Как разумно использовать генеративный ИИ в обслуживании клиентов

Генеративный ИИ, передовая технология, лежащая в основе ChatGPT, Google Bard, DALL-E, MidJourney и постоянно растущего списка инструментов на базе ИИ, покорила мир. И вполне буквально.

Генерация искусственного интеллекта, способная воспроизводить человеческие реакции, — это следующий важный шаг для компаний, стремящихся улучшить качество обслуживания клиентов. Инструменты обслуживания клиентов на основе искусственного интеллекта могут быстро отвечать на запросы клиентов, предоставлять персонализированные рекомендации и даже создавать контент для социальных сетей.

Отличным примером этой новаторской технологии является недавно выпущенный помощник чат-бота G2, Monty, созданный на основе OpenAI и собственного набора данных G2. Это первый в мире рекомендатель программного обеспечения для бизнеса на основе ИИ, который помогает пользователям искать идеальные программные решения для своих уникальных бизнес-потребностей.

Инструменты поддержки и обслуживания искусственного интеллекта, подобные Monty, значительно сокращают время отклика и улучшают качество ответа, что приводит к лучшему обслуживанию клиентов. Они умеют одновременно обрабатывать повторяющиеся запросы клиентов, освобождая агентов службы поддержки, чтобы они могли сосредоточиться на более стратегических и сложных вопросах.

Однако внедрение искусственного интеллекта поколения в обслуживание клиентов сопряжено с собственным набором проблем. Одной из самых больших проблем является обучение моделей ИИ на разных наборах данных, чтобы избежать предвзятости или неточности. ИИ также должен придерживаться этических стандартов и не ставить под угрозу конфиденциальность и безопасность.

В этой статье обсуждается, какой огромный потенциал у поколения ИИ в обслуживании клиентов и как компании могут извлечь выгоду из его этического внедрения.

Ожидается, что благодаря растущему интересу и инвестициям в компании, генерирующие ИИ, рыночная стоимость этого сектора во всем мире достигнет 42,6 млрд долларов в 2023 году.

Зачем использовать генеративный ИИ в обслуживании клиентов?

Бизнес-лидеры сопротивлялись внедрению решений автоматизации в прошлом, потому что клиенты разочаровывались во взаимодействии ботов с людьми. Это было законным поводом для беспокойства по поводу неуклюжих, основанных на правилах ботов первого поколения. Но с тех пор технологии шагнули далеко вперед.

Расширенная способность чат-ботов Gen AI общаться с людьми просто и естественно делает использование этой технологии в среде, ориентированной на клиента, легкой задачей. Генеративный ИИ обеспечивает более быструю и качественную поддержку — от улучшения разговорного опыта до помощи агентам с предлагаемыми ответами.

Как использовать генеративный ИИ в обслуживании клиентов

Генеративный ИИ, встроенный в более широкую стратегию автоматизации или клиентского опыта, поможет вам быстрее и качественнее оказывать поддержку. Вот как.

Создавайте более естественные разговоры

Добавление уровня искусственного интеллекта поколения к автоматическим разговорам в чате позволяет вашему боту поддержки отправлять более естественные ответы. Это избавляет вас от создания диалогов для приветствий, прощаний и других разговоров.

Извлекайте обновленную информацию с ваших веб-страниц

Вместо того, чтобы вручную обновлять потоки разговоров или проверять вашу базу знаний, программное обеспечение для генеративного ИИ может мгновенно предоставлять эту информацию клиентам. Программное обеспечение получает доступ к самой последней информации, просматривая ваш справочный центр, страницы часто задаваемых вопросов, базу знаний и другие страницы компании. Затем эта информация автоматически передается клиентам без какого-либо дополнительного обучения.

Предположим, клиент хочет обновить адрес доставки, указанный в его учетной записи. Когда вы запрашиваете ответ у своего решения для искусственного интеллекта, оно просматривает ваши справочные статьи, чтобы найти правильный ответ. Вместо того, чтобы направлять клиентов к статье, бот консолидирует необходимую информацию. Он отправляет точные инструкции непосредственно клиенту о том, как отредактировать его адрес, немедленно решая его запрос без каких-либо возвратов и повторений.

Билеты поддержки структуры

Gen AI лучше всего работает при структурировании, обобщении и автоматическом заполнении заявок. Это не только помогает вашей команде поддержки быстрее решать запросы клиентов, но и позволяет им сосредоточиться на более важной и стратегической работе.

Модели Gen AI могут даже анализировать настроения сообщений и классифицировать билеты. С категоризированными заявками в службу поддержки легко работать, они позволяют отправлять индивидуальные ответы и расставлять приоритеты в заявках.

Используйте предложенные ответы

Агенты поддержки могут подсказать решению поколения AI, чтобы преобразовать фактические ответы на запросы клиентов в определенный тон. Они запоминают контекст предыдущих сообщений и восстанавливают ответы на основе новых данных.

