微软最近披露，去年通过人工智能驱动的效率提高，其联络中心节省了 5 亿美元。
据彭博社报道，微软首席运营官 Judson Althoff 在本周的一次演讲中承认了这一点，并透露这家科技巨头一直在利用 AI 推动软件工程、销售和客户服务领域的生产力提升，而主要的节约都体现在后者。
对于像微软这样的公司来说，其客户服务和支持（CSS）是世界上最大的客户服务组织之一，这一声明将动摇 CCaaS 行业的基础，并巩固 AI 在该行业的应用案例。
微软联络中心运营范围
要了解微软通过人工智能节省的成本有多大，必须了解该公司客户服务基础设施的规模。
微软客户服务与支持 (CSS) 是这家科技巨头负责客户服务的部门。微软的服务和客户范围广泛，使其成为全球最大的客户服务机构之一，管理着遍布 120 个国家/地区的 92 个联络中心，服务超过 10 亿客户，并支持 50 种语言。该机构每年处理约 1.45 亿次客户互动，其客户服务运营规模空前。
微软联络中心环境的复杂性一直以来都因系统和流程的碎片化而加剧。在2020年之前，该组织依赖于16个不同的案例管理系统和500多个独立的工具，这种配置带来了巨大的运营挑战。这种碎片化导致座席培训复杂化，信息分散在不同的系统之间，阻碍了工程师之间的协作，并导致了低效的工作流程，最终影响了服务质量和客户满意度。
因此，该分支机构已迁移至 Dynamics 365 客户服务，以消除复杂性，并实施具有更佳路由和集成数据管理的单一窗格解决方案。这为微软当前的 AI 集成战略奠定了基础。
通过将运营整合到一个统一的平台上，并改进路由和集成数据管理，该公司创建了在其联络中心运营中有效部署AI工具所需的基础设施。这个统一平台成为了Microsoft Copilot集成的启动平台，使AI助手能够访问全面的客户数据和交互历史记录。
到 2024 年，该公司已通过四个月的加速期向全球 43,500 名支持工程师推出了 Copilot 功能，重点关注可带来直接价值的特定用例，同时建立组织对 AI 辅助工作流程的信心。
微软联络中心部署的核心人工智能功能专注于客户服务运营中最耗时的环节。案例汇总功能将通常需要 30 分钟的案例审核流程缩短至几分钟，而自动电子邮件和实时聊天回复生成功能则使客服人员能够以恰当的语气和语境提供个性化的客户沟通。辅助解答功能使客服人员能够快速查找知识管理系统中的信息，从而缩短解决时间并减少将案例转交给专业支持团队的需求。
微软表示，这些举措帮助其实现了首次呼叫解决率提升31%，错过路线减少20%，但这主要归功于Dynamics 365客户服务和人工智能功能的结合应用。更具体地说，AI 驱动的指标显示，首次响应时间提高了9%，客服可处理的案例数量增加了12%，这表明整个组织的生产力得到了提高。
其益处不仅体现在运营效率的提升，还延伸至人才培养和知识管理。初级客服人员的入职速度提升了13%，无需同事协助即可解决的案例数量也增加了13%，这表明 AI 工具正在有效地实现机构知识和最佳实践的民主化获取。
客服能力和信心的提高有助于节省成本和改善客户体验，从而形成运营增强的良性循环。
微软更广泛的 AI 战略
微软联络中心运营的规模为我们理解 AI 效率如何在大型客户服务环境中实现复合增长提供了背景。由于数万名客服人员每年要处理数百万次互动，因此，即使效率、响应时间或首次呼叫解决率的微小提升，也能转化为显著的成本节约和运营改进。
凭借这样的成功，微软似乎专注于推动更广泛的组织 AI 采用计划以实现类似的效果，最近实施了将员工绩效评估与 AI 工具使用联系起来的政策。
据内部沟通，微软开发者部门总裁 Julia Liuson 已指示管理人员将 AI 的使用情况纳入个人绩效评估，将AI 熟练程度与协作和数据驱动思维一起视为一项基本能力。
这些内部 AI 需求的时机恰逢 AI 市场日益增长的竞争压力，以及最终用户对从 AI 中获得梦寐以求的投资回报的疲劳。
AI 驱动的联络中心的未来
微软通过 AI 节省了 5 亿美元，这主要通过联络中心运营实现，为 UC 行业树立了令人信服的标杆。
这些节省的规模为企业领导者提供了许多人一直在寻求的证据，作为他们当前或未来投资的合理性。
对于 IT 领导者和客户服务主管来说，微软的分阶段部署策略可能会为组织提供如何最好地实现 AI 效果的路线图。
这是否会促使人们重新努力将 AI 引入联络中心还有待观察，但微软的成功表明，问题不再是 AI 是否会改变联络中心，而是改变程度有多大。
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