Я думаю, то же самое применимо, когда мы говорим об агентах, сотрудниках или руководителях. Они не обязательно хотят использовать Alt-Tab или искать множество различных решений, баз знаний, различных технологий, чтобы выполнить свою работу, или снова и снова отвечать на одни и те же вопросы. Они хотят заниматься значимой работой, которая действительно их увлекает и которая помогает им чувствовать, что они оказывают влияние. Таким образом, мы видим, как контакт-центр и качество обслуживания клиентов в целом развиваются, чтобы быть в состоянии удовлетворить меняющиеся потребности как EX (опыта сотрудников), так и CX во всем, что касается контакт-центра и качества обслуживания клиентов.

И мы также видим, что ИИ может помочь улучшить эту ситуацию, чтобы все те трудности и препятствия, которые мы наблюдаем в этой более сложной среде, стали более эффективными, более ориентированными на фактическое удовлетворение потребностей и желаний как сотрудников, так и сотрудников. клиенты.

Лорел: Важнейшим элементом высокого качества обслуживания клиентов является построение отношений с вашей клиентской базой. Итак, как же технологии, как вы говорили, искусственный интеллект в целом, могут помочь в построении этих отношений? Какие лучшие практики вы обнаружили?

Элизабет: Это действительно сложный вопрос, и я снова думаю, что он восходит к идее использования технологий для облегчения принятия эффективных решений или впечатляющих решений. И что это значит, зависит от варианта использования.

Поэтому я думаю, что именно здесь генеративный ИИ и ИИ в целом могут помочь нам разрушить разрозненность между различными технологиями, которые мы используем в организации для облегчения CX, что также может привести к созданию Франкен-стека природы, который может разграничиваться и разрушаться. создавать трения в этом опыте.

Другой вариант — проявить гибкость и персонализировать, чтобы создать опыт, который будет иметь смысл для человека, который ищет ответ или решение. Я думаю, что все мы были потребителями, когда мы задавали вопрос чат-боту или на веб-сайте и получали ответ, в котором либо говорилось, что они не понимают, о чем мы спрашиваем, либо список ссылок, которые, возможно, обычно связаны с одно ключевое слово, которое мы ввели в бот. И это, я бы сказал, детские представления о том, чего мы пытаемся достичь сейчас. И теперь, благодаря генеративному ИИ и этой технологии, мы можем сказать что-то вроде: «Могу ли я в это время получить прямой рейс из X в Y с этими параметрами?» И рассматриваемое самообслуживание может ответить удобочитаемым, полностью сформированным ответом, нацеленным только на то, что я спросил, и ничего больше, без необходимости нажимать на множество разных ссылок, сортировать для себя и действительно заставлять меня чувствовать себя интерфейс, который я использую, на самом деле не отвечает моим потребностям. Поэтому я думаю, что это то, к чему мы стремимся.

И хотя я привел здесь пример использования как потребитель, вы можете увидеть, как это применимо и к опыту сотрудников. Потому что сотрудник имеет дело с множеством взаимодействий, возможно, голосовым, может быть текстовым, а может быть и тем, и другим. Они пытаются сделать больше с меньшими затратами. У них под рукой множество технологий, которые могут усложнять, а могут и не усложнять ситуацию, тогда как они должны упрощать ситуацию. Таким образом, возможность взаимодействовать с ИИ таким образом, чтобы помочь им получать ответы, находить решения, устранять неполадки, поддерживать их работу и облегчать жизнь своих клиентов, — это огромный переломный момент для опыта сотрудников. И поэтому я думаю, что это действительно то, на что мы хотим обратить внимание. По сути, это то, как искусственный интеллект взаимодействует с нашими данными, чтобы фактически способствовать получению лучших, более оптимальных и эффективных результатов.

Лорел: Вы упомянули, что люди знакомы с чат-ботами и виртуальными помощниками, но можете ли вы объяснить недавнее развитие диалогового искусственного интеллекта и новые варианты его использования для повышения качества обслуживания клиентов в колл-центрах?

Элизабет: Да, и я думаю, важно отметить, что очень часто на диаграмме Венна диалогового ИИ и генеративного ИИ мы видим совпадение, потому что обычно мы говорим о текстовых взаимодействиях. Диалоговый ИИ — это, и я здесь говорю на высоком уровне, когда даю определения для этой цели разговора, речь идет об удобочитаемом выводе, адаптированном к задаваемому вопросу. Генеративный ИИ создает новый и оригинальный контент. Это не ограничивается только текстом, это может быть видео, музыка или изображение. Для наших целей это обычно весь текст.

Я думаю, именно здесь мы видим преимущества диалогового ИИ, который может быть еще более гибким и адаптируемым для создания нового контента, который бесконечно адаптируется к текущей ситуации. И это означает, что во многих отношениях мы видим еще больший выигрыш в том, что независимо от того, как я задаю вопрос или вы задаете вопрос, ответ, полученный от самообслуживания или от этого бота, будет понимать не только то, что мы сказали, но и то, что мы сказали. намерение того, что мы сказали, и оно сможет опираться на данные, стоящие за нами.