1. 替代IVR流程
IVR具有一組簡(jiǎn)單的預定義規則，它以確定的方式遵循。一個(gè)例子可能是將呼叫者轉移到銷(xiāo)售部門(mén)的“銷(xiāo)售”規則。
相比之下，AI（包括自然語(yǔ)言處理和機器學(xué)習技術(shù)等領(lǐng)域）可以理解語(yǔ)句，而不是簡(jiǎn)單地為用戶(hù)提供一組選擇。
此外，對于IVR，預定義輸入提供預定義輸出。對于A(yíng)I，預定義輸入可以提供完全不同的輸出，具體取決于系統通過(guò)概率計算學(xué)到的內容。
AI最終還應該通過(guò)結束經(jīng)常令人沮喪的“按1轉銷(xiāo)售”或“按2轉客戶(hù)服務(wù)”來(lái)改善呼叫者體驗，那些是一個(gè)對現代聯(lián)絡(luò )中心互動(dòng)產(chǎn)生負面影響的隊列。
2. 從客戶(hù)交互中捕獲數據
AI語(yǔ)音座席和聊天機器人都可以捕獲圍繞每個(gè)客戶(hù)交互的大量細致的數據，這些數據可以提供給分析引擎以幫助優(yōu)化呼叫中心流程。
情緒分析等人工智能工具還可以通過(guò)快速發(fā)現大型數據集中的憤怒或不滿(mǎn)等趨勢來(lái)加速這一過(guò)程，通常比人工座席更快。
Daniel Yin
然而，人工智能完全取代人類(lèi)聯(lián)絡(luò )中心團隊的想法還有很長(cháng)的路要走，特別是考慮到許多人對客戶(hù)服務(wù)中人工智能的態(tài)度。例如，十分之九的人表示應始終選擇轉移到聯(lián)絡(luò )中心的現場(chǎng)座席。
感謝RingCentral的Daniel Yin
3. 圍繞著(zhù)公司網(wǎng)站為客戶(hù)導航
人員短缺是一個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題，特別是在大型多渠道聯(lián)絡(luò )中心，座席時(shí)間經(jīng)常緊張，而且很少有多方面的技術(shù)。在解決此問(wèn)題時(shí)，AI非常有用。
Colin Hay
例如，虛擬助理可以通過(guò)將客戶(hù)引導到網(wǎng)站的正確部分或常見(jiàn)問(wèn)題解答來(lái)開(kāi)始。如果助理無(wú)法回答請求，他們只需將客戶(hù)路由到實(shí)時(shí)聊天人工座席處。
此外，使用人工智能技術(shù)，使用得越多，學(xué)習的越多，意味著(zhù)它越來(lái)越復雜。此功能使其成為日常IT流程（如密碼重置）的理想選擇。
感謝Puzzel的Colin Hay
4. 管理大數據
聯(lián)絡(luò )中心每天都會(huì )積累大量客戶(hù)數據。客戶(hù)當然意識到這一點(diǎn)，并期望改善客戶(hù)服務(wù)，以換取為公司提供大量的個(gè)人信息。
加里.懷特（Garry White）
客戶(hù)經(jīng)常面臨的一個(gè)挫敗感是，在打電話(huà)時(shí)不得不多次重復他們的細節，或者他們可能從公司收到與他們完全無(wú)關(guān)的奇怪產(chǎn)品信息。當這些事情發(fā)生時(shí)，不滿(mǎn)就開(kāi)始了。
為了解決這個(gè)問(wèn)題，機器人過(guò)程自動(dòng)化（RPA）通過(guò)跨平臺和渠道捕獲，分析，交叉引用和共享信息，幫助消除冗余的客戶(hù)和員工工作；所有這一切都沒(méi)有打擾。
感謝BusinessSystems的加里.懷特（Garry White）
5. 預測客戶(hù)行為
人工智能（AI）將在其開(kāi)發(fā)的早期階段識別客戶(hù)行為的新趨勢。
AI將在其開(kāi)發(fā)的早期階段確定客戶(hù)行為的新趨勢。交互分析工具已經(jīng)具備了實(shí)現這一目標的能力，但AI的加入將加速識別，并意味著(zhù)對人工干預的需求減少。
