{"id":389187,"date":"2019-09-09T11:26:01","date_gmt":"2019-09-09T18:26:01","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.webex.com\/uncategorized-it\/viaggio-di-intelligenza-artificiale-nei-contact-center\/"},"modified":"2019-09-09T11:26:01","modified_gmt":"2019-09-09T18:26:01","slug":"viaggio-di-intelligenza-artificiale-nei-contact-center","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.webex.com\/it\/customer-experience\/viaggio-di-intelligenza-artificiale-nei-contact-center\/","title":{"rendered":"Viaggio di intelligenza artificiale nei Contact Center"},"content":{"rendered":"

Vorrei condividere alcuni commenti estratti nelle discussioni con sviluppatori, sistemi di assistenza clienti ed esperti, insieme a uno dei molti possibili percorsi per trasformare tutte le potenza dell’intelligenza artificiale (AI) in una moderna architettura di assistenza clienti.<\/p>\n

Come prima cosa, enfatizzare l’obiettivo finale dell’intelligenza artificiale \u00e8:<\/p>\n

“L’intelligenza artificiale \u00e8 la capacit\u00e0 di un computer digitale o un robot controllato da computer di eseguire attivit\u00e0 comunemente associate a un uso intelligente.”<\/em><\/p>\n

AI nel Contact Center<\/h2>\n

In un ambiente di Assistenza clienti (CC), uno degli obiettivi principali di qualsiasi componente AI \u00e8 supportare e assistere gli agenti nel lavoro e, potenzialmente, sostituirli, quindi chiederci quanto \u00e8 possibile raggiungere tale obiettivo oggi? Fammi rispondere pubblicando qui una demo recente in fase da Google:<\/p>\n

Duplex Google: A.I. L’assistente chiama le aziende locali per prendere appuntamenti – YouTube<\/a> l’ha vista? Sebbene Google Duplex sia ancora all’inizio della sua vita, penso che una gamma di applicazioni molto pi\u00f9 ampia sia dietro l’angolo e non siamo troppo lontano dal momento in cui un agente virtuale controllato da un motore AI sar\u00e0 in grado di sostituire gli agenti reali in molti contesti e con una conversazione e un flusso naturale come gli unirsi con gli <\/strong> <\/strong>altri.<\/p>\n

\n

“Progetti Gartner che entro il 2020, il 10% delle richieste di coinvolgimento di primo livello business-consumer verr\u00e0 assunto da VCAs… oggi inferiore all’1%….”<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n

Google Duplex Natural Technology L’elemento interessanti, che i principali lettori come Cisco (Soluzioni di collaborazione cognitiva ) potranno trasformare in un vantaggio per la relativa architettura di Contact Center, \u00e8 correlato al funzionamento di<\/strong> <\/a>Google<\/strong> <\/a> <\/strong>Duplex. \u00c8 essenzialmente costituito da 3 blocchi predefiniti:<\/p>\n

    \n
  1. L’audio in ingresso passa in un ASR (Automatic Speech Recognition) in grado<\/strong> di convertire l’audio in testo<\/li>\n
  2. Una rete ricorrente (RNN) <\/strong>formula una risposta di testo in base al testo immesso<\/li>\n
  3. Altri input e infine un sistema TTS (Text to Speech) converte la risposta indietro nell’audio utilizzando la tecnologia vocale<\/strong> (Wavenet)<\/li>\n<\/ol>\n


    \n \"Viaggio
    \n<\/a>Per i clienti che hanno a che fare con l’assistenza clienti, \u00e8 piuttosto chiaro come una simile architettura si adatti molto bene a un Contact Center in uscita per offrire servizi di teleri postazione: questo \u00e8 il modo in cui Google sta gi\u00e0 posizionando la tecnologia in combinazione con il relativo assistente Google.<\/p>\n

    Ad esempio, parte delle funzionalit\u00e0 disponibili dal testo di front-end e back end per convertire l’audio, l’utilit\u00e0 del sistema \u00e8 nella rete aziendale ricorrente (RNN) in grado di analizzare il testo di input e contesto, comprenderlo e formulare una risposta di testo in tempo reale, emulando il comportamento complessa e i processi di gestione umane.<\/p>\n

