كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بذكاء في خدمة العملاء

الذكاء الاصطناعي التوليدي ، التكنولوجيا المتقدمة وراء ChatGPT و Google's Bard و DALL-E و MidJourney وقائمة متزايدة من الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، قد أحدثت ثورة في العالم. وبكل معنى الكلمة.

بفضل قدرته على تكرار الاستجابات الشبيهة بالبشر ، فإن الذكاء الاصطناعي العام هو الشيء الكبير التالي للشركات التي تتطلع إلى تحسين تجربة العملاء. يمكن لأدوات خدمة العملاء المستندة إلى الذكاء الاصطناعي من الجيل الاستجابة بسرعة لاستفسارات العملاء ، وتقديم توصيات مخصصة ، وحتى إنشاء محتوى لوسائل التواصل الاجتماعي.

أحد الأمثلة الرائعة على هذه التقنية الرائدة هو مساعد روبوت الدردشة الذي أطلقه G2 مؤخرًا ، Monty ، المبني على مجموعة بيانات الطرف الأول OpenAI و G2. إنه أول من يوصي ببرنامج أعمال مدعوم بالذكاء الاصطناعي يوجه المستخدمين للبحث عن حلول برمجية مثالية لاحتياجات أعمالهم الفريدة.

تعمل أدوات الدعم والخدمات العامة للذكاء الاصطناعي التي تشبه Monty على تقليل وقت الاستجابة بشكل كبير وتحسين جودة الاستجابة ، مما يترجم إلى تجربة عملاء أفضل. إنهم بارعون في التعامل مع استفسارات العملاء المتكررة في وقت واحد ، مما يحرر وكلاء الدعم البشري للتركيز على المزيد من القضايا الاستراتيجية والمعقدة.

ومع ذلك ، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي العام في خدمة العملاء يأتي مع مجموعة من التحديات الخاصة به. يتمثل أحد أكبر التحديات في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات مختلفة لتجنب التحيز أو عدم الدقة. يجب على الذكاء الاصطناعي أيضًا الالتزام بالمعايير الأخلاقية وعدم المساس بالخصوصية والأمان.

تناقش هذه المقالة كيف يتمتع الذكاء الاصطناعي العام بإمكانيات هائلة في خدمة العملاء وكيف يمكن للشركات الاستفادة من تطبيقه الأخلاقي.

بفضل تسارع الاهتمام والاستثمار في شركات توليد الذكاء الاصطناعي ، من المتوقع أن يصل تقييم السوق لهذا القطاع إلى 42.6 مليار دولار عالميًا في عام 2023.

لماذا نستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في خدمة العملاء؟

قاوم قادة الأعمال تنفيذ حلول الأتمتة في الماضي لأن العملاء وجدوا أن التفاعلات بين الروبوتات أمر محبط. كان هذا مصدر قلق مشروع مع الجيل الأول من الروبوتات القديمة المستندة إلى القواعد. لكن التكنولوجيا قطعت شوطًا طويلاً منذ ذلك الحين.

إن القدرة المتقدمة لروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على التحدث مع البشر ببساطة وبشكل طبيعي تجعل استخدام هذه التقنية في بيئة تواجه العملاء أمرًا لا يحتاج إلى تفكير. من تحسين تجربة المحادثة إلى مساعدة الوكلاء بالردود المقترحة ، يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي دعمًا أسرع وأفضل.

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في خدمة العملاء

يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي المُدمج في أتمتة أوسع أو استراتيجية تجربة العملاء على تقديم دعم أسرع وأفضل. إليك الطريقة.

خلق المزيد من المحادثات الطبيعية

تتيح إضافة طبقة AI عامة إلى محادثات الدردشة الآلية لروبوت الدعم الخاص بك إرسال المزيد من الردود الطبيعية. هذا يوفر عليك من بناء تدفقات حوارية للتحية والوداع والمحادثات الأخرى.

