Jak inteligentnie wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w obsłudze klienta

Generative AI, zaawansowana technologia stojąca za ChatGPT, Google Bard, DALL-E, MidJourney oraz stale rosnąca lista narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, podbiła świat. I całkiem dosłownie.

Dzięki zdolności do replikowania reakcji podobnych do ludzkich, sztuczna inteligencja genów jest kolejną wielką rzeczą dla firm, które chcą poprawić jakość obsługi klienta. Narzędzia obsługi klienta oparte na sztucznej inteligencji mogą szybko odpowiadać na zapytania klientów, dostarczać spersonalizowane rekomendacje, a nawet generować treści do mediów społecznościowych.

Doskonałym przykładem tej pionierskiej technologii jest niedawno wydany asystent chatbota G2, Monty, oparty na OpenAI i własnym zbiorze danych G2. Jest to pierwszy w historii rekomendator oprogramowania biznesowego oparty na sztucznej inteligencji, który pomaga użytkownikom znaleźć idealne rozwiązania programowe dla ich unikalnych potrzeb biznesowych.

Narzędzia wsparcia AI i serwisowe podobne do Monty gen znacznie skracają czas reakcji i poprawiają jakość odpowiedzi, co przekłada się na lepszą obsługę klienta. Są biegli w jednoczesnej obsłudze powtarzających się zapytań klientów, dzięki czemu pracownicy działu wsparcia mogą skupić się na bardziej strategicznych i złożonych kwestiach.

Jednak wdrożenie gen AI w obsłudze klienta wiąże się z własnym zestawem wyzwań. Jednym z największych wyzwań jest szkolenie modeli AI na różnych zestawach danych, aby uniknąć stronniczości lub niedokładności. Sztuczna inteligencja musi również przestrzegać standardów etycznych i nie narażać prywatności i bezpieczeństwa.

W tym artykule omówiono, w jaki sposób gen AI ma ogromny potencjał w obsłudze klienta i jak firmy mogą skorzystać na jego etycznym wdrożeniu.

Dzięki rosnącemu zainteresowaniu i inwestycjom w firmy wytwarzające sztuczną inteligencję wycena rynkowa tego sektora ma osiągnąć globalnie 42,6 mld USD w 2023 roku.

Dlaczego warto stosować generatywną sztuczną inteligencję w obsłudze klienta?

W przeszłości liderzy biznesowi opierali się wdrażaniu rozwiązań automatyzacji, ponieważ klienci uważali interakcje między botem a człowiekiem za frustrujące. Była to uzasadniona obawa związana z nieporęcznymi, opartymi na regułach botami pierwszej generacji. Ale od tego czasu technologia przeszła długą drogę.

Zaawansowana zdolność chatbotów Gen AI do rozmowy z ludźmi w prosty i naturalny sposób sprawia, że ​​korzystanie z tej technologii w środowisku zorientowanym na klienta nie wymaga myślenia. Od usprawnienia konwersacji po pomoc agentom w sugerowanych odpowiedziach, generatywna sztuczna inteligencja zapewnia szybsze i lepsze wsparcie.

Jak wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w obsłudze klienta

Generatywna sztuczna inteligencja wbudowana w szerszą strategię automatyzacji lub strategii CX może pomóc w szybszym i lepszym wsparciu. Oto jak.

Twórz bardziej naturalne rozmowy

Dodanie warstwy sztucznej inteligencji do automatycznych rozmów na czacie umożliwia botowi wsparcia wysyłanie bardziej naturalnych odpowiedzi. Oszczędza to tworzenia przepływów dialogowych dla powitań, pożegnań i innych rozmów.

Pobieraj zaktualizowane informacje ze swoich stron internetowych

Zamiast ręcznie aktualizować przepływy konwersacji lub sprawdzać bazę wiedzy, oprogramowanie do generatywnej sztucznej inteligencji może natychmiast dostarczać te informacje klientom. Oprogramowanie uzyskuje dostęp do najbardziej aktualnych, przeszukując centrum pomocy, strony FAQ, bazę wiedzy i inne strony firmowe. Informacje te są następnie przekazywane klientom automatycznie, bez dalszego szkolenia.

Załóżmy, że klient chce zaktualizować adres wysyłki podany na swoim koncie. Gdy poprosisz swoje rozwiązanie AI gen o odpowiedź, przeszuka ono artykuły pomocy, aby znaleźć właściwą odpowiedź. Zamiast kierować klientów do artykułu, bot konsoliduje wymagane informacje. Wysyła precyzyjne instrukcje bezpośrednio do klienta, jak edytować jego adres – natychmiast rozwiązując jego zapytanie, bez żadnych zwrotów.

Bilety wsparcia struktury

Gen AI działa najlepiej podczas strukturyzowania, podsumowywania i automatycznego wypełniania zgłoszeń. To nie tylko pomaga Twojemu zespołowi wsparcia szybciej rozwiązywać zapytania klientów, ale także pozwala mu skupić się na bardziej krytycznych i strategicznych zadaniach.

Modele Gen AI mogą nawet analizować nastroje wiadomości i kategoryzować zgłoszenia. Skategoryzowane zgłoszenia pomocy technicznej są łatwe w obsłudze, co pozwala na wysyłanie dostosowanych odpowiedzi i ustalanie priorytetów zgłoszeń.

Skorzystaj z sugerowanych odpowiedzi

Agenci wsparcia mogą skłonić rozwiązanie gen AI do konwersji rzeczowych odpowiedzi na zapytania klientów w określonym tonie. Zapamiętują kontekst poprzednich wiadomości i regenerują odpowiedzi na podstawie nowych danych wejściowych.

