カスタマー サービスでジェネレーティブ AI をインテリジェントに使用する方法

ChatGPT、Google の Bard、DALL-E、MidJourney、および増え続ける AI 搭載ツールのリストを支える高度なテクノロジーである Generative AI は、世界を席巻しています。 そして文字通り。

人間のような反応を再現する能力を備えたジェネレーション AI は、顧客体験の向上を目指す企業にとって次の重要な要素です。 Gen AI ベースの顧客サービス ツールは、顧客の問い合わせに迅速に対応し、パーソナライズされた推奨事項を提供し、ソーシャル メディア用のコンテンツを生成することさえできます。

この先駆的な技術の好例は、OpenAI と G2 のファーストパーティ データセットに基づいて構築された、G2 が最近リリースしたチャットボット アシスタントの Monty です。 これは、ユーザーが独自のビジネス ニーズに最適なソフトウェア ソリューションを調査できるようにガイドする、史上初の AI を活用したビジネス ソフトウェア レコメンダーです。

Monty のような gen AI サポートおよびサービス ツールは、応答時間を大幅に短縮し、応答品質を向上させ、より優れたカスタマー エクスペリエンスに変換します。 彼らは繰り返し発生する顧客からの問い合わせを同時に処理することに長けており、人間のサポート エージェントをより戦略的で複雑な問題に集中させることができます。

ただし、カスタマー サービスに gen AI を実装することには、独自の一連の課題が伴います。 最大の課題の 1 つは、バイアスや不正確さを避けるために、さまざまなデータセットで AI モデルをトレーニングすることです。 また、AI は倫理基準を遵守し、プライバシーとセキュリティを侵害してはなりません。

この記事では、ジェネレーション AI がカスタマー サービスに大きな可能性を秘めていることと、企業がその倫理的な実装からどのように利益を得ることができるかについて説明します。

AI 生成企業への関心と投資が加速しているため、このセクターの市場評価額は 2023 年に世界で 426 億ドルに達すると予想されています。

カスタマー サービスでジェネレーティブ AI を使用する理由

これまでビジネス リーダーは、顧客がボットと人間のやり取りに不満を感じていたため、自動化ソリューションの実装に抵抗していました。 これは、扱いにくいルールベースの第 1 世代のボットにとって当然の懸念事項でした。 しかし、技術はそれ以来長い道のりを歩んできました。

人間と簡単かつ自然に会話する Gen AI チャットボットの高度な機能により、この技術を顧客対応環境で簡単に使用できます。 ジェネレーティブ AI は、会話体験の改善から、推奨される応答によるエージェントの支援まで、より迅速で優れたサポートを提供します。

ジェネレーティブ AI をカスタマー サービスで使用する方法

より広範な自動化または CX 戦略に組み込まれたジェネレーティブ AI は、より迅速で優れたサポートを提供するのに役立ちます。 方法は次のとおりです。

より自然な会話を作成する

自動化されたチャット会話にジェネラル AI レイヤーを追加すると、サポート ボットがより自然な返信を送信できるようになります。 これにより、挨拶、別れ、その他の会話のダイアログ フローを構築する必要がなくなります。

ウェブページから更新された情報を引き出す

会話フローを手動で更新したり、ナレッジ ベースをチェックしたりする代わりに、ジェネレーティブ AI ソフトウェアはその情報を顧客に即座に提供できます。 このソフトウェアは、ヘルプ センター、FAQ ページ、ナレッジ ベース、および他の会社のページをふるいにかけることによって、最新の情報にアクセスします。 この情報は、それ以上のトレーニングなしで自動的に顧客に伝えられます。

顧客が自分のアカウントに記載されている配送先住所を更新したいとします。 ジェネレーション AI ソリューションに応答を求めると、ヘルプ記事を検索して正しい答えを見つけます。 顧客を記事に誘導する代わりに、ボットは必要な情報を統合します。 住所を編集する方法に関する正確な指示を顧客に直接送信し、やり取りすることなくすぐにクエリを解決します。

構造サポートチケット

Gen AI は、チケットの構造化、要約、および自動入力時に最適に機能します。 これにより、サポート チームが顧客の問い合わせをより迅速に解決できるようになるだけでなく、より重要で戦略的な作業に集中できるようになります。

Gen AI モデルは、メッセージのセンチメントを分析し、チケットを分類することもできます。 分類されたサポート チケットは扱いやすく、カスタマイズされた応答を送信し、チケットに優先順位を付けることができます。

