Энди: Да, это отличный вопрос. Я думаю, что сегодня искусственный интеллект, безусловно, улавливает всю шумиху, но что я считаю не менее интересным, так это дополненный интеллект. Итак, давайте начнем с определения этих двух понятий. Таким образом, искусственный интеллект относится к машинам, имитирующим человеческое познание. И когда мы думаем об опыте работы с клиентами, нет лучшего примера, чем чат-боты или виртуальные помощники. Технология, которая позволяет вам взаимодействовать с брендом 365 24/7 в любое удобное для вас время и имитирует разговоры, которые вы обычно ведете с живым представителем службы поддержки клиентов. С другой стороны, расширенный интеллект на самом деле связан с искусственным интеллектом, расширяющим человеческие возможности, увеличивающим когнитивную нагрузку человека, позволяющим ему делать больше с меньшими затратами и экономящим время. Я думаю, что в сфере обслуживания клиентов вторые пилоты становятся очень популярным примером. Как могут вторые пилоты давать рекомендации, генерировать ответы, автоматизировать множество рутинных задач, которые люди просто не любят выполнять и, откровенно говоря, у них не очень хорошо получается?

Поэтому я думаю, что существует четкое различие между искусственным интеллектом, то есть теми машинами, которые на 100% перенимают возможности человека, и дополненными, не заменяющими людей, а возвышающими их, позволяющими им делать больше. И где есть совпадение, и я думаю, что в ближайшие годы мы увидим, что эта тенденция действительно начнет ускоряться в плане качества обслуживания клиентов, так это сочетание этих двух факторов при взаимодействии с брендом. И я имею в виду, что, возможно, начать с разговора с интеллектуальным виртуальным агентом, чат-ботом, а затем плавно слиться с живым представителем клиента, чтобы играть специализированную роль. Так что, возможно, когда я изучаю новый продукт для покупки, например сотовый телефон, в Интернете, я смогу задать чат-боту несколько вопросов, и он ссылается на свою базу знаний и свои прошлые взаимодействия, чтобы ответить на них. Но когда приходит время задать очень конкретный вопрос, меня могут повысить до представителя службы поддержки клиентов этого бренда, я просто могу сказать: «Эй, когда придет время покупать, я хочу убедиться, что вы разговариваете с живым человеком». индивидуальный.” Поэтому я думаю, что будет смесь или континуум, если хотите, этих типов взаимодействия, которые у вас есть. И я думаю, что очень скоро мы, возможно, даже не будем знать, человек ли это на другом конце цифрового взаимодействия или просто машина, болтающая взад и вперед? Но я думаю, что эти две концепции, искусственный интеллект и дополненный интеллект, безусловно, останутся и будут способствовать улучшению качества обслуживания клиентов в масштабе брендов.

Лорел: Ну, есть путь клиента, но есть еще путь ИИ, и большинство этих путешествий начинается с данных. Итак, что же представляет собой процесс расширения возможностей ИИ с точки зрения данных внутри компании и какую роль данные играют в улучшении качества обслуживания сотрудников и клиентов?

Энди: Я думаю, что в наши дни общепринято понимать, что ИИ хорош ровно настолько, насколько хороши данные, на которых он обучен. Маленький анекдот: если я инженер по искусственному интеллекту и пытаюсь предсказать, какие фильмы люди будут смотреть, чтобы привлечь внимание к своему приложению для просмотра фильмов, мне понадобятся данные. Какие фильмы люди смотрели в прошлом и что им нравилось? Аналогично и в сфере обслуживания клиентов: если я пытаюсь предсказать наилучший результат этого взаимодействия, мне нужны данные CX. Я хочу знать, что в прошлом было хорошо в этих взаимодействиях, что было плохо или неправильно? Мне не нужны данные, которые доступны только в открытом доступе в Интернете. Мне нужны специализированные данные CX для моих моделей ИИ. Когда мы думаем о расширении возможностей ИИ, на самом деле речь идет о получении правильных данных для обучения моих моделей, чтобы они давали наилучшие результаты.

И возвращаясь к примеру, который я привел относительно настроений, я думаю, что это усиливает необходимость гарантировать, что когда мы обучаем модели ИИ для улучшения качества обслуживания клиентов, это делается на основе богатых наборов данных CX, а не просто общедоступной информации, как некоторые из более используются популярные модели большого языка.

И я думаю о том, какую роль данные играют в улучшении качества обслуживания сотрудников и клиентов. Существует стратегия, которая важна для получения новой информации или получения новых данных из тех наборов неструктурированных данных, которые часто имеются в этих контакт-центрах и центрах опыта. Итак, когда мы думаем о разговоре, он очень открытый, не так ли? Это может пойти разными путями. Это не всегда предсказуемо, и очень сложно понять это на первый взгляд, где искусственный интеллект и передовые методы машинного обучения могут помочь, хотя получение новой информации из этих разговоров, например, каков был уровень настроений потребителя в начале разговора по сравнению с его концом. Какие действия предпринял агент, которые привели к положительным или отрицательным тенденциям в этом настроении? Как все эти элементы проявились? И очень быстро вы можете перейти от больших наборов неструктурированных данных, в которых может быть не так много информации или сигналов, к очень большим наборам данных, которые богаты и содержат много сигналов, и получить эту новую информацию или понимание, как мне нравится Подумайте об этом, химия этого разговора играет очень важную роль, я думаю, что сегодня ИИ обеспечивает качество обслуживания клиентов, чтобы гарантировать, что этому опыту доверяют, что он сделан правильно и построен на потребительских данных, которым можно доверять. не общедоступная информация, которая на самом деле не способствует созданию положительного опыта клиентов.

Лорел: Вернуться к вашему представлению об опыте работы с клиентами — это бизнес. Один из основных вопросов, с которыми сталкивается большинство организаций при внедрении технологий, заключается в том, как обеспечить качество обслуживания клиентов без ущерба для прибыли. Так как же ИИ может таким образом сдвинуть иглу на этой положительной территории?

Энди: Да, я думаю, если есть одно слово, о котором стоит подумать, когда речь идет об искусственном интеллекте, увеличивающем прибыль, то это масштаб. Я думаю, что то, как мы думаем о вещах, на самом деле зависит от масштаба, позволяющего людям или сотрудникам делать больше, будь то за счет увеличения их когнитивной нагрузки, экономии их времени или повышения эффективности. Опять же, это относится к расширенному интеллекту. А потом, когда мы переходим к искусственному интеллекту, думаем только об автоматизации. Так как же мы можем предложить обслуживание клиентов 365 дней в году, 24 часа в сутки, 7 дней в неделю? Как предоставление потребителям возможности обращаться к бренду в любое удобное время может улучшить качество обслуживания клиентов? Поэтому важно использовать обе эти тактики таким образом, чтобы увеличить прибыль и результаты. Я думаю, что есть третий, хотя ему не уделяется достаточно внимания, и это последовательность. Таким образом, мы можем позволить сотрудникам делать больше. Мы можем автоматизировать их задачи, чтобы обеспечить большую производительность, но мы также должны обеспечивать последовательный и положительный опыт.