人工智能网致力于为中国广大企业、企业家和商界、经济界人士,以及全球华人经济圈提供实时、严谨、专业的财经、产业新闻和信息资讯媒体。

当前位置:人工智能网 > 智能汽车 > 2020年圆桌会议:对话式人工智能、虚拟助理和机器人

2020年圆桌会议:对话式人工智能、虚拟助理和机器人

来源:互联网作者:王林更新时间:2020-12-31 10:11:46阅读:
CTI论坛(ctiforum.com)(编译/老秦):如今,提供出色的客户体验要比过去复杂得多。消费者希望他们喜欢的公司能在所有他们喜欢的渠道上提供个性化和相关的体验。你的客户没有耐心等你回答他们的问题,如果你不能让他们在每次谈话中都感到特别,你就有可能失去他们的忠诚。 人工智能已经成为解决各种客户参与问题的流行解决方案。约83%的团队表示,人工智能是他们用来向客户提供更好CX的主要工具之一。然而,人工智能的形式不止一种。 对话式人工智能通过个性化信息、虚拟助理和聊天机器人为客户提供更沉浸式的体验,对于知道如何正确利用它的团队来说,它有望成为一个宝贵的机会。虚拟助理可以更快地向客户提供结果,同时为座席提供更多的通话上下文信息。他们的解决方案,从音频代码中,我们得到了他们的见解。 现代联络中心和对话式人工智能,今天面临的最大挑战是什么? 如今的联络中心比以往任何时候都面临着更大的压力,在一个越来越多的消费者拥抱数字世界的环境中提供有意义的体验。客户正在从他们购买的品牌中寻找创新,57%的消费者表示, 改变 对于更好的客户体验至关重要。 我们询问了我们的专家,关于对话式人工智能和联络中心的情况,目前面临的最大挑战是什么? Agara实验室联合创始人兼首席执行官Abhimanyu Singh: Agara Labs的联合创始人兼首席执行官Abhimanyu Singh告诉我们,现在的联络中心需要迅速满足客户的期望,同时遵守公共安全准则,保护员工。自从流感大流行以来,各个垂直领域的联络中心都面临着大量新的挑战。 Singh告诉我们,最大的挑战包括: 电话量激增,焦急的客户寻求快速解决方案和保证,以及重复的查询,往往导致等待时间延长和客户流失。 与此同时,企业还面临着劳动力减少、运营效率降低以及客户满意度下降的问题,因为它们正努力处理大量的请求。在业务需求高峰期,企业领导人也在努力应对员工需求。 AudioCodes市场营销和BD EMEA副总裁Andy Elliot: AudioCodes欧洲、中东和非洲地区营销副总裁AndyElliot表示,目前许多联络中心面临的最大挑战是如何适应竞争日益激烈的现代世界。 这有两面性。第一,招聘和留住技术人才的竞争。通过将事务性任务转移到语音机器人/语音人工智能技术,熟练的座席可以花更多的时间与客户一起做他们重视的工作。其次,联络中心正竞相提供更高水平的服务。 Elliot告诉我们,如今的消费者要求更高,耐心更少。语音人工智能和对话式工具可以通过自动化加速一系列客户服务任务,并提供公司所需的速度。然而,企业在采用正确的技术方面仍然面临挑战。输入质量、语言理解、口音和文化交流差异是常见的问题。 口语是一个复杂的领域,因此公司必须找到语音人工智能解决方案提供商,他们可以将自己非常具体的用例与正确的人工智能技术联系起来,并与他们密切合作,使之正确。 Inference Solutions(最近被Five9收购)首席执行官Callan Schebella: CallanSchebella说,阻碍许多中小型组织在联络中心部署虚拟助理和对话式人工智能的最大障碍是成本和复杂性。 自然语言处理和文本语音转换等任务需要定制应用程序,需要大量的前期开支和日常维护。你需要雇佣一些专业技术人员来完成工作,这大大增加了成本和时间投入。 Schebella告诉我们,复杂性意味着许多联络中心今天仍在使用过时的技术来提供自助服务机会,这造成了令人沮丧的客户体验。在最近一项针对IT决策者的调查中,成本和对专业服务的依赖是自动化的一些主要障碍。 应对这些挑战需要做些什么? 尽管在联络中心采用新技术本身就是一个挑战,但对于愿意发展的公司来说,还有很多机会。正确的对话式式人工智能解决方案可能是向最终用户提供高质量客户体验的关键。它们也可能是创造更 差异化 品牌的重要组成部分。 我们询问了我们的专家,他们认为公司需要做些什么来应对他们在联络中心绩效和对话式人工智能方面面临的当前挑战。 Abhimanyu Singh告诉我们,随着对话式人工智能继续以惊人的速度发展,消费者和企业都将受益于这种语音自助服务解决方案。企业需要推动对话式人工智能机会的采用,提高品牌和客户之间互动的潜在质量。 Singh说: 语音人工智能具有个性化客户互动的能力,并提供零等待时间的即时响应,24/7 。然而,组织需要了解基线,更清楚地了解可能导致语音体验不佳的问题。公司还需要识别适用于自动化的高速用例,并规划对话式过程,洞察可能的失败点。 