CTI論壇(ctiforum.com)6月22日消息（編譯/老秦）： 現(xiàn)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(dǎo)者轉(zhuǎn)向技術(shù)來(lái)提高績(jī)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(xí)，將這些習(xí)慣擴(kuò)展到整個(gè)團(tuán)隊(duì)，并在每次通話中為座席提供支持，并提供他們實(shí)際需要完成更多銷售的指導(dǎo)和洞察力。
為了幫助您避免低效解決方案的時(shí)間和費(fèi)用，我們將繼續(xù)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(yīng)該避開的危險(xiǎn)信號(hào)。這一次，我們正在討論語(yǔ)義技術(shù)。
聯(lián)絡(luò)中心以對(duì)話為基礎(chǔ)。但人類交流遠(yuǎn)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(shù)據(jù)賦予意義。就像你無(wú)法回應(yīng)說(shuō)你不懂的語(yǔ)言的人一樣，建立在惰性人工智能基礎(chǔ)上的聯(lián)絡(luò)中心解決方案缺乏有效理解對(duì)話并提供相關(guān)支持作為回應(yīng)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(yù)示著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(fù)、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(fèi)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(píng)分非常耗時(shí)、乏味，并且導(dǎo)致應(yīng)用由小型、不完整數(shù)據(jù)集指導(dǎo)的解決方案。一些聯(lián)絡(luò)中心人工智能會(huì)自動(dòng)對(duì)呼叫進(jìn)行評(píng)分，以便管理人員可以專注于其他任務(wù)。雖然這會(huì)從經(jīng)理的待辦事項(xiàng)列表中刪除一項(xiàng)，但分?jǐn)?shù)通常會(huì)在電話結(jié)束后幾天到達(dá)。此外，該解決方案無(wú)法提高運(yùn)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(guī)錯(cuò)誤，并提供定制的 QA 記分卡。然后，管理人員可以根據(jù)他們注意到的任何趨勢(shì)推出即時(shí)的劇本更改。但這種即時(shí)評(píng)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，惰性人工智能專注于自動(dòng)功能，如警報(bào)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(gòu)建的更高級(jí)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(jī)器學(xué)習(xí)之類的東西才能實(shí)現(xiàn)。
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(dǎo)者保持頭腦清醒，但人工智能必須作為人類的創(chuàng)新補(bǔ)充，而不是自動(dòng)化解決方案，才能解鎖新的成功水平。
使用通話后數(shù)據(jù)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(xiàn)出來(lái)。有遠(yuǎn)見并不壞，但每個(gè)聯(lián)絡(luò)中心負(fù)責(zé)人都知道最重要的電話是現(xiàn)在正在發(fā)生的電話。
不幸的是，“現(xiàn)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(dá)的技術(shù)需要時(shí)間才能趕上。
正因?yàn)槿绱�，大多�?shù)聯(lián)絡(luò)中心 AI 主要提供可以在表面上應(yīng)用于未來(lái)對(duì)話的通話后洞察力。但即使座席知道他們上次做錯(cuò)了什么，他們也可能會(huì)忘記下次應(yīng)用更改。
緊張、意外的反對(duì)意見以及任何數(shù)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(xiàn)在的轉(zhuǎn)變使企業(yè)能夠?qū)崟r(shí)應(yīng)用解決方案，滿足更多客戶并提供更好的結(jié)果。
并非每個(gè)解決方案都內(nèi)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(shù)據(jù)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(cuò)。事實(shí)上，關(guān)鍵字應(yīng)該有助于塑造解決方案對(duì)對(duì)話的理解，但它們不應(yīng)該運(yùn)行整個(gè)操作。
想象一下，聽到"我很想下訂單，只是現(xiàn)在不行"這句話，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)話者實(shí)際上有興趣購(gòu)買--當(dāng)解決方案過(guò)于依賴關(guān)鍵字匹配時(shí)，就會(huì)發(fā)生這種情況。
更強(qiáng)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(duì)話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(xí)技術(shù)。
用更好的語(yǔ)義技術(shù)加強(qiáng)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(tǒng)先進(jìn)到足以顯著改善整體運(yùn)營(yíng)。
當(dāng)您尋找正確的解決方案時(shí)，請(qǐng)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(tǒng)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(dǎo)解決方案，Balto了解與構(gòu)建高效協(xié)作 AI 相關(guān)的挑戰(zhàn)。我們也知道，如果支持沒(méi)有實(shí)時(shí)到達(dá)，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(duì)于通過(guò)更好的對(duì)話來(lái)改