人工智能在客户服务变革中的作用

[nurnobi40]

生成式人工智能与客户服务已成为当今引领数字化转型的一对组合。笨重的机器人无法理解我们的请求，而且响应时间过长，因此我们采用一种全新的方法。借助深度学习算法和大型语言模型，我们正在改变客户服务、扩大运营规模，但最重要的是响应客户需求。

客户制定规则，根据他们的需求、要求和满意度塑造服务场景。这也是大多数公司适应的原因。他们改变策略，并思考如何创办一家人工智能公司。数百万美元投资于人工智能，希望提高客户满意度并留住客户。

生成式人工智能在客户服务领域已经展现出奇妙的成果，而企业也没有停止的打算。快速浏览一下当前的趋势，我们就会知道技术将如何改变客户服务。

生成式人工智能的幕后
在我们真正将生成式人工智能融入客户服务之前，模型是如何构建的？模型创建和训练需要经过几个步骤：

数据收集为了训练AI模型，我们收集大量的数据。根据我们希望模型执行的任务，我们收集不同格式的数据，如文本、图像、视频等。此外，数据在传递到训练之前会被清理和注释。
模型选择开发人员选择能够理解和处理数据的模型。无论是像 ChatGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 还是像 Amazon Lex 这样的对话式 AI 模型，选择都会决定模型的未来性能。
技术实现使用机器学习和自然语言处理算法可以让你正确 纳米比亚电话号码列表 配置模型。深度学习技术有助于持续学习，提高您的表现并产生准确的、类似人类的反应。
模型训练在训练过程中，模型学习识别意图并生成响应。微调可以帮助您调整和改进模型。
集成一旦模型准备就绪并经过训练，就可以开始与客户服务工具的​​集成。通常，集成是通过 API 完成的，但也可以涉及与 CRM 工具的直接后端集成。
测试与所有产品的开发一样，测试可以让您验证创建的模型是否满足客户支持任务的要求。一旦投入运行，定期检查可以让您调整和更新模型。
随着新工具和技术的单独或协同工作，客户支持可能会以不同的方式处理常规任务。改善客户旅程从这里开始。

用于客户服务的生成式人工智能：当前功能
虽然一些公司使用人工智能来撰写文案、自动执行任务或创建分析，但客户服务将它们全部结合在一起。所有自动化和流程的改进都是为了优化运营和改善客户体验。据《福布斯》报道，客户服务是影响客户忠诚度的首要因素之一。客户互动不再仅限于解决他们的问题。这是为了建立具有共同价值观的长期合作伙伴关系。

通过利用生成式人工智能进行客户服务，公司正在创造一个新层次的客户参与度，以表明他们关心客户。人们错误地认为用于客户支持的生成式人工智能仅限于回答客户问题的聊天机器人。事实上，人工智能工具帮助我们更好地理解客户意图，提供更快的解决方案。

文本生成
得益于对话流和意图识别，客户服务中的生成式人工智能有助于更快地创建内容。在大多数情况下，算法会分析意图、历史交互数据、公司的知识库并生成响应。深度学习算法不断地训练，这需要代理来验证最终的响应。

这种自动化有利于通过聊天、电子邮件和社交媒体进行互动。它节省了代理处理客户请求的时间。因此，减少等待时间可以提高客户满意度。

个性化沟通
借助用于客户支持的生成式人工智能，企业可以使用历史数据并根据客户过去的选择推荐产品。我们所了解的网上购物功能已转移到客户支持，从而可以提供定制化的响应和更加个性化的体验。正如Medallia所说，个性化现在已成为一种必需品，影响着品牌选择和客户忠诚度。

情绪分析
这些工具现在不仅可以理解顾客所写和所说的内容，还能识别他们的情绪和行为。人工智能和自然语言处理改变了我们的互动方式。情绪分析是生成式人工智能在客户服务中最有价值的例子之一。在收集和处理数据并对情绪进行评分后，我们使用有价值的分析来支持。

因此，根据客户要求进行定制化的响应不仅会以个性化的方式带来惊喜，还可以让您主动消除问题。或者至少可以快速减轻你的压力水平。