デベロッパー、顧客ケアシステムのインテグレータ、およびエキスパートと議論を行い、可能なジャーニーの 1 つで最新のカスタマー ケア アーキテクチャに対するユーザーエクスペリエンスのパワーを解き放つという多くのジャーニーを取り上げ、一緒にいくつかの考えをまとめました。
まず第一に、データ提供の最終的な目標は何かについて強調します。
「操作可能な情報提供機能は、デジタルコンピュータまたはコンピュータ制御による人間性の動作に関連する共通のタスクを実行する機能です。」
Contact Center の AI
Customer Care (CC) 環境では、AI コンポーネントの主な目的の 1 つは、作業のエージェントをサポートし、支援し、その一部を置き換える可能性あるので、今日、そのような目標からどの程度離れるのかを自問する必要があります。 Google からステージ上の最近のデモをここに投稿して回答します。
Google Duplex: AI。 アシスタントがローカル企業に電話して予定を入れる – YouTube ビデオを視聴できますか? 明らかに Google Duplex は自然な会話を続けますが、アプリケーション範囲がはるかに広がり、AI エンジンによって制御される仮想エージェントが多くのコンテキストで実際のエージェントを置き換え、他のタイプと自然な会話を行う瞬間から、私たちは広いアプリケーション範囲が隅に存在すると考えています。
「Gartner のプロジェクトは、2020 年に B2015 年にビジネス・消費者第一レベルのエンゲージメント要求の 10 % が VCA から取り上げられます…今日は 1% 未満です…」
Google Duplex の自然技術 Cisco (コグニティブ コラボレーション ソリューションなど) などのリーディング プレーヤー (コグニティブ コラボレーション ソリューション) は、Contact Center アーキテクチャの利点として、Google Duplex が動作する方法に関連しています。 基本的に 3 つの構成要素から構成されています。
- 受信音声は自動音声認識(ASR )に移動し、音声をテキストに変換できます。
- 繰り返しの同一ネットワーク( RNN)が入力テキストに基づいてテキスト応答を設定する
- 他の入力と最後にテキスト読み上げ(TTS )は、スピーチ同じ技術(Wavenet)を使用して音声で回答を変換します。
カスタマーケアを扱うユーザーの場合、テレフォリングキャンペーンを提供するアウトバウンドコンタクトセンターに、このようなアーキテクチャがどのように適合されるかが明確ではありません。 これは、Google がすでに Google アシスタントと組み合わせて技術を配置している方法です。
オーディオ変換に対してフロントエンドとバックエンドのテキストによって提供される素晴らしい機能の一部は、システムの繰り返しのセキュリティ(RNN)であり、入力テキストとコンテキストを分析し、それを理解し、リアルタイムでテキスト回答を開発できる機能です。実際に人の複雑な動作とプロセスを説明する事実を解き出します。
CCで使用されているチャットボットの大部分は、従来の方法で対話管理を行っているこのアプローチにすら近づいており、複雑なIVRと同様に、特定のルールでフローを管理し、自然言語の複雑に苦しんでいる。 二重(Tensorflow)または AI 開発者の世界のオープンソースコミュニティ(Rasa Core)などのソリューションは、動作ネットワークを採用し、特定のコンテキストで適切に訓練され、調整され、非常に自然な対話管理を提供します。 RNN にはトレーニングが必要です。これは、特定のコンテキストで多くの電話会話データと、音声と会話の履歴の機能を使用して行われる二重の場合です。
Contact Centers の CISCO および AI
上で説明したユニークなアプローチの一部は、これらのベンダーのカスタマケアソリューションが、基盤として堅固で信頼性の高いアーキテクチャ上のアプローチが基礎にある場合は特に、非常に革新的でよく認識されている場合に利用できる場合があります。 去 年、 シスコはGoogleとの提携を発表しました。
「コンタクトセンターの担当者に AI 強化されたアシストを提供し、質問により素早く、より良く答えできます。 ….当社の Cisco カスタマー ジャーニー ソリューションに Google の簡単な情報 (AI) を追加しています… Contact Center AI は、シンプルで安全で柔軟性のあるソリューションで、限られたマシン学習の専門知識を持つ企業が、AI をコンタクトセンターに配備することができます。 AI は、より関連性の高い情報を時間とともに提供するために、会話を導き、継続的に学習を行うのに役立つ関連ドキュメントを担当者に自動的に提供します。 Google の強力な AI 機能と Cisco の大規模なグローバルリーチの組み合わせにより、企業が顧客と対話する方法が劇的に向上します。」
この全 AI 新しいパラダイムは、より聞き取る必要があります。
- ほとんどの AI 技術は OPEN SOURCE なので、その価値はコード自体にではなく、顧客のニーズを満たすために商用ソリューションの一部となされる方法の一部です。特に Cisco コグニティブ コラボレーションのようなアーキテクチャ上のアプローチに基づく場合は特に必要です。
- 上記のポイントは、汎用 AI ソリューションの構築が困難であるという事実によっても、顧客や他の人の特定のコンテキストに応じてカスタマイズが必要だからです。 使用事例が変わるとイノベーションのスピードはモバイルデバイスの世界の場合より早く実現する可能性があります。したがって、集中化された従来のR&D経由で管理することは困難です。これは、開発者、 システムインテグレーター、および Cisco エコシステムなどのビジネスエキスパートによるコミュニティアプローチにより適合します。
- その後、コーディング AI ソフトウェアをコーディングし続け、その最も重要な要因は Cisco のようなベンダーが、エコシステム パートナー、システム インテグレーター、顧客エキスパートが主要な Customer Care アーキテクチャのサービスに取り組み、豊富な機能を提供する環境を活用できる点です。
エコシステムパートナーの可用性。特定のコンテキストに特化した特定の会話エンジンをパッケージ化し、システムインテグレータの役割に特化し、それらのエンジンを Cisco Customer Care アーキテクチャに組み合わせて顧客のニーズを満たすことができます。これらは、次の AI メッセージ領域における CISCO の競合上の重要な利点です。
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