CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:callcentrehelper的專家小組討論了在聯(lián)絡中心實施人工智能（AI）之前需要了解的19件事。
1、 人工智能不是人類聯(lián)系的替代品
人工智能（AI）使組織能夠收集和使用關鍵洞察力來增強客戶關系，這在客戶忠誠度至關重要的時代至關重要。
但組織需要意識到該技術有其局限性。
許多組織聲稱自動化與客戶的溝通使他們的旅程更加高效和簡化。但事實確實如此嗎？或者這只是在他們和他們的客戶之間設置障礙？
為了利用組織及其客戶服務人員與客戶進行的電話交談，品牌將越來越多地轉向人工智能和機器學習--但他們必須以正確的方式做到這一點。
不幸的是，聊天機器人和語音助理之類的東西經(jīng)常被組織用作客戶服務產(chǎn)品的替代品而非增強品，因此該技術開始為自己贏得了一個壞名聲。
或者，組織可以更好地使用人工智能來改善他們的電話服務。這可以提供更加個性化的服務，通過360度全方位查看所有客戶之前在任何渠道與品牌的互動。
最終，我們與機器的未來將是（并且需要）合作和增強的關系，而不是徹底的替代。
感謝Natterbox的NeilHammerton
2、AI可用于預測客戶意圖
您的客戶可能會因多種原因與您聯(lián)系。其中一些原因相當簡單，其他原因錯綜復雜，但很少是完全新穎的。
通過每次錄音的電話，聊天交互和電子郵件收集的大量數(shù)據(jù)，您可以使用戰(zhàn)略資產(chǎn)來培訓機器學習模型，以了解客戶在會話中的意圖。
一旦了解了真正的客戶動機，您就可以使用AI通過以下方式優(yōu)化交互：
- 更智能的客戶路由
- 在與客戶對話期間為座席提供潛在的向上銷售和交叉銷售建議
- 標記欺詐和合規(guī)風險的交互
3、AI可以通過建議下一個最佳行動來改善客戶流失
AI使您能夠分析所有客戶的反饋，并創(chuàng)建個性化的個人資料，其中包括客戶情緒，興趣和他們對您的品牌的期望的摘要。
當您將此反饋與其他元數(shù)據(jù)（例如購買或索賠歷史記錄，客戶生命周期價值和客戶人口統(tǒng)計信息）相結合時，您可以更清晰地了解客戶的動機和決策過程。
該數(shù)據(jù)可用于訓練機器學習算法，以預測每個客戶的下一個最可能的動作。
這種建議的行動可能就像對心懷不滿的客戶的主動推廣一樣簡單，預計會流失或更復雜，例如提供最有可能導致新銷售的精確折扣或促銷代碼。
4、AI可以幫助您跟蹤客戶的工作量
客戶的工作量是忠誠度的主要指標之一。分析客戶的工作量可以指導組織在出現(xiàn)重大問題之前識別新出現(xiàn)的問題。
傳統(tǒng)上，通過調(diào)查的結構化問題量化了工作量。但是，人工智能和機器學習技術與文本分析相結合，可以幫助評估任何非結構化客戶反饋中表達的工作量。
AI可以通過解釋單詞選擇和句子結構來實現(xiàn)這一點，因為您可以快速了解客戶體驗的哪些方面導致任何反饋來源的摩擦--而不僅僅是在調(diào)查中。
感謝Clarabridge的Shorit Ghosh
5、AI最好在整個團隊的支持下實施
在部署AI之前，值得考慮的是，任何IT實施，系統(tǒng)升級或系統(tǒng)更改中的最大風險因素之一是該系統(tǒng)的人類用戶。
由于未能以開放，誠實，透明的方式溝通，這項技術將如何使他們受益，您將遇到阻力。
如果您只是說，我們將在周一推出這種新的機器人主導方法，您的員工將不可避免地對技術產(chǎn)生負面情緒，甚至可能會積極地破壞它。
