如何在客戶服務中智能地使用生成式人工智能

ChatGPT、谷歌的 Bard、DALL-E、MidJourney 以及越來越多的人工智能工具背後的先進技術——生成式人工智能 (Generative AI) 已經風靡全球。 從字面上看。

憑藉其複制類人響應的能力，對於希望改善客戶體驗的公司而言，新一代 AI 是下一件大事。 基於 Gen AI 的客戶服務工具可以快速響應客戶查詢，提供個性化推薦，甚至為社交媒體生成內容。

這種開創性技術的一個很好的例子是 G2 最近發布的聊天機器人助手 Monty，它基於 OpenAI 和 G2 的第一方數據集構建。 它是有史以來第一個由 AI 驅動的商業軟件推薦系統，可指導用戶研究適合其獨特業務需求的理想軟件解決方案。

類似 Monty 的 gen AI 支持和服務工具可顯著縮短響應時間並提高響應質量，從而轉化為更好的客戶體驗。 他們擅長同時處理重複出現的客戶查詢，讓人工支持代理能夠專注於更具戰略性和復雜性的問題。

然而，在客戶服務中實施 gen AI 會帶來一系列挑戰。 最大的挑戰之一是在不同的數據集上訓練 AI 模型以避免偏差或不准確。 人工智能還必須遵守道德標準，不得損害隱私和安全。

本文討論了 gen AI 如何在客戶服務方面具有巨大潛力，以及企業如何從其道德實施中受益。

由於對 AI 生成公司的興趣和投資加速，預計 2023 年全球該行業的市場估值將達到 426 億美元。

為什麼在客戶服務中使用生成式人工智能？

過去，企業領導者拒絕實施自動化解決方案，因為客戶發現機器人與人的交互令人沮喪。 對於笨重的、基於規則的第一代機器人來說，這是一個合理的擔憂。 但從那時起，技術已經取得了長足的進步。

Gen AI 聊天機器人具有簡單自然地與人類交談的先進能力，這使得在面向客戶的環境中使用這項技術變得輕而易舉。 從改善對話體驗到協助代理提供建議的響應，生成式 AI 提供更快、更好的支持。

如何在客戶服務中使用生成式人工智能

更廣泛的自動化或 CX 戰略中內置的生成式 AI 可以幫助您提供更快更好的支持。 就是這樣。

創建更自然的對話

將 gen AI 層添加到自動聊天對話中，讓您的支持機器人發送更自然的回复。 這使您無需為問候、再見和其他對話構建對話流。

從您的網頁中提取更新的信息

無需手動更新對話流或檢查您的知識庫，生成式 AI 軟件可以立即向客戶提供該信息。 該軟件通過篩選您的幫助中心、常見問題解答頁面、知識庫和其他公司頁面來訪問最新信息。 然後，此信息會自動傳達給客戶，無需任何進一步培訓。

假設客戶想要更新其帳戶中列出的送貨地址。 當您向您的 gen AI 解決方案尋求答复時，它會搜索您的幫助文章以找到正確的答案。 機器人不會將客戶引導至文章，而是整合所需的信息。 它會直接向客戶發送有關如何編輯地址的準確說明——立即解決他們的查詢，無需任何來回。

結構支持票

Gen AI 在構建、總結和自動填寫工單時效果最好。 這不僅可以幫助您的支持團隊更快地解決客戶查詢，還可以讓他們專注於更關鍵和更具戰略意義的工作。

Gen AI 模型甚至可以分析消息情緒並對工單進行分類。 分類的支持工單易於使用，允許您發送量身定制的回复並確定工單的優先級。

使用建議的回复

支持代理可以提示 gen AI 解決方案以特定語氣將事實響應轉換為客戶查詢。 他們會記住先前消息的上下文並根據新輸入重新生成響應。

生成訓練數據

Gen AI 加速圍繞訓練和維護 AI 驅動的機器人的分析和創造性任務。 這有助於自動化管理人員、對話設計人員和機器人創建者更高效地工作，使組織能夠更快地從自動化中獲得更多價值。

沒有時間研究客戶可能要求退貨的每一種方式？ 您可以讓您的 gen AI 解決方案生成它，而不是手動為基於意圖的模型創建訓練數據。

提供示例對話流程

即使是最好的作家有時也會碰壁。 在這種情況下，Gen AI 可以通過為您的作家創建回复模板來幫助打破作家的障礙並鼓勵創造力。 作者可以使用示例流程作為頭腦風暴對話流程的靈感。

在客戶服務中使用生成人工智能的挑戰

生成式人工智能相對較新。 與每一個新的發展一樣，它有一些怪癖需要解決。 但是，如果您解決並減輕以下風險和挑戰，則可以將 Gen AI 功能與客戶支持自動化相結合。

準確性

Gen AI 模型令人印象深刻的流暢性來自於它們所訓練的大量數據。 但是使用如此廣泛且不受約束的數據集可能會導致準確性問題，ChatGPT 有時就是這種情況。

根據您提供的提示，生成式 AI 模型會利用它們的訓練數據來提供它們對您想要聽到的內容的最佳估計。 不幸的是，這些估計可能沒有考慮到事實。

聯繫您的支持團隊的客戶希望獲得準確的響應，以盡快解決他們的具體問題。 這就是為什麼將生成式 AI 直接插入您的技術堆棧並讓它鬆散並不是一個好主意。 那麼，您如何才能確保支持 AI 的生成對話不會出軌呢？

當它所訓練的數據不包含有關所提出的特定問題的信息或包含相互矛盾或不相關的信息時，您不希望您的 AI 模型編造事實。 解決方案？ 創建一個系統來重塑人工智能模型。

設置這些防護欄將防止機器人發送流氓響應或提出不相關的主題。

資源使用

Gen AI 機器人需要大型數據集進行訓練。 這使得維護它們需要大量資源並且在技術上具有挑戰性。

您可以託管自己的模型，但運行成本會迅速增加。 此外，許多雲提供商無法提供這些模型順利運行所需的存儲空間。

這可能會導致延遲問題，其中模型需要更長的時間來處理信息並延遲響應時間。 90% 的客戶表示即時響應至關重要，響應速度可以成就或破壞客戶體驗。

使用合理大小的語言模型是減少資源使用的關鍵。 使用正確的訓練數據，較小的語言模型可以產生令人印象深刻的結果。 它們不會耗盡您的資源，是受控環境中的完美解決方案。

“為了看到生成式 AI 的最佳結果，我們需要將客戶支持中的 AI 視為不僅僅是一個神經網絡，而是一個完整的大腦，大腦的不同部分處理不同的任務。”

亞科帕薩寧
Ultimate 的首席科學官和 AI 專家

與其完全依賴大一代 AI 模型來處理客戶支持自動化任務，不如將它們用作更廣泛的自動化解決方案的一部分。

在您的企業中實施 gen AI 時要聰明謹慎

生成式人工智能無疑是強大的。 然而，由於它是新的並且伴隨著許多挑戰和風險，因此在面向客戶的環境中使用它時需要小心。 與其將 gen AI 視為解決所有支持問題的靈丹妙藥，不如將其用作更廣泛的自動化系統的一部分。

儘管存在挑戰，但 gen AI 對客戶服務有很多好處。 隨著它的成熟，您會發現新的和更高級的用例以及在您的技術堆棧中實現它的更好方法。

軟件購買現在變得簡單、智能且友好！ 與 G2 的人工智能聊天機器人 Monty 聊天，探索前所未有的軟件解決方案。