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    聯(lián)絡(luò )中心中的惰性人工智能(第3部分):察覺(jué)低水平的語(yǔ)義技術(shù)

    2022-06-22 08:33:03   作者:   來(lái)源:CTI論壇   評論:0  點(diǎn)擊:


      CTI論壇(ctiforum.com)6月22日消息(編譯/老秦): 現代聯(lián)絡(luò )中心力求比以往任何時(shí)候都更高效、更有生產(chǎn)力和更有利可圖,因此領(lǐng)導者轉向技術(shù)來(lái)提高績(jì)效也就不足為奇了。但并非所有解決方案都是平等的--雖然協(xié)作 AI 顯著(zhù)提高了組織的效率,但惰性人工智能 卻非常普遍,而且用處不大。
      協(xié)作 AI從最好的座席那里學(xué)習,將這些習慣擴展到整個(gè)團隊,并在每次通話(huà)中為座席提供支持,并提供他們實(shí)際需要完成更多銷(xiāo)售的指導和洞察力。
      為了幫助您避免低效解決方案的時(shí)間和費用,我們將繼續在聯(lián)絡(luò )中心系列惰性人工智能 的第三部分中突出您應該避開(kāi)的危險信號。這一次,我們正在討論語(yǔ)義技術(shù)。
      聯(lián)絡(luò )中心以對話(huà)為基礎。但人類(lèi)交流遠不是二元的--它是微妙的、上下文的,甚至是模棱兩可的。雖然座席通常可以直覺(jué)客戶(hù)的意思,但惰性人工智能在這個(gè)領(lǐng)域的技能較低。
      語(yǔ)義技術(shù)為原本沒(méi)有意義的數據賦予意義。就像你無(wú)法回應說(shuō)你不懂的語(yǔ)言的人一樣,建立在惰性人工智能基礎上的聯(lián)絡(luò )中心解決方案缺乏有效理解對話(huà)并提供相關(guān)支持作為回應的語(yǔ)義能力。
      那么,您如何確定自己正在投資一種能流利使用您的語(yǔ)言的解決方案呢?留意這些可能預示著(zhù)惰性人工智能的陷阱。
      追求自動(dòng)化而不是創(chuàng )新
      自動(dòng)化重復、低價(jià)值和耗時(shí)的任務(wù)是提高員工生產(chǎn)力和減少工作日浪費的好方法。但僅提供自動(dòng)化的解決方案可能隱藏了其低效的語(yǔ)義技術(shù)。
      例如,眾所周知,QA 抽樣和評分非常耗時(shí)、乏味,并且導致應用由小型、不完整數據集指導的解決方案。一些聯(lián)絡(luò )中心人工智能會(huì )自動(dòng)對呼叫進(jìn)行評分,以便管理人員可以專(zhuān)注于其他任務(wù)。雖然這會(huì )從經(jīng)理的待辦事項列表中刪除一項,但分數通常會(huì )在電話(huà)結束后幾天到達。此外,該解決方案無(wú)法提高運營(yíng)效率。
      更好的解決方案可能會(huì )實(shí)時(shí)提醒經(jīng)理注意座席的合規錯誤,并提供定制的 QA 記分卡。然后,管理人員可以根據他們注意到的任何趨勢推出即時(shí)的劇本更改。但這種即時(shí)評分需要一定程度的語(yǔ)義能力,而惰性人工智能根本無(wú)法做到。
      因此,惰性人工智能專(zhuān)注于自動(dòng)功能,如警報和關(guān)鍵字觸發(fā)的建議。它缺乏通過(guò)自然語(yǔ)言處理 (NLP) 構建的更高級的語(yǔ)義理解。
      協(xié)作 AI 不需要修飾自動(dòng)化。相反,它深入了解以提供動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)的支持,而這只有通過(guò) NLP 和機器學(xué)習之類(lèi)的東西才能實(shí)現。