Generuj dane treningowe

Gen AI przyspiesza zadania analityczne i kreatywne związane ze szkoleniem i konserwacją botów opartych na sztucznej inteligencji. Pomaga to menedżerom automatyzacji, projektantom konwersacji i twórcom botów pracować wydajniej, umożliwiając organizacjom szybsze uzyskanie większej wartości z automatyzacji.

Nie masz czasu na przeanalizowanie wszystkich sposobów, w jakie klient może poprosić o zwrot? Zamiast ręcznie tworzyć te dane szkoleniowe dla modeli opartych na intencjach, możesz poprosić swoje rozwiązanie AI gen o ich wygenerowanie.

Podaj przykładowe przebiegi konwersacji

Nawet najlepsi pisarze czasami uderzają w ścianę. W takim przypadku Gen AI może pomóc przełamać blokadę pisarza i zachęcić do kreatywności, tworząc szablony odpowiedzi dla twoich pisarzy. Pisarze mogą wykorzystać przykładowe przepływy jako inspirację dla przepływów dialogowych burzy mózgów.

Wyzwania związane z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji w obsłudze klienta

Generatywna sztuczna inteligencja jest stosunkowo nowa. I jak w przypadku każdego nowego rozwiązania, ma kilka dziwactw do rozwiązania. Ale połączenie możliwości Gen AI z automatyzacją obsługi klienta jest możliwe, jeśli uwzględnisz i złagodzisz następujące zagrożenia i wyzwania.

Dokładność

Imponująca płynność modeli Gen AI wynika z obszernych danych, na których są szkolone. Ale korzystanie z tak szerokiego i nieograniczonego zestawu danych może prowadzić do problemów z dokładnością, jak to czasami ma miejsce w przypadku ChatGPT.

W zależności od podanego monitu, generatywne modele sztucznej inteligencji korzystają z danych treningowych, aby zaoferować najlepsze oszacowanie tego, co chcesz usłyszeć. Niestety, te szacunki mogą nie uwzględniać faktów.

Klienci, którzy kontaktują się z Twoim zespołem pomocy technicznej, chcą dokładnych odpowiedzi, aby rozwiązać ich problemy tak szybko, jak to możliwe. Dlatego podłączanie generatywnej sztucznej inteligencji bezpośrednio do stosu technologii i puszczanie jej nie jest dobrym pomysłem. Jak więc zapewnić, że generatywne rozmowy z obsługą sztucznej inteligencji nie zostaną wykolejone?

Nie chcesz, aby Twój model sztucznej inteligencji tworzył fakty, gdy dane, na których jest szkolony, nie zawierają informacji o zadanym pytaniu lub zawierają sprzeczne lub nieistotne informacje. Rozwiązanie? Stworzenie systemu do przekształcenia modelu AI.

Skonfigurowanie tych barier zapobiegnie wysyłaniu przez bota nieuczciwych odpowiedzi lub wymyślaniu niepowiązanych tematów.

Wykorzystanie zasobów

Boty Gen AI wymagają do trenowania dużych zestawów danych. To sprawia, że ​​ich utrzymanie wymaga dużych zasobów i jest technicznie trudne.

Możesz hostować własny model, ale koszty eksploatacji mogą szybko się sumować. Ponadto wielu dostawców usług w chmurze nie może zaoferować przestrzeni dyskowej potrzebnej tym modelom do płynnego działania.

Może to powodować problemy z opóźnieniami, w których model przetwarza informacje dłużej i opóźnia czas reakcji. Ponieważ 90% klientów twierdzi, że natychmiastowa reakcja jest niezbędna, szybkość reakcji może wpłynąć na wrażenia klienta lub je zepsuć.

Korzystanie z modelu językowego o rozsądnej wielkości jest kluczem do zmniejszenia wykorzystania zasobów. Mniejsze modele językowe mogą dawać imponujące wyniki przy użyciu odpowiednich danych szkoleniowych. Nie wyczerpują zasobów i są idealnym rozwiązaniem w kontrolowanym środowisku.

„Aby uzyskać najlepsze wyniki dzięki generatywnej sztucznej inteligencji, musimy myśleć o sztucznej inteligencji w obsłudze klienta nie jako o jednej sieci neuronowej, ale o całym mózgu, w którym różne części mózgu wykonują różne zadania”.

Jaakko Pasanen
Chief Science Officer i ekspert AI w Ultimate

Zamiast całkowicie polegać na modelach sztucznej inteligencji dużej generacji do obsługi zadań automatyzacji obsługi klienta, użyj ich jako części szerszego rozwiązania do automatyzacji.

Bądź mądry i ostrożny, wdrażając gen AI w swojej firmie

Generatywna sztuczna inteligencja jest niewątpliwie potężna. Ponieważ jednak jest nowy i wiąże się z wieloma wyzwaniami i zagrożeniami, należy zachować ostrożność podczas korzystania z niego w środowisku zorientowanym na klienta. Zamiast patrzeć na generowaną sztuczną inteligencję jako na srebrną kulę, która rozwiąże wszystkie problemy z obsługą, użyj jej jako części szerszego systemu automatyzacji.

Pomimo wyzwań, gen AI ma wiele zalet dla obsługi klienta. W miarę dojrzewania znajdziesz nowe i bardziej zaawansowane przypadki użycia oraz lepszy sposób na wdrożenie go w swoim stosie technologii.

Kupowanie oprogramowania jest teraz proste, inteligentne i przyjazne! Czatuj z opartym na sztucznej inteligencji chatbotem G2 Monty i odkrywaj rozwiązania programowe jak nigdy dotąd.