向呼叫中心經(jīng)理提供這種早期見(jiàn)解將使他們能夠向座席提供簡(jiǎn)要介紹，以便他們更有效地處理新出現的客戶(hù)需求和期望。這可能會(huì )導致保留那些可能一直在尋找新主題信息的客戶(hù)或向上銷(xiāo)售的客戶(hù)。
發(fā)現客戶(hù)數據趨勢的能力還將使呼叫中心經(jīng)理能夠對最佳實(shí)踐進(jìn)行建模并預測特定行動(dòng)過(guò)程的結果或后果。
通過(guò)以這種方式使用AI，組織可以看到資源規劃，銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)計劃中的好處，以及獲得更準確的客戶(hù)之聲（VoC）。
6. 從基于技能的路由任務(wù)中刪除人類(lèi)
像預測和基于技能的路由這樣的熟悉流程將變得越來(lái)越自動(dòng)化，并且在循環(huán)中將需要更少的人（如果有的話(huà)）。
弗蘭克.夏洛克（Frank Sherlock）
通過(guò)AI實(shí)現自學(xué)習算法的公司將獲得競爭優(yōu)勢，因為他們將從他們的海量數據中獲得最大收益。由于這一點(diǎn)，目前基于規則的系統將轉向“認知”系統，以允許更智能的預測和反應。
這將有助于通過(guò)改善聯(lián)絡(luò )中心預測和響應需求的方式來(lái)改善客戶(hù)體驗。這也意味著(zhù)座席可以在更持續和一致的基礎上發(fā)揮自己的優(yōu)勢。
感謝CallMiner的弗蘭克.夏洛克（Frank Sherlock）
7. 改善自助服務(wù)
AI將在聯(lián)絡(luò )中心使用的主要領(lǐng)域提高日常請求和簡(jiǎn)單交互的自助服務(wù)能力。
然而，為了讓AI真正發(fā)揮其潛力，復雜的語(yǔ)言處理需要讓人們感覺(jué)他們實(shí)際上是在與人類(lèi)交談，系統需要完全集成以最大限度地減少其實(shí)施中的缺陷。
例如，如果客戶(hù)資料不完整，這可能會(huì )限制AI成功管理交互的能力。
恩達.肯尼利（EndaKenneally）
為了讓AI能夠自動(dòng)化準確的響應并最有效地為消費者服務(wù)，它必須擁有正確的信息和數據。
如果操作正確，在聯(lián)絡(luò )中心發(fā)起人工智能可以確保更有效地管理查詢(xún)，同時(shí)提高準確性和服務(wù)水平。
感謝West Unified Communications的恩達.肯尼利（Enda Kenneally）
8. 通過(guò)機器人與客戶(hù)溝通
與人類(lèi)對應物不同，機器人始終可靠，始終可用并專(zhuān)注于與自助服務(wù)應用程序連接并智能搜索信息，以幫助快速解決查詢(xún)。
如果實(shí)施得當，機器人可以成為聯(lián)絡(luò )中心的重要資產(chǎn)，通過(guò)限制人機交互的需求，使客戶(hù)免于復雜性并降低成本。
不要只考慮AI賦予自助服務(wù)權，還要考慮它如何賦予座席權力。
然而，在人與機器人之間取得適當的平衡很重要。不要只考慮AI賦予自助服務(wù)的能力，還要考慮如何賦予座席權力，讓他們有更多時(shí)間在電話(huà)上與客戶(hù)建立融洽關(guān)系。
9. 監控座席績(jì)效
從質(zhì)量的角度來(lái)看，一種類(lèi)型的AI是實(shí)時(shí)語(yǔ)音分析（RTSA）。
杰里米.佩恩（Jeremy Payne）
該解決方案分析座席和客戶(hù)會(huì )話(huà)，為座席、團隊領(lǐng)導和質(zhì)量保證團隊提供有關(guān)所述內容的實(shí)時(shí)反饋，以及如何表達。它還可以在通話(huà)過(guò)程中監控壓力水平，語(yǔ)音清晰度和腳本依從性。
此外，該技術(shù)還具有收聽(tīng)呼叫內容的能力，并有效地搜索并向座席提供缺少的信息以提供給客戶(hù)。
感謝EnghouseInteractive的杰里米.佩恩（JeremyPayne）
