學(xué)習(xí)，新技術(shù)已經(jīng)改變了呼叫中心座席與客戶互動的方式。現(xiàn)在，生成式人工智能已經(jīng)出現(xiàn)，行業(yè)專家認(rèn)為，這項(xiàng)技術(shù)將成為人們經(jīng)歷過的最具變革性的技術(shù)。

　　生成式人工智能是人工智能的一種新發(fā)展，能夠根據(jù)提示生成會話文本，在ChatGPT于2022年底推出之前，它一直是一個小眾術(shù)語。從那以后，生成式人工智能占據(jù)了從電子商務(wù)、醫(yī)療保健到教育和旅游等行業(yè)的新聞頭條和對話。這有著充分的理由，任何為客戶和消費(fèi)者提供定期支持的企業(yè)都將從生成式人工智能中獲得巨大利益。

　　適應(yīng)性強(qiáng)的聯(lián)絡(luò)中心已經(jīng)在嘗試在日常運(yùn)營中部署生成式人工智能的各種可能性。在最有希望的用例中，人工智能將為聯(lián)絡(luò)中心座席帶來新的效率，為客戶帶來更好的結(jié)果，并幫助企業(yè)獲得比以往更高的客戶滿意度評級。

　　是什么讓生成式人工智能自然而然地適合聯(lián)絡(luò)中心?

　　ChatGPT和類似的生成式人工智能工具，包括微軟的Bing和谷歌的Bard，使用自然語言處理，以人類語言(而不是編程語言)與用戶即時交流。為了增加另一層復(fù)雜性，機(jī)器學(xué)習(xí)算法使人工智能能夠隨著用戶與技術(shù)交互，并提供反饋而提高其性能。

　　正如人們所想象的那樣，生成式人工智能具有與用戶進(jìn)行實(shí)時對話并從中學(xué)習(xí)的能力，對呼叫中心行業(yè)有著巨大的影響。聊天機(jī)器人可能是人們第一個在聯(lián)絡(luò)中心行業(yè)廣泛使用生成式人工智能技術(shù)的地方。考慮到這項(xiàng)技術(shù)能夠根據(jù)個人用戶的輸入產(chǎn)生自然的、情境感知的響應(yīng)，這是一個很容易的選擇。

　　與目前大多數(shù)聊天機(jī)器人不同，生成式人工智能可以從之前的互動中學(xué)習(xí)，并適應(yīng)客戶反饋。這使得快速、引人入勝的回應(yīng)感覺更人性化，而不是像機(jī)器人和腳本一樣。在生成式人工智能出現(xiàn)之前，聊天機(jī)器人只能回應(yīng)與一組預(yù)先編程的主題和答案相一致的詢問。但經(jīng)過生成式人工智能增強(qiáng)的聊天機(jī)器人幾乎可以回答用戶輸入的任何問題，提供更個性化的服務(wù)和更多的首次解決方案。

　　從客戶的角度來看，由生成式人工智能驅(qū)動的聯(lián)絡(luò)中心提供了更加個性化、有效和快速的支持。但客戶并不是唯一從生成式人工智能中受益的用戶。企業(yè)的內(nèi)部團(tuán)隊(duì)通過人工智能支持的機(jī)器人流程自動化(RPA)獲得了流線型分析報(bào)告的優(yōu)勢。展望未來，從客戶解決方案數(shù)據(jù)中提取見解所需的繁瑣人工流程將變得過時。與其相反，生成式人工智能助手將綜合會話情緒和模式，提供即時見解，以便企業(yè)可以提高效率，改進(jìn)操作。

　　除了使挖掘數(shù)據(jù)更容易獲得洞察力之外，生成式人工智能還可以幫助企業(yè)將關(guān)鍵要點(diǎn)付諸實(shí)踐。作為一種入職工具，生成式人工智能可以優(yōu)化培訓(xùn)材料，以適應(yīng)個人學(xué)習(xí)風(fēng)格，并模擬客戶互動，這樣企業(yè)就可以在與真實(shí)客戶接觸之前練習(xí)他們的技能。同樣，在實(shí)時對話中，生成式人工智能可以為座席提供針對個別客戶的新鮮腳本和內(nèi)容，從而提高滿意度和解決率。