提案された返信を使用する

サポート エージェントは、gen AI ソリューションに、顧客のクエリに対する事実に基づく応答を特定の口調で変換するように促すことができます。 以前のメッセージのコンテキストを記憶し、新しい入力に基づいて応答を再生成します。

トレーニング データの生成

Gen AI は、AI を活用したボットのトレーニングと維持に関する分析的および創造的なタスクを加速します。 これにより、自動化マネージャー、会話デザイナー、およびボット作成者がより効率的に作業できるようになり、組織は自動化からより多くの価値をより迅速に得ることができます。

顧客が返品を求める可能性があるすべての方法を解決する時間がありませんか? インテントベースのモデル用にこのトレーニング データを手動で作成する代わりに、生成 AI ソリューションに生成を依頼できます。

サンプルの会話フローを提供する

最高の作家でさえ、時には壁にぶつかることがあります。 このような場合、Gen AI はライターのブロックを打破し、ライター向けの応答テンプレートを作成することで創造性を促進するのに役立ちます。 ライターは、ダイアログ フローのブレインストーミングのインスピレーションとしてサンプル フローを使用できます。

ジェネレーティブ AI をカスタマー サービスに使用する際の課題

ジェネレーティブ AI は比較的新しいものです。 そして、すべての新しい開発と同様に、解決すべきいくつかの癖があります. ただし、次のリスクと課題に対処して軽減すれば、Gen AI 機能をカスタマー サポートの自動化と組み合わせることが可能です。

正確さ

Gen AI モデルの印象的な流暢さは、訓練された広範なデータに由来します。 しかし、ChatGPT の場合のように、このような広範で制約のないデータセットを使用すると、精度の問題が発生する可能性があります。

提供するプロンプトに応じて、ジェネレーティブ AI モデルはトレーニング データを利用して、聞きたいことの最適な推定値を提供します。 残念ながら、これらの見積もりでは事実が考慮されていない可能性があります。

サポート チームに連絡した顧客は、特定の問題をできるだけ早く解決するために、正確な応答を求めています。 そのため、ジェネレーティブ AI をテクノロジー スタックに直接接続して放っておくのは得策ではありません。 では、ジェネレーティブ AI 対応の会話が脱線しないようにするにはどうすればよいでしょうか?

AI モデルがトレーニングされるデータに、尋ねられた特定の質問に関する情報が含まれていない場合、または矛盾する情報や無関係な情報が含まれている場合、AI モデルが事実を作り上げることは望ましくありません。 ソリューション？ AI モデルを再形成するシステムを作成します。

これらのガードレールを設定すると、ボットが不正な応答を送信したり、無関係なトピックを思いついたりするのを防ぐことができます。

リソースの使用

Gen AI ボットをトレーニングするには、大規模なデータセットが必要です。 これにより、それらを維持することはリソースを集中的に使用し、技術的に困難になります。

独自のモデルをホストすることはできますが、ランニング コストがすぐに増加する可能性があります。 さらに、多くのクラウド プロバイダーは、これらのモデルをスムーズに実行するために必要なストレージ スペースを提供できません。

これにより、モデルが情報を処理するのに時間がかかり、応答時間が遅くなるという遅延の問題が発生する可能性があります。 顧客の 90% が即時応答が不可欠であると述べているため、応答速度は顧客体験を左右する可能性があります。

適切なサイズの言語モデルを使用することは、リソースの使用を削減するための鍵です。 より小さな言語モデルは、適切なトレーニング データを使用して印象的な結果を生み出すことができます。 リソースを浪費せず、制御された環境での完璧なソリューションです。

「ジェネレーティブ AI で最高の結果を得るには、カスタマー サポートの AI を単なる 1 つのニューラル ネットワークではなく、脳のさまざまな部分がさまざまなタスクを処理する脳全体と考える必要があります。」

ヤーコ・パサネン
Ultimate の最高科学責任者兼 AI 専門家

大規模な AI モデルに完全に依存してカスタマー サポートの自動化タスクを処理するのではなく、それらをより広範な自動化ソリューションの一部として使用します。

ジェネレーション AI をビジネスに導入するときは、賢く慎重に

ジェネレーティブ AI は間違いなく強力です。 ただし、これは新しく、多くの課題とリスクが伴うため、顧客対応環境で使用する場合は注意が必要です。 ジェネレーション AI をすべてのサポートの問題を解決する特効薬と見なすのではなく、より広範な自動化システムの一部として使用してください。

課題はあるものの、gen AI にはカスタマー サービスに多くの利点があります。 そして、それが成熟するにつれて、新しいより高度なユースケースと、技術スタックに実装するためのより良い方法が見つかるでしょう.

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