سحب المعلومات المحدثة من صفحات الويب الخاصة بك

بدلاً من تحديث تدفقات المحادثة يدويًا أو التحقق من قاعدة المعرفة الخاصة بك ، يمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي التوليدية توفير هذه المعلومات للعملاء على الفور. يصل البرنامج إلى أحدث إصدار من خلال التدقيق في مركز المساعدة وصفحات الأسئلة الشائعة وقاعدة المعرفة وصفحات الشركة الأخرى. ثم يتم نقل هذه المعلومات إلى العملاء تلقائيًا دون أي تدريب إضافي.

افترض أن أحد العملاء يريد تحديث عنوان الشحن المدرج في حسابه. عندما تسأل حل الذكاء الاصطناعي العام الخاص بك عن إجابة ، فسوف يبحث في مقالات المساعدة الخاصة بك للعثور على الإجابة الصحيحة. بدلاً من توجيه العملاء إلى المقالة ، يقوم الروبوت بدمج المعلومات المطلوبة. يرسل تعليمات دقيقة مباشرة إلى العميل حول كيفية تحرير عنوانه - حل استعلامه على الفور دون أي ذهاب وإياب.

تذاكر دعم الهيكل

يعمل Gen AI بشكل أفضل عند هيكلة التذاكر وتلخيصها وتعبئتها تلقائيًا. لا يساعد ذلك فريق الدعم الخاص بك على حل استفسارات العملاء بشكل أسرع فحسب ، بل يتيح لهم التركيز على عمل أكثر أهمية واستراتيجية.

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي العامة تحليل مشاعر الرسائل وتصنيف التذاكر. يسهل التعامل مع تذاكر الدعم المصنفة ، مما يتيح لك إرسال ردود مخصصة وتحديد أولويات التذاكر.

استخدم الردود المقترحة

يمكن لوكلاء الدعم المطالبة بحل عام للذكاء الاصطناعي لتحويل الردود الواقعية على استفسارات العملاء بنبرة معينة. يتذكرون سياق الرسائل السابقة ويجددون الردود بناءً على المدخلات الجديدة.

توليد بيانات التدريب

يعمل Gen AI على تسريع المهام التحليلية والإبداعية المتعلقة بالتدريب والحفاظ على الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. يساعد هذا مديري التشغيل الآلي ومصممي المحادثات ومنشئي الروبوتات على العمل بكفاءة أكبر ، مما يمكّن المؤسسات من الحصول على قيمة أكبر من الأتمتة بشكل أسرع.

ليس لديك الوقت الكافي للعمل بكل طريقة قد يطلبها العميل للعودة؟ بدلاً من إنشاء بيانات التدريب هذه يدويًا للنماذج القائمة على النية ، يمكنك أن تطلب من حل الذكاء الاصطناعي العام الخاص بك إنشاءها.

قدم عينة من تدفقات المحادثة

حتى أفضل الكتاب يصطدمون أحيانًا بالحائط. في مثل هذه الحالة ، يمكن لـ Gen AI المساعدة في كسر كتلة الكاتب وتشجيع الإبداع من خلال إنشاء قوالب استجابة لكتابك. يمكن للكتاب استخدام تدفقات الأمثلة كمصدر إلهام لتدفقات حوار العصف الذهني.

تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في خدمة العملاء

الذكاء الاصطناعي التوليدي جديد نسبيًا. وكما هو الحال مع كل تطوير جديد ، فإنه يحتوي على بعض المراوغات التي يجب تسويتها. ولكن من الممكن الجمع بين قدرات Gen AI وأتمتة دعم العملاء إذا قمت بمعالجة المخاطر والتحديات التالية والتخفيف منها.

دقة

تأتي الطلاقة المذهلة لنماذج الذكاء الاصطناعي العامة من البيانات المكثفة التي تم تدريبهم عليها. ولكن استخدام مجموعة بيانات واسعة وغير مقيدة يمكن أن يؤدي إلى مشكلات تتعلق بالدقة ، كما هو الحال أحيانًا مع ChatGPT.

اعتمادًا على المطالبة التي تقدمها ، تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على بيانات التدريب الخاصة بها لتقديم أفضل تقدير لما تريد سماعه. لسوء الحظ ، قد لا تأخذ هذه التقديرات الحقائق في الاعتبار.