　　探索流程增強(qiáng)以保持領(lǐng)先于人工智能發(fā)展曲線

　　生成式人工智能正在迅速發(fā)展，將該技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)的聯(lián)絡(luò)中心運(yùn)營中只是第一步。為了跟上技術(shù)進(jìn)步的步伐，必須優(yōu)先考慮對人工智能的持續(xù)改進(jìn)以及與現(xiàn)有技術(shù)和流程的集成。這些增強(qiáng)功能可以通過提供更加個性化和主動的支持來簡化操作、降低成本并改善客戶體驗(yàn)。

　　?改善公民用戶的人工智能輸出：公民開發(fā)人員增強(qiáng)了內(nèi)部應(yīng)用程序功能，可以快速更新以前的聊天機(jī)器人，這已被證明是必不可少的。但隨著生成式人工智能的興起，人們將看到越來越多的聯(lián)絡(luò)中心利用公民用戶來改進(jìn)和完善人工智能輸出。

　　公民用戶將能夠熟練地解釋生成式人工智能輸出并糾正錯誤以訓(xùn)練模型。這個過程可能需要多次迭代才能達(dá)到預(yù)期的結(jié)果，但每次重復(fù)都會使人工智能變得更加準(zhǔn)確和高效。

　　?快速跟蹤案例群：生成式人工智能使用戶能夠通過即時分析類似案例并根據(jù)先前成功的結(jié)果推薦下一步驟來加速案例群。這可以包括確定具有解決特定問題的最相關(guān)技能和專業(yè)知識的團(tuán)隊(duì)成員，然后提出建議的解決策略。最終，這使代理能夠加快解決問題的過程，從而更快地實(shí)現(xiàn)解決方案。

　　在這一過程中，生成式人工智能可以自動向客戶更新進(jìn)度，以保證解決方案即將到來，從而減少客戶的挫折感和不確定性。用戶還可以使用生成式人工智能來分析客戶反饋和情緒，以便在下次遇到類似情況時確定需要改進(jìn)的地方。

　　?增強(qiáng)預(yù)測分析:生成式人工智能可以通過實(shí)現(xiàn)更先進(jìn)、更準(zhǔn)確的預(yù)測來支持用戶現(xiàn)有的預(yù)測分析模型。這是可能的，因?yàn)樯墒饺斯ぶ悄苣軌蚶斫飧蟆⒏鄻踊臄?shù)據(jù)集。持續(xù)的學(xué)習(xí)過程將使人工智能能夠適應(yīng)不斷變化的客戶行為和偏好。反過來，這將帶來更個性化的支持和更快的轉(zhuǎn)換。在分析趨勢時，人工智能可以預(yù)測并主動解決客戶未來的需求，增加了另一層個性化。

　　驅(qū)動持續(xù)適應(yīng)性以利用生成式人工智能

　　通過將人工智能輔助集成到面向客戶的工具和后端操作中，用戶可以更快、更有效地執(zhí)行客戶解決方案。但要充分利用生成式人工智能的好處，企業(yè)需要推動持續(xù)改進(jìn)，以確保技術(shù)滿足客戶和內(nèi)部團(tuán)隊(duì)的需求。這需要一種戰(zhàn)略方法，包括持續(xù)的培訓(xùn)和發(fā)展，對人工智能性能的定期評估，以及致力于識別優(yōu)化和創(chuàng)新的新機(jī)會。

　　這里描述的用例只是冰山一角。人們剛剛開始想象生成式人工智能在聯(lián)絡(luò)中心的可能應(yīng)用。企業(yè)的團(tuán)隊(duì)會是早期采用者，還是會落后?