Генерация обучающих данных

Gen AI ускоряет выполнение аналитических и творческих задач, связанных с обучением и обслуживанием ботов с искусственным интеллектом. Это помогает менеджерам по автоматизации, дизайнерам диалогов и создателям ботов работать более эффективно, позволяя организациям быстрее получать больше пользы от автоматизации.

У вас нет времени, чтобы проработать каждый способ, которым клиент может потребовать возврата? Вместо того, чтобы вручную создавать эти обучающие данные для моделей, основанных на намерениях, вы можете попросить свое решение искусственного интеллекта сгенерировать их.

Предоставить образцы потоков беседы

Даже лучшие писатели иногда упираются в стену. В таком случае Gen AI может помочь преодолеть писательский блок и стимулировать творчество, создавая шаблоны ответов для ваших писателей. Писатели могут использовать примеры потоков в качестве вдохновения для мозгового штурма диалоговых потоков.

Проблемы использования генеративного ИИ в обслуживании клиентов

Генеративный ИИ появился относительно недавно. И, как и в случае с каждой новой разработкой, у нее есть несколько особенностей, которые нужно сгладить. Но объединение возможностей Gen AI с автоматизацией поддержки клиентов возможно, если вы устраните и снизите следующие риски и проблемы.

Точность

Впечатляющая беглость моделей Gen AI обусловлена ​​​​обширными данными, на которых они обучаются. Но использование такого широкого и неограниченного набора данных может привести к проблемам с точностью, как это иногда бывает с ChatGPT.

В зависимости от предоставленной вами подсказки генеративные модели ИИ используют данные обучения, чтобы предложить наилучшую оценку того, что вы хотите услышать. К сожалению, эти оценки могут не учитывать факты.

Клиенты, которые обращаются в вашу службу поддержки, хотят получить точные ответы, чтобы как можно быстрее решить их конкретные проблемы. Вот почему подключать генеративный ИИ прямо к вашему технологическому стеку и пускать его на самотёк — не лучшая идея. Итак, как вы можете гарантировать, что генеративные разговоры с поддержкой ИИ не сойдут с рельсов?

Вы не хотите, чтобы ваша модель искусственного интеллекта создавала факты, когда данные, на которых она обучалась, не содержат информации о конкретном заданном вопросе или содержат противоречивую или нерелевантную информацию. Решение? Создание системы для изменения модели ИИ.

Установка этих ограждений не позволит боту отправлять мошеннические ответы или поднимать постороннюю тему.

Использование ресурсов

Боты Gen AI требуют больших наборов данных для обучения. Это делает их обслуживание ресурсоемким и технически сложным.

Вы можете разместить свою собственную модель, но эксплуатационные расходы могут быстро возрасти. Кроме того, многие поставщики облачных услуг не могут предоставить дисковое пространство, необходимое этим моделям для бесперебойной работы.

Это может вызвать проблемы с задержкой, когда модели требуется больше времени для обработки информации и времени отклика. Поскольку 90% клиентов считают мгновенные ответы важными, скорость ответа может как улучшить, так и разрушить качество обслуживания клиентов.

Использование языковой модели разумного размера является ключом к сокращению использования ресурсов. Меньшие языковые модели могут давать впечатляющие результаты с правильными обучающими данными. Они не истощают ваши ресурсы и являются идеальным решением в контролируемой среде.

«Чтобы увидеть наилучшие результаты с генеративным ИИ, нам нужно думать об ИИ в службе поддержки клиентов не как об одной нейронной сети, а как о целом мозге, в котором разные части мозга выполняют разные задачи».

Яакко Пасанен
Главный научный сотрудник и эксперт по искусственному интеллекту в Ultimate

Вместо того чтобы полностью полагаться на модели искусственного интеллекта большого поколения для решения задач автоматизации поддержки клиентов, используйте их как часть более широкого решения по автоматизации.

Будьте умны и осторожны при внедрении искусственного интеллекта поколения в свой бизнес.

Генеративный ИИ, несомненно, мощен. Однако, поскольку он новый и связан со многими проблемами и рисками, вы должны быть осторожны при его использовании в среде, ориентированной на клиента. Вместо того, чтобы рассматривать поколение ИИ как серебряную пулю, которая решит все проблемы с поддержкой, используйте его как часть более широкой системы автоматизации.

Несмотря на проблемы, поколение ИИ имеет много преимуществ для обслуживания клиентов. И по мере его развития вы найдете новые и более продвинутые варианты использования и лучший способ реализовать его в своем технологическом стеке.

Покупка программного обеспечения теперь проста, умна и дружелюбна! Общайтесь с чат-ботом G2 на базе искусственного интеллекта Monty и исследуйте программные решения, как никогда раньше.