يريد العملاء الذين يتواصلون مع فريق الدعم لديك استجابات دقيقة لحل مشكلاتهم المحددة في أسرع وقت ممكن. هذا هو السبب في أن توصيل الذكاء الاصطناعي التوليدي مباشرة بمكدس التكنولوجيا لديك وتركه مفكوكًا ليس فكرة جيدة. إذن كيف يمكنك التأكد من عدم خروج المحادثات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عن مسارها؟

لا تريد أن يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك بتكوين حقائق عندما لا تحتوي البيانات التي تم التدريب عليها على معلومات حول السؤال المحدد المطروح أو تحتوي على معلومات متضاربة أو غير ذات صلة. الحل؟ إنشاء نظام لإعادة تشكيل نموذج الذكاء الاصطناعي.

سيؤدي إنشاء حواجز الحماية هذه إلى منع الروبوت من إرسال ردود مارقة أو طرح موضوع غير ذي صلة.

استخدام الموارد

تتطلب روبوتات الذكاء الاصطناعي العامة مجموعات بيانات كبيرة للتدريب. هذا يجعل الحفاظ عليها كثيفة الموارد وتحديًا تقنيًا.

يمكنك استضافة النموذج الخاص بك ، ولكن يمكن أن تزيد تكاليف التشغيل بسرعة. بالإضافة إلى ذلك ، لا يستطيع العديد من موفري السحابة توفير مساحة التخزين التي تحتاجها هذه النماذج لتعمل بسلاسة.

يمكن أن يتسبب هذا في حدوث مشكلات في زمن الانتقال ، حيث يستغرق النموذج وقتًا أطول في معالجة المعلومات ويؤخر أوقات الاستجابة. مع ذكر 90٪ من العملاء أن الردود الفورية ضرورية ، فإن سرعة الاستجابة يمكن أن تجعل تجربة العميل أو تفسدها.

يعد استخدام نموذج لغة بحجم معقول أمرًا أساسيًا لتقليل استخدام الموارد. يمكن أن تنتج نماذج اللغة الأصغر نتائج مبهرة باستخدام بيانات التدريب الصحيحة. إنها لا تستنزف مواردك وهي حل مثالي في بيئة خاضعة للرقابة.

"لرؤية أفضل النتائج مع الذكاء الاصطناعي التوليدي ، نحتاج إلى التفكير في الذكاء الاصطناعي في دعم العملاء ليس فقط شبكة عصبية واحدة ، بل دماغًا كاملًا ، حيث تتعامل أجزاء مختلفة من الدماغ مع مهام مختلفة."

جاكو باسانين
كبير مسؤولي العلوم وخبير الذكاء الاصطناعي في Ultimate

بدلاً من الاعتماد كليًا على نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة للتعامل مع مهام أتمتة دعم العملاء ، استخدمها كجزء من حل أتمتة أوسع.

كن ذكيًا وحذرًا عند تنفيذ الذكاء الاصطناعي العام في عملك

الذكاء الاصطناعي التوليدي قوي بلا شك. ومع ذلك ، نظرًا لأنه جديد ويأتي مع العديد من التحديات والمخاطر ، يجب أن تكون حذرًا عند استخدامه في بيئة تواجه العملاء. بدلاً من النظر إلى الذكاء الاصطناعي العام باعتباره رصاصة فضية ستحل جميع مشكلات الدعم ، استخدمه كجزء من نظام أتمتة أوسع.

على الرغم من التحديات ، يتمتع الذكاء الاصطناعي العام بالعديد من الفوائد لخدمة العملاء. وعندما تنضج ، ستجد حالات استخدام جديدة وأكثر تقدمًا وطريقة أفضل لتنفيذها في مجموعة التقنيات الخاصة بك.

أصبح شراء البرامج الآن بسيطًا وذكيًا وودودًا! قم بالدردشة مع برنامج الدردشة Monty الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي من G2 واستكشف حلول البرامج بشكل لم يسبق له مثيل.