ChatGPT 和 Bard 的突破让许多人对联络中心 AI 的兴奋达到了狂热的程度。
事实上，在线演示突出了人工智能技术自聊天机器人和简单的桌面自动化早期以来取得的进步。
因此，许多企业正在打开大门，通过人工智能来增强客户运营——探索对话式人工智能、NLP、RPA 等的应用。
事实上，那些与业内专业人士建立联系并与之互动的人无疑会发现更多 AI 最佳实践，了解哪些有效，哪些无效。 以下三个用例可能会为那些急切地踏入广阔、充满希望的 AI 世界的人们提供一些极好的指导。
3 个初级联络中心 AI 用例
许多 CCaaS 平台将 AI 嵌入到强大的联络中心工具中。例如，知识库将具有搜索功能——通常与 NLU 结合——以使代理更容易获得见解。
另一个例子是座席桌面，它可能利用 RPA 在一次点击中触发多个任务。这样的任务可能包括将客户信息发送到集成的 CRM。
某些 CCaaS 供应商将提供所有这些来简化客户操作。而且他们还将为联络中心提供额外的人工智能功能。
从对话式人工智能到增强现实，这些都可以改变品牌的客户服务。
然而，稳中求进似乎能赢得比赛，首先要考虑尝试制定人工智能计划的品牌的这三种基本能力。
1. 用于路由的语音机器人
在联络中心首次实施 IVR 几十年后，大多数都未能解决所有问题。导航系统仍然很麻烦。
值得庆幸的是，现在可以使用语音机器人，它可以利用复杂的语音识别来理解客户的意图，而无需进行预训练。
联络中心必须简单地确定：哪些案例应该送入哪个队列？
以此为基准，一旦对新的路由引擎感到满意，操作人员就可以开始为联系人自动化添加对话式 AI。
2. 自动总结
由于联络中心通过其语音机器人捕捉客户意图，将其连接到 CRM 可实现自动呼叫处理。因此，企业可能会加快呼叫后处理速度。
然而，补充人工智能模型也可以总结后续交互以自动化整个过程——减少每个客户案例结束的时间。这可以为联络中心节省大量资金。
3. 桌面自动化
与座席合作，密切关注他们在回答客户查询时遵循的简单、重复的流程。
他们是否重复启动相同的应用程序？复制并粘贴相同的文本？填写同样繁琐的表格？
跨各种意图考虑这一点：这些浪费了多少时间？在这些领域应用桌面自动化将改善座席体验，使他们能够更多地关注客户并降低成本。
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