      如果一個(gè)解決方案似乎熱衷于自動(dòng)化但無(wú)法創(chuàng )新,這可能是語(yǔ)義技術(shù)乏善可陳的跡象。自動(dòng)化任務(wù)可以幫助過(guò)度勞累的聯(lián)絡(luò )中心領(lǐng)導者保持頭腦清醒,但人工智能必須作為人類(lèi)的創(chuàng )新補充,而不是自動(dòng)化解決方案,才能解鎖新的成功水平。
      使用通話(huà)后數據關(guān)注"下一次"
      無(wú)法立即完成任務(wù)通常以關(guān)注未來(lái)的形式表現出來(lái)。有遠見(jiàn)并不壞,但每個(gè)聯(lián)絡(luò )中心負責人都知道最重要的電話(huà)是現在正在發(fā)生的電話(huà)。
      不幸的是,“現在”并不是惰性人工智能的工作方式。記住,先進(jìn)的語(yǔ)義技術(shù)可以實(shí)時(shí)處理語(yǔ)言,但不發(fā)達的技術(shù)需要時(shí)間才能趕上。
      正因為如此,大多數聯(lián)絡(luò )中心 AI 主要提供可以在表面上應用于未來(lái)對話(huà)的通話(huà)后洞察力。但即使座席知道他們上次做錯了什么,他們也可能會(huì )忘記下次應用更改。
      緊張、意外的反對意見(jiàn)以及任何數量的其他可能性都可能使座席很難記住他們收到的所有"下一次"建議,但以未來(lái)為中心的建議是惰性人工智能能做的最好的建議。
      要讓人工智能真正脫穎而出,它必須實(shí)時(shí)工作,為座席和經(jīng)理提供即時(shí)支持。這種從關(guān)注未來(lái)到現在的轉變使企業(yè)能夠實(shí)時(shí)應用解決方案,滿(mǎn)足更多客戶(hù)并提供更好的結果。
      并非每個(gè)解決方案都內置了足夠高效以實(shí)時(shí)工作的自然語(yǔ)言處理。警惕具有大量呼叫后數據但幾乎沒(méi)有實(shí)時(shí)支持的聯(lián)絡(luò )中心人工智能。
      依賴(lài)關(guān)鍵字,忽略上下文
      在聯(lián)絡(luò )中心人工智能中使用關(guān)鍵字作為語(yǔ)義技術(shù)的一部分并沒(méi)有錯。事實(shí)上,關(guān)鍵字應該有助于塑造解決方案對對話(huà)的理解,但它們不應該運行整個(gè)操作。
      想象一下,聽(tīng)到"我很想下訂單,只是現在不行"這句話(huà),并且只理解"下訂單"這兩個(gè)詞。你有限的理解會(huì )讓你相信說(shuō)話(huà)者實(shí)際上有興趣購買(mǎi)--當解決方案過(guò)于依賴(lài)關(guān)鍵字匹配時(shí),就會(huì )發(fā)生這種情況。
      更強大的語(yǔ)義技術(shù)(如基于意圖的語(yǔ)音處理)會(huì )考慮整個(gè)對話(huà)的上下文以真正理解它。這需要惰性人工智能 無(wú)法掌握的深度學(xué)習技術(shù)。
      用更好的語(yǔ)義技術(shù)加強溝通
      有很多聯(lián)絡(luò )中心 AI 建立在平庸的語(yǔ)義技術(shù)之上。但也有一些系統先進(jìn)到足以顯著(zhù)改善整體運營(yíng)。
      當您尋找正確的解決方案時(shí),請記住這些惰性人工智能 的跡象。不要忘記檢查實(shí)時(shí)功能,以確保系統足夠先進(jìn)以支持即時(shí)改進(jìn)。
      作為行業(yè)領(lǐng)先的實(shí)時(shí)指導解決方案,Balto了解與構建高效協(xié)作 AI 相關(guān)的挑戰。我們也知道,如果支持沒(méi)有實(shí)時(shí)到達,那么它就來(lái)得太晚了,最終無(wú)法產(chǎn)生積極的變化。實(shí)時(shí)對于通過(guò)更好的對話(huà)來(lái)改善聯(lián)絡(luò )中心的運營(yíng)至關(guān)重要。
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