我想与开发人员、客户服务系统集成商和专家进行讨论,并分享一些想法,以及众多将 Intelligence Intelligence (AI) 的所有作用激发到现代客户服务体系结构中的可能过程之一。
首先,让我强调一下 Intelligence Intelligence 的最终目标:
“智能智能是数字计算机或计算机控制的机器人执行与智能人通常关联的任务的能力。”
Contact Center 中的 AI
在客户服务 (CC) 环境中,任何 AI 组件的主要目标之一是支持和协助代理的工作,甚至可能会替换其中一些代理,因此,我们应该自问在今天距离这一目标还有多远? 让我在此发布 Google 的最新演示来回答:
Google 双工: 人工智能。 助理呼叫本地企业进行约会 – YouTubeseen It? 尽管 Google 双 工还处于其开始阶段,但我认为,更为广泛的应用程序范围隐藏在一角,而且我们距离太远,因为一个被 AI 引擎控制的虚拟客服能够在很多场合中以自然对话和流程取代真实代理,就像人们互相对话一样。
“Gartner 项目,到 2020 年,10% 的企业到消费者一级接洽请求将被 VCA…现在这已少于 1%。…”
Google 双 工自然技术Cisco(提供 协作解决方案)等领先的参与者将能将其 Contact Center 体系结构变为优势的有趣的一条,与 Google 双工的工作方式有关。 它实际上由 3 个构建基块组成:
- 输入的音频将进入自动语音识别 (ASR) 模式,该音频可转换为文本
- “重复模型模型(RNN )”根据输入文本显示文本答案
- 其他意见,最后是文本转语音 (TTS) 使用语音分流技术 (Wavenet) 在音频中转换答案。
对于处理客户关怀的客户,比较清楚地说明这样的体系结构如何很适合提供电话营销活动的出站联络中心: 这是 Google 已经将技术与 Google 助手结合使用的定位。
一部分由音频换算器提供的前后文本的编辑功能,系统的智能化位于重复设备网络 (RNN) 中,它可以分析输入文本和上下文、了解输入内容并简化 实时 中的文本答案,并反现在的行为和人的过程。
CC 中目前大部分聊天记录甚至不接近此方法,因为它们一直在采用传统方式进行对话管理,使用某些规则管理流程,类似于复杂的 IVR,并一直与自然语言的复杂性进行比对。 在 AI 开发者世界(Rasa Core)中,双工(Ororflow)或其他解决方案(例如开源社区)采用在特定的情境下正确训练和调整的云模式网络,提供令人难以置信的自然对话管理。 RNN 需要培训,这在使用大量电话对话数据(特定情境下使用大量电话对话数据以及来自音频和对话历史记录的功能)的情况下进行。
联络中心中的 CISCO 和 AI
上述所述一些独一无二的方法使这些供应商的客户服务解决方案能够采用这些解决方案,具有很好的创新性和认知性,特别是在存在底层、稳定可靠的体系结构方法作为基础时。 自 去年 起,Cisco 已宣布与 Google 合作:
“为联络中心客服提供增强 AI 的协助,以便他们更快速、更好地回答问题。 ….我们正在将 Google Intelligence Intelligence (AI) 添加到我们的 Cisco 客户使用过程解决方案… Contact Center AI 是一种简单、安全、灵活的解决方案,允许具有有限机器学习专业知识的企业在联络中心部署 AI。 AI 会自动为客服提供相关文档来帮助指导对话并不断学习,以便随着时间的推移提供越来越多的相关信息。 Google 强大的 AI 功能与 Cisco 的众多全球接触范围的结合可大幅改善公司与客户之间的互动方式。”
这一新的 AI 新范式需要更多思考:
- 大部分 AI 技术都使用 OPEN SOURCE ,因此其价值并不在代码本身中,而是作为商业解决方案的一部分来达到客户的需求,尤其是在它基于体系结构方法(例如 CiscoAis Collaboration)时。
- 上述要点进一步被构建通用 AI 解决方案这一事实所驱使,因为它将始终需要根据客户或其他客户的特定环境进行定制。 使用案例的变化和创新速度可能比移动设备世界快,所以通过传统的集中式研发很难管理这一点。这更符合由开发者、系统集成商和业务专家(例如 Cisco Ecosystems)所构建 的社区方法。
- 而不是对 AI 软件进行编码,而成功因素是 Cisco 等供应商能否利用由生态系统合作伙伴、系统集成商和客户专家构建的环境来了解和丰富核心客户服务体系结构产品。
生态系统合作伙伴的可用性能够打包特定 CONVERSATIONAL 引擎(针对特定情境专用)和系统集成商的角色,能够将这些引擎合并到 Cisco Customer Care 体系结构中以满足客户的需求,是 CISCO 在即将发生 AI 变革中的关键竞争优势。
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