Καθώς πλανιόμαστε στους ψηφιακούς αυτοκινητόδρομους για να συνδεθούμε με τράπεζες ή ασφαλιστικές εταιρείες, σπανίως συνειδητοποιούμε ότι αγκαλιάζουμε την τεχνητή νοημοσύνη (AI) από τη στιγμή που καλούμε ένα κέντρο τηλεφωνικής εξυπηρέτησης ή στέλνουμε μια ερώτηση μέσω ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ή chatbots. Φέτος, οι εταιρείες που είναι αφιερωμένες στη δημιουργία καναλιών επικοινωνίας για μεγάλες εταιρείες ετοιμάζονται για μια έκρηξη στις πρακτικές εφαρμογές της γεννήτριας τεχνητής νοημοσύνης.
Στο συνέδριο FIN (R)Evoluce που διοργάνωσε η Měšec.cz, ο ειδικός της εταιρείας Agnostix στην τεχνητή νοημοσύνη και σύνθεση φωνής, Μάριο Μίτας, παρουσίασε πώς η γεννητική τεχνητή νοημοσύνη βασισμένη στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) καινοτομεί στις επαφές με τους πελάτες. Επικεντρώνοντας στη μετασχηματιστική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης, τη συγκρίνει με τις εξελίξεις στον εξοπλισμό ορειβασίας, που τώρα επιτρέπει στους αναρριχητές να φτάσουν στη βάση της Έβερεστ σε ελάχιστες ώρες – μια διαδρομή που κάποτε πήρε μήνες. Με παρόμοιο τρόπο, η τεχνητή νοημοσύνη μας οδηγεί γρήγορα σε σημείο όπου οι ικανότητές μας μπορούν να χρησιμοποιηθούν με τον αποτελεσματικότερο τρόπο.
Η τεχνητή νοημοσύνη επαναπροσδιορίζει τον τρόπο λειτουργίας της εξυπηρέτησης πελατών, με την ικανότητα αναζήτησης της γεννητικής AI που βασίζεται σε σημασιολογική αναζήτηση να επιτρέπει την πιο αποτελεσματική και ακριβή ανάκτηση πληροφοριών. Δεν απαντά μονάχα σε πλήρεις ερωτήσεις, αλλά κατανοεί και επεξεργάζεται ακόμα και μερικά ή άτεκμα διατυπωμένα ερωτήματα.
Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη έχει ενισχύσει την παρακολούθηση των τηλεφωνικών κλήσεων των πελατών στα κέντρα τηλεφωνικής εξυπηρέτησης. Η Agnostix επεξεργάστηκε μεγάλο όγκο ανωνυμωμένων κλήσεων από έναν διακεκριμένο ασφαλιστικό πελάτη, εξάγοντας πολύτιμες συναφείς πληροφορίες, περιληπτικοποιώντας συνομιλίες και δημιουργώντας ενέργειες. Η προσέγγιση αυτή που κινείται από την τεχνητή νοημοσύνη όχι μόνο παρέχει αποδοτικότητα, αλλά αξιολογεί και την ποιότητα των κλήσεων σύμφωνα με το επιθυμητό σενάριο κλήσης, επιτρέποντας στους αντιπροσώπους εξυπηρέτησης πελατών να ευθυγραμμιστούν πιο στενά με τις βέλτιστες οδηγίες εξυπηρέτησης.
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν σταματά εκεί· χρησιμοποιείται επίσης για τη διαχείριση της εισερχόμενης αλληλογραφίας email εξυπηρέτησης. Με τη δημιουργία περίληψης από τα email των πελατών, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τα μέλη του προσωπικού να εντοπίσουν λύσεις και πιθανές ενέργειες μέσα στα συστήματα CRM.
Ένα από τα πιο σοβαρά, αλλά εξαιρετικά σημαντικά πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης είναι η δυνατότητά της να ανιχνεύει το συναίσθημα του πελάτη. Πέρα από την απλή μέτρηση της ικανοποίησης, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διακρίνει τη συναισθηματική πορεία μιας επικοινωνίας εξυπηρέτησης, αποκαλύπτοντας εάν η διάθεση του πελάτη βελτιώθηκε μετά την κλήση, μια ζωτική μέτρηση της αποτελεσματικότητας της εξυπηρέτησης πελατών.
Το 2023 διαμορφώνεται να γίνει μάρτυρας μιας αξιοσημείωτης αύξησης στην εκμετάλλευση της τεχνητής νοημοσύνης σε πλατφόρμες εξυπηρέτησης πελατών, μετασχηματίζοντας το επιχειρησιακό τοπίο επικοινωνίας και ενισχύοντας τις εμπειρίες των πελατών.
The source of the article is from the blog trebujena.net