相反，您需要讓人們參與這個過程。確保他們可以在安全的環(huán)境中測試技術，并確保他們在開始推出技術之前對其感到滿意。
6、聊天機器人最適合工作描述
當組織今天實施先進的自動化時，很多人都這么認為：如果他們今天為新的人工智能技術進行部署，突然間，到下周一早上，一切都將高效地運行，同時將節(jié)省大量資金。不幸的是，并不是像那樣的。
當人們有明確的目標和明確的角色時，他們的工作要好得多。AI也是一樣的。任何機器人，像任何人類員工一樣，都需要工作描述。
大多數(shù)組織沒有將其與定義的業(yè)務目標聯(lián)系起來，因此大多數(shù)組織都無法在第一時間交付。不要犯同樣的錯誤。畢竟，如果你不確切地知道機器人想要做什么，你將如何開發(fā)它？
就像人類一樣，機器人需要獲得相關知識和信息才能發(fā)揮最佳作用。
7、通過良好的知識管理，人工智能增加價值
任何人工智能應用程序都只會是一種有用的知識。您需要確保在聯(lián)絡中心回答問題時，將該知識捕獲并傳遞到知識管理系統(tǒng)（KMS）中，以便客戶，機器人和座席可以利用相關信息。
畢竟，當AI實際上什么都不知道的時候，怎樣才能用它做出決定呢？它可以學習但需要相關數(shù)據(jù)來做到這一點。
這就是為什么擁有能夠將準確數(shù)據(jù)和智能提供給KMS的流程和程序非常重要的原因。
許多組織過于依賴員工作為知識來源，因此冒著這樣的風險，即如果人們離開企業(yè)，他們就會獲得他們從中獲得的知識和理解。
感謝Enghouse Interactive的Jeremy Payne
8、AI受客戶和員工數(shù)據(jù)的驅動
任何使用AI和機器學習的策略都應該考慮在更廣泛的客戶體驗AI策略中，該策略考慮如何在客戶和員工旅程中利用數(shù)據(jù)。
在整個客戶參與過程中有很多機會應用AI和機器學習。
例如，了解在線主動與客戶互動的正確時機，根據(jù)所需的業(yè)務成果路由到最佳座席并協(xié)助他們準確處理查詢--人工智能和機器學習可以幫助推動所有這些。
但是，AI不僅適用于客戶旅程。它還可以幫助確定特定座席在某些聯(lián)系人或客戶類型上比其他座席更好的原因，提高勞動力規(guī)劃和調(diào)度的速度和準確性，并在聯(lián)系后自動完成任務。
9、AI不需要大型IT團隊的支持
有一種誤解認為部署和有效使用AI需要大型IT部門和大量受過高等教育的數(shù)據(jù)科學家。
實際上，該技術已經(jīng)成熟到一定程度，組織不再需要大量的內(nèi)部專家來使聊天和語音機器人為他們的業(yè)務工作。
但是，部署機器人仍需要全面的規(guī)劃，設計和開發(fā)，以確保它滿足業(yè)務中的特定需求。
成功的機器人部署還需要參與客戶旅程的主要利益相關方的支持，無論是來自聯(lián)絡中心，銷售部門還是營銷部門。
10、AI可用于更好地捕獲和優(yōu)先服務潛在客戶
AI可以被證明在捕獲和優(yōu)先排序潛在客戶，更快地轉換潛在客戶，檢測和減少放棄以及更高效地培育潛在客戶方面非常有用。
例如，組織可以使用機器學習來繪制網(wǎng)站訪問者的模式和行為。
此外，該技術可以確定客戶在網(wǎng)站上流失，可能離開網(wǎng)站或放棄購物車的預測結果。
這可能很有價值，因為它允許營銷和銷售團隊在正確的時間通過正確的渠道--聊天，聊天機器人，現(xiàn)場銷售代表，電子郵件，移動設備--參與其中。
感謝Genesys的Brendan Dykes
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