，您不应该被AI工具供应商强制要求您如何作为一个企业来支持客户。

　　下面的视频展示了一个超级增强现实，在一个疯狂的超级增强现实的例子中，许多人工智能技术同时被使用。

　　https://youtu.be/YJg02ivYzSs

　　这是一次相当令人不安的观看。但是，在观看视频时，重要的是要认识到，这项技术并不遥远，人工智能是一种有潜力将我们的世界带向许多不同方向的工具--并非都是伟大的。因此，问问自己：我们想要创造什么样的未来是很好的？

　　作为一个行业，我认为我们需要控制这一点。为了我们的客户，也为了社会和企业，我们需要交付我们想要的东西，并使用这些人工智能组件中最好的部分，David Naylor总结道。

　　实施客户服务AI的关键要点

　　在本文中，我们为您带来了一些关于客户服务人工智能未来的观点。因此，让我们以三个关键要点结束：

　　1.我们的目标是平衡技术的使用与更好的人员、技能和流程改进。

　　2.从构建路线图开始，然后学习技术的工作原理并从中走出来。

　　3.参考你的关键组织目标，使用一个类似于价值刺激网格的框架，将AI添加到最有价值的地方。

　　希望这份客户服务人工智能的总结对您有所帮助，并祝您在为您的组织创建人工智能战略方面好运！

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　　原文网址：https://www.callcentrehelper.com/customer-service-ai-165440.htm