它是一只鸟吗？是飞机吗？不，是生成式人工智能（GenAI）让商界领袖们神魂颠倒。
事实上，在过去 18 个月里，对 GenAI 的投资猛增，而联络中心一直是这些支出的主要目标。
Gartner 研究强调了这一点，发现 47% 的企业 GenAI 投资除了销售和营销之外，还集中在服务上。
有几个可能的原因。首先，许多用例已经以更复杂的形式存在于客户服务领域。
例如，企业已经可以自动总结与供应商花费数百小时设计的 NLP 模型的联系。
现在，大型语言模型 (LLM) 已经消除了大部分此类工程，使联络中心能够更快、更经济高效地利用这些用例。
然而，这项投资最令人信服的原因也许是 GenAI 如何增强对话式人工智能解决方案。
随着对话式人工智能兴趣的增加，对蓝图的需求也在增加
通过 ChatGPT 和其他法学硕士的测试运行，企业领导者看到了 GenAI 驱动的对话界面处理复杂客户查询的未来。
在许多情况下，这种兴奋给服务领导者带来了提供此类解决方案的压力。
Gartner 已经认识到这一点，并强调改善自助服务是服务领导者在 2024 年增强客户体验的三大优先事项之一。
然而，在表示自助服务是优先事项的服务领导者中，有 51% 的人也将其称为 2024 年的重大挑战，理由是数据混乱问题和组织阻力。
因此，他们需要一个实施对话式 AI 的蓝图，而 Cirrus（将 AI 教育作为核心差异化因素的 CCaaS 供应商）正在为他们提供该蓝图。
事实上，Cirrus 专家可以指导领导者更详细地完成以下步骤。
第 1 步 – 让团队参与进来
任何对话式人工智能项目的第一阶段都是确保关键业务利益相关者的支持。
毕竟，正如 Gartner 所强调的那样，组织阻力是组织实施对话式 AI 时面临的主要挑战。
考虑业务链上游的人员，让他们相信联络中心可以掌控该项目，这样就不会在以后强加给他们。
然而，还要考虑如何获得联络中心团队的支持。通过这样做，领导者可以将自己塑造成一个想让自己的生活变得更轻松的人，而不是那个要求变革的人。
然后，正如Cirrus产品与技术传播者 Tatum Bisley建议的那样：
“与您的团队密切合作，让他们熟悉技术并深入了解在何处将其集成到现有流程中。这一步至关重要，可以激发他们的创造力。”
Swisscom 在这方面做得非常出色，它与代理合作构建了机器人流程，不仅可以自动执行最常见的查询，还可以自动执行那些最令他们沮丧的查询。
在此过程中，他们通过积极缓解最棘手的问题获得了认可。
第 2 步 – 为您的机器人提供职位描述
借助对话式人工智能，很容易引起轩然大波——尤其是当最新的 GenAI 驱动的聊天机器人与企业的知识库连接并自动处理各种客户查询时。
然而，这存在很大的风险，纽约市和加拿大航空经历了惨痛的教训。
相反，最好是映射客户意图（正如 新的自动摘要工具 使企业能够做到的那样）并量化要处理的最常见的事务查询。
首先，尝试通过修复产生这些联系的损坏流程来克服这些问题，因为这可能更有效，更有利于卓越的客户服务体验。
如果无法做到这一点，请按照 Bisley 的建议，在机器人工作描述中首先列出要解决的最突出的查询。
他说：“你不必绘制出每种可能的场景，而是分配类似于工作描述的人工智能角色，定义参数，并将其链接到相关数据。”
事实上，企业可以采取更有针对性的方法来规划客户旅程、构建机器人流程并在团队的帮助下确保相关数据输入。
第 3 步 – 慢慢增加用例
通过首先针对简单、常见的客户查询，企业可以在业务和客户支持团队中建立对对话式人工智能的信心。
然后，在展示了其对关键结果的影响后，比斯利建议：
“随着您的企业和客户对人工智能的信任不断增强，您就可以扩大其支持范围。”
这可能意味着承担一些不太突出的查询，或者更深入地研究人工智能世界，以自动化更复杂的查询。
然而，企业可能希望首先通过对话式人工智能来提高其他效率。
例如，也许他们可以在联系队列中放置一个机器人来收集与他们声明的意图相关的信息，当客户等待时。这可以简化后续的客户互动并改善座席体验。
另外，考虑代理讨厌的那些交互，并与他们合作以简化这些交互。
瑞士电信的案例研究再次提供了良好的指导。例如，其代理商曾告诉项目负责人，客户经常会通过 Google Business Messenger 与他们联系，说“你好”，而不会对代理商的后续情况做出回应。
因此，他们创建了一个流程，其中首先自动响应“你好”，而查询仅在客户响应时传递给现场代理。
谨慎管理过渡
“每个阶段都为利益相关者提供了明确的投资回报率和利益，”比斯利总结道。 “然而，谨慎管理这一转变至关重要。
“例如，第三阶段展示了人工智能处理以前由人类执行的任务的潜力……强调这并不一定会导致失业，而是可以促进业务增长，为新角色或市场扩张开辟途径。
“这一点很有趣，因为它挑战了工作岗位流失的概念，提供了再投资和增长的机会。
这是一个很好的最后一点，Bisley 与许多 Cirrus 客户一起分享此类专家建议，更深入地研究对话式 AI 蓝图，并提高成果。
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