Опубликовано Thomas Soulez

Контакт-центр будущего будет предугадывать запросы клиентов и предсказывать, о чем они захотят поговорить. Он даже будет оказывать соответствующую поддержку на протяжении всего взаимодействия, и все благодаря искусственному интеллекту (ИИ).

Но это не та история, в которой компьютеры заменяют людей. Вместо этого вы можете думать об этом как о человеке плюс: ИИ поможет людям — будь то клиент или агент контакт-центра — сделать больше за меньшее время.

Что это будет означать на практике для контакт-центров в ближайшие 10 лет? Давайте рассмотрим три роли, которые будет играть ИИ:

  • предвидение потребностей: большие данные помогут предсказать потребности клиентов.
  • дополнение разговоров: виртуальные помощники окажут мгновенную помощь
  • автоматизация, где это возможно: сохраните ценных человеческих агентов для тех взаимодействий, где они больше всего нужны.

Однако сначала стоит погрузиться в шумиху и напомнить себе, что мы на самом деле подразумеваем под ИИ.

Что такое ИИ?

Это не искусственный интеллект научной фантастики: в ближайшее время в наших контакт-центрах не будет сознательного, мыслящего программного обеспечения.

Вместо этого это то, что ученые-компьютерщики называют мягким ИИ. Инструменты, которые мы видим в этом типе ИИ, производят впечатление интеллекта, извлекая смысл из данных, и они уже используются:

  • большие данные: поиск закономерностей в большом количестве разнообразных, быстро меняющихся данных
  • обработка естественного языка: позволяет компьютерам анализировать язык, как говорят и пишут люди (например, Alexa от Amazon).
  • машинное обучение: позволяет компьютерам эффективно программировать себя, адаптируясь к меняющимся обстоятельствам и данным.

В совокупности эти инструменты позволяют нам использовать ресурсы, которые раньше не представляли особой ценности, например часы записей звонков, и извлекать знания, которые в противном случае были бы потеряны.

Давайте посмотрим, как они сделают контакт-центр будущего более эффективным.

ИИ предвосхищает потребности клиентов

Поздний морозный субботний вечер 2022 года. У Лили проблемы с машиной, и она звонит в свою службу помощи на дороге.

Еще до того, как на звонок ответят, искусственный интеллект контакт-центра считает его срочным. Через несколько миллисекунд он сделал это определение, действуя в контексте вызова:

  • Идентификатор вызывающего абонента был связан с ее учетной записью.
  • Она была клиентом в течение 10 лет, но ни разу не позвонила в службу спасения.
  • Другие клиенты с похожим на Лили профилем звонят только тогда, когда им действительно нужна помощь.
  • Погода в родном городе Лили достаточно холодная, и она может рискнуть переохлаждением, если слишком долго останется без тепла.

ИИ ставит Лили на первое место в очереди; на ее звонок ответят следующим. Затем он узнает, как долго ей придется ждать помощи (при условии, что она находится в своем родном городе), и показывает это агенту, когда он отвечает на ее звонок.

В этом случае ИИ использовал контекст звонка Лили, чтобы оценить его цель и срочность, а затем соответствующим образом перенаправил ее звонок. Хотя нетрудно предположить, что кому-то, кто звонит поздно ночью из ледяного города, может понадобиться срочная помощь, неочевидные закономерности будут обнаружены как в общедоступных, так и в частных источниках данных. Затем инструменты машинного обучения будут предугадывать, как лучше всего реагировать, когда они увидят, как разворачиваются эти шаблоны. Все, от уровня персонала до лучших рекламных акций и типа взаимодействия, которое предпочитает клиент, будет установлено программным обеспечением, запрограммированным с помощью машинного обучения.

ИИ, дополняющий разговоры

На звонок Лили отвечает сотрудник контакт-центра. Лили объясняет, что она находится в центре своего родного города, где она наехала на лед, заехала на бордюр и согнула колесо. Ее нужно отбуксировать домой.

Пока Лили говорит, на экране агента появляется карта района, где Лили застряла, а также живые местоположения грузовиков помощи на дорогах поблизости. Когда Лили говорит, что считает, что ее нужно отбуксировать, ближайший эвакуатор подсвечивается. Все это происходит без явных указаний агента. Вместо этого виртуальный помощник слушает звонок и использует обработку естественного языка для извлечения ключевых терминов.