Abhimanyu建议: 利用对话式人工智能了解客户需求,并帮助他们根据用例(自主或辅助)选择解决方案,通过人工智能语音自动化中嵌入的电子邮件和短信等多渠道集成,对这些响应进行个性化设置,并获得客户旅程的清晰视图。 AudioCodes的Andy Elliot告诉我们,对于那些希望克服当前市场挑战的公司来说,出发点是更好地了解客户行为。今天的企业领导者需要能够确定他们的客户喜欢如何连接,以及在这些对话式中涉及到什么样的语言或交互。 需要解决哪些特定用例?一旦理解了这一点,他们就可以考虑对话式式人工智能和语音机器人技术如何帮助改善客户体验。 Elliot指出,一旦组织对他们的客户有了更深入的了解,以及他们需要用对话式式人工智能采取的步骤,他们就可以找到开发人员来提供帮助。 关键是保持简单,始终把客户体验放在首位。 Callan Schebella说,随着越来越多的客户服务领导者发现如今的技术真正可能带来什么,当前的市场挑战可以得到解决。 新的工具和更现代化的开发过程使各种规模的企业更容易部署利用最新对话式人工智能的虚拟助理。低代码和无代码SaaS平台使非技术业务用户能够构建和管理自己的虚拟助理应用程序,从而减少了启动和维护这些解决方案的时间和成本。 Callan指出,如今的企业领导者不需要依赖高技能的开发人员和昂贵的专业服务来开始转型。这意味着公司可以更快地实现价值。公司可以通过逐步自动化更多的任务来扩展解决方案,而不是管理一个庞大的定制项目。 对话式人工智能的应用将如何改善客户体验和联络中心? 无论您从事哪个行业,客户体验始终是任何业务最有价值的区别。客户现在对他们购买的品牌期望更高,而那些跟不上需求的组织最终将失去他们目标受众的尊重。 投资于新的解决方案,如对话式人工智能、虚拟助理和机器人,可能不是当今联络中心的唯一进步,而是朝着正确的方向发展。许多组织已经开始发现正确的人工智能投资可以带来什么。以下是我们的专家在我们询问应用对话式人工智能如何对CX产生积极影响时所说的话。 Agara实验室首席执行官Abhimanyu Singh告诉我们,语音自动化和人工智能可以对客户支持行业产生显着的积极影响。这项技术可以为自动电话通话提供动力,并按需提供客户服务。 对话式式人工智能解决方案可以比大多数人工智能座席更快地处理大量呼叫,而且他们还可以学习如何使用自然语言,让客户感觉他们好像在和一个人讨论。最好的座席可以响应复杂的查询,适应客户的情绪和语气,甚至从口语中收集有用的信息。 Singh告诉我们,虚拟助理提供可靠、可扩展和健壮的解决方案,以应对业务周期的高峰,处理工作流各个阶段的操作。 AudioCodes的Andy Elliot告诉我们,这项技术有可能产生难以置信的影响。他指出,声音是人类交流的最基本形式,而对话式式人工智能为客户提供了更为自然的体验。 如果人们需要很快完成任务,他们往往会升级为语音通话。语音人工智能技术极大地加快了客户问题的解决速度,因为它是全天候的,它避免了电子邮件的延迟,这意味着他们不必永远在电话队列中等待与某人交谈。这样做的最终结果是获得更好的客户服务体验。 Elliot认为,公司使用对话式人工智能,特别是在处理简单的事务性任务时,意味着有技能和创造性的资源可以专注于其他复杂的任务。自动化系统消除了员工的压力,因此他们可以专注于需要 实时人机交互和智能 的领域。因此,这是一个更有效地利用他们的技术资源。 Inference Solutions的Callan Schebella指出,现在越来越多的消费者已经习惯于通过智能设备和手机进行自然的、语音驱动的通信。这些消费者喜欢他们喜爱的品牌能够通过联络中心的智能虚拟助理提供类似、简单的体验。 通过高度准确、对话式式的自助服务,让客户能够尽快满足他们的需求,从而增强整体客户体验并提高满意度。 Schebella接着说,自动化更多的日常服务查询意味着,现场座席可以节省他们的创造力和专注于客户服务的需要,真正受益于他们的人类解决问题的技能和直觉。 重复性的任务被转移到自动化的虚拟助理上,使实时座席可以自由地进行交互,从而获得更高的收益--从工作满意度的角度来看。反过来,这又会导致座席流失减少。 Callan认为,最终,在联络中心部署智能语音助理可以实现更高效、更具成本效益的自助服务,同时支持现场座席和客户。这可能是联络中心更好参与的未来。 声明:版权所有 非合作媒体谢绝转载 原文网址: https://www.uctoday.com/unified-communications/2020-roundtable-conversational-ai-virtual-assistants-and-bots/

标题:2020年圆桌会议:对话式人工智能、虚拟助理和机器人

地址:http://ai.rw2015.com/auto/5544.html

免责声明:人工智能网为网民提供实时、严谨、专业的财经、产业新闻和信息资讯,更新的内容来自于网络,不为其真实性负责,只为传播网络信息为目的,非商业用途,如有异议请及时联系站长,本网站将立即予以删除!。

返回顶部