    \"\"La maggior parte dei CHAT BOT utilizzati oggi in CC non sono neanche vicini a questo approccio perch\u00e9 stanno effettuando la gestione del dialogo in modo tradizionale, gestiscono i flussi con determinate regole, simili a un IVR complessa, in difficolt\u00e0 con la complessit\u00e0 del linguaggio naturale. Duplex (Decineorflow) o altre soluzioni, come le comunit\u00e0 open sources nel mondo degli sviluppatori AI (Rasa Core), stanno adottando reti virtuali, correttamente addestrate e sintonizzati in un determinato contesto, per offrire una gestione corretta del dialogo naturale. L’RNN richiede formazione, che era nel caso di sessioni duplex effettuate utilizzando molti dati di conversazioni telefoniche in un determinato contesto nonch\u00e9 le funzioni dell’audio e la cronologia della conversazione.<\/p>\n

    CISCO e AI nei Contact Center<\/h2>\n

    Alcune delle modifiche univoche spiegate sopra possono rendere le soluzioni di assistenza ai clienti di tali fornitori in grado di adottare un’architettura piuttosto innovativa e affidabile, specialmente quando \u00e8 sottostante, pieno e affidabile approccio architetturale come base. In notizie dello scorso<\/a><\/strong> anno, Cisco ha annunciato una partnership con Google:<\/p>\n

    “Fornire ai propri agenti del Contact Center un servizio di assistenza migliorato all’AI in modo che possano rispondere pi\u00f9 rapidamente e meglio alle domande. …. stiamo aggiungendo Google Intelligence (AI) alle nostre soluzioni di viaggio per i clienti Cisco… Contact Center AI \u00e8 una soluzione semplice, sicura e flessibile che consente alle aziende con competenze di apprendimento automatico limitate di distribuire l’AI nei relativi centri di contatto. L’AI fornisce automaticamente agli agenti documenti rilevanti per guidare le conversazioni e apprende costantemente al fine di offrire sempre pi\u00f9 informazioni importanti nel tempo. Questa combinazione delle potenti funzionalit\u00e0 AI di Google con la portata globale di Cisco pu\u00f2 migliorare notevolmente il modo in cui le societ\u00e0 interagiscono con i propri clienti.”<\/em><\/p>\n

    Il nuovo punto di riferimento di questa AI richiede ulteriori idee:<\/p>\n

      \n
    1. La maggior parte della tecnologia AI \u00e8 OPEN SOURCE, quindi il valore non \u00e8 nel codice ma pi\u00f9 nel modo in cui viene reso parte di una soluzione commerciale per soddisfare le esigenze dei clienti, specialmente quando si basa su un approccio architetturale, come la collaborazione cognitiva Cisco.<\/a>
      \n<\/strong>.<\/li>\n
    2. Il punto precedente \u00e8 ulteriormente guidato dal fatto che \u00e8 difficile costruire una soluzione AI di scopo generale, in quanto saranno sempre necessarie personalizzazioni in base al contesto specifico di un cliente o di un altro. I casi d’uso cambiano e la velocit\u00e0 dell’innovazione \u00e8 probabilmente pi\u00f9 veloce rispetto al mondo dei dispositivi mobili, quindi \u00e8 difficile gestirla attraverso un R&D centralizzato e tradizionale. Questo tipo di approccio \u00e8 pi\u00f9 adatto a un approccio di comunit\u00e0 di sviluppatori, sistemi di integrazione ed esperti aziendali come Cisco Esezioni.<\/strong><\/li>\n
    3. Anzich\u00e9 codificare il software AI, il determinante determinante \u00e8 la possibilit\u00e0 per i fornitori come Cisco di sfruttare un ambiente costituito da partner ora disponibili, sistemi di integrazione ed esperti dei clienti per circondare e migliorare le offerte di architettura di assistenza clienti base.<\/li>\n<\/ol>\n

      La disponibilit\u00e0 di partner personali, in grado di creare specifici sistemi di conversazione, specializzati per alcuni contesti e il ruolo degli strumenti di integrazione del sistema, in grado di combinare tali sistemi nell’architettura dell’Assistenza clienti Cisco per soddisfare le esigenze dei clienti, sono i vantaggi chiave della concorrenza CISCO nella prossima gestione AI.<\/p>\n

      \u00a0<\/p>\n


      \n Non perdere il 10\u00b0 Piano annuale Cisco Contact Center in Fitness\u00a0<\/strong>
      \n<\/a><\/p><\/blockquote>\n

      \u00a0<\/p>\n

      \n

      Visitare Cisco Contact Center per informazioni su come creare esperienze clienti di eccezione in modo da fare in modo che i <\/strong> <\/a>clienti ritornano per ulteriori informazioni.<\/p>\n

      Ulteriori informazioni:<\/strong><\/p>\n