10. 識別呼叫類(lèi)型并將聯(lián)系人傳遞給相關(guān)渠道
接聽(tīng)電話(huà)時(shí)，AI可用于幫助識別來(lái)電呼叫請求的類(lèi)型，以便將其傳遞到相關(guān)渠道，即人工交互或聊天機器人。
AI還可以通過(guò)單一桌面視圖向聯(lián)絡(luò )中心座席提供有關(guān)客戶(hù)的有用背景信息或查詢(xún)性質(zhì)，以便他們可以快速有效地處理呼叫。
奈杰爾.鄧恩（Nigel Dunn）
簡(jiǎn)而言之，AI將要求公司重新思考他們與最有價(jià)值的資產(chǎn)--客戶(hù)進(jìn)行互動(dòng)的方式。
公司未來(lái)的成功將在一定程度上取決于他們如何組織客戶(hù)互動(dòng)以及他們是否愿意投資于他們越來(lái)越需要處理更復雜的客戶(hù)互動(dòng)的聯(lián)絡(luò )中心團隊。
感謝Jabra的奈杰爾.鄧恩（Nigel Dunn）
11. 預測客戶(hù)需求
RPA工具可以利用機器學(xué)習引擎和大數據來(lái)預測客戶(hù)需求，以便聊天機器人可以主動(dòng)與他們通信。
通過(guò)分析，解釋和理解大量客戶(hù)查詢(xún)，該解決方案可以支持向上銷(xiāo)售或交叉銷(xiāo)售各種產(chǎn)品或服務(wù)，而RPA機器人可以自動(dòng)填寫(xiě)申請表以節省客戶(hù)時(shí)間。
隨著(zhù)技術(shù)的成熟，為客戶(hù)創(chuàng )建會(huì )話(huà)界面以更自然的方式與聊天機器人交互將變得更容易和更具成本效益。
12. 自動(dòng)回應客戶(hù)投訴
將過(guò)程自動(dòng)化技術(shù)與光學(xué)字符識別（OCR）相結合，可實(shí)現更復雜的業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化。
當今許多企業(yè)面臨的共同挑戰是能夠準確有效地理解客戶(hù)投訴和查詢(xún)形式的非結構化數據。
OdedKarev
那么，讓我們來(lái)看看這種AI組合如何解決這個(gè)問(wèn)題：
- 客戶(hù)信函，電子郵件和Web表單作為掃描圖像（通過(guò)OCR功能）被攝取到系統中。
- 系統具有理解查詢(xún)意圖的能力，并從內容中提取所有相關(guān)詳細信息。然后，它會(huì )生成并向人員發(fā)送建議的客戶(hù)響應。員工可以選擇在將內容發(fā)送給客戶(hù)之前對其進(jìn)行編輯。
- 結構化輸入由RPA機器人接收，用于數據驗證和濃縮（向案例添加其他相關(guān)信息）。
- 然后，更新的數據會(huì )自動(dòng)上傳到案例管理系統。
感謝NICE的Oded Karev
獎勵的一個(gè)--13.增加呼叫中心座席的能力
AI具有增強呼叫中心座席能力的巨大潛力。從減少處理重復任務(wù)所花費的時(shí)間到自動(dòng)聊天機器人。
有人擔心人工智能有朝一日會(huì )取代呼叫中心人工的工作。恰恰相反。人們總是重視人類(lèi)對話(huà)而不是自動(dòng)消息。想一想放棄的電話(huà)。在預先錄制的電話(huà)上掛斷比在人身上更無(wú)罪嗎？
Kris Grosbergs
人工智能應被視為增強呼叫中心座席的高技能角色的一種手段。它是關(guān)于幫助座席用更少的資源做更多事情。這是關(guān)于更聰明，更努力的工作。
例如，Vitality的呼叫中心正在使用AI來(lái)確定其呼叫活動(dòng)的優(yōu)先級。他們通過(guò)使用AI來(lái)路由座席的呼叫來(lái)完成此操作。
通過(guò)這樣做，Vitality已經(jīng)能夠將轉換率提高2倍。此外，他們還將每次新批準的費用降低24％。
感謝GrowthIntel的Kris Grosbergs
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