Лили знает, на какой она улице, но не знает, где именно. Программное обеспечение контакт-центра слышит это и отображает сообщение на экране оператора:

Отправить клиенту фото местной достопримечательности?

Не отвечая явно на вопрос программы, агент сообщает Лили, что она отправляет ей текстовое сообщение с фотографией местной достопримечательности, и дает указание Лили сообщить ей, если она ее увидит. С этой подсказкой ИИ отправляет Лили фотографию и ждет, что она скажет агенту. Она видит здание; ИИ соответствующим образом обновляет ее местоположение.

Агент говорит, что пришлет эвакуатор. Виртуальный помощник слышит это и отправляет детали задания непосредственно водителю эвакуатора, а затем отображает примерное время ожидания на экране агента.

В этом случае Лили пришлось поговорить с обнадеживающим человеком, который сочувственно отнесся к потенциально пугающей ситуации. Сотрудник контакт-центра использовала ее сильные стороны как человека: она могла успокоить Лили и вытянуть из нее нужную информацию. Виртуальный помощник мог действовать на основе этой информации, прослушивая соответствующие триггеры.

Эта технология уже доступна. Nexmo, коммуникационная API-платформа Vonage, работает с IBM Watson, чтобы предоставить именно такой тип виртуального помощника по вызову. В контакт-центре ближайшие несколько лет это будет обычным делом.

Автоматизация там, где это возможно

Позже в том же году Лили хочет изменить свои платежные реквизиты. Она отправляет текстовое сообщение на номер службы поддержки своей службы помощи на дороге:

Я хочу изменить свои платежные реквизиты.

Почти сразу она получает ответ:

Нет проблем, Лили. Мы перезвоним вам через несколько минут, чтобы подтвердить это.

У Лили звонит телефон, и ее приветствует виртуальный помощник. Он просит ее подтвердить, что она хочет внести изменения. Используя анализ голосовых данных, виртуальный помощник проверяет личность Лили, а затем обновляет ее платежные данные в соответствии с запросом. Он спрашивает, не хочет ли она еще чем-нибудь помочь. На самом деле есть: Лили хочет знать, может ли она получить скидку на годовой взнос. Виртуальный помощник просит Лили подождать, пока он соединит ее с кем-то, кто может помочь. Вскоре Лили разговаривает с агентом из отдела удержания клиентов.

Именно здесь модель «человек плюс» действительно вступает в свои права. Для рутинного изменения способа оплаты, особенно инициируемого текстовым сообщением, человеческий агент не был необходим. Вместо этого виртуальный помощник без проблем управлял разговором с помощью SMS и голосового вызова. Однако когда дело доходило до вопроса, с которым он не мог справиться, или когда данные показывали, что человеческое взаимодействие имело лучшие результаты, оно привлекало человека-агента.

Благодаря машинному обучению виртуальный помощник может даже прослушивать разговор Лили с агентом-человеком и учиться на основе этого взаимодействия. Уже доступно программное обеспечение, которое просматривает стенограммы чатов и записи звонков, чтобы анализировать настроения и точно определять момент, когда, например, клиент вышел из себя. Анализируя тысячи звонков и расшифровок, инструмент машинного обучения может узнать, какая лексика и вокальные данные показывают, что кто-то недоволен, а также какие типы ответов обезоруживают звонящего.

Human Plus AI в контакт-центре

Так что, возможно, через 20 лет у нас будут естественные, плавные голосовые разговоры с агентами ИИ в контакт-центрах. Однако ближайшее будущее столь же захватывающее; разница в том, что роль ИИ в контакт-центре в ближайшее десятилетие будет гораздо менее заметна для конечного потребителя.

В ближайшие годы ИИ будет иметь решающее значение для контакт-центра, но будет играть гораздо более второстепенную роль. Он будет опираться на несколько источников данных, чтобы предвидеть потребности клиентов и компании, самостоятельно обрабатывать взаимодействия, где это возможно, и обеспечивать поддержку по телефону, где это необходимо.

Люди по-прежнему будут там, когда данные — или простой здравый смысл — покажут, что они работают лучше. Таким образом, будущее ИИ в контакт-центре — это то, где программные инструменты сделают людей более эффективными; почти так же, как и последние 60 лет.

Теги: ИИ, искусственный интеллект, контакт-центр

Рубрики: Облачные коммуникации, Поддержка клиентов

Этот пост был написан Thomas Soulez

Первоначально опубликовано на www.nexmo.com 29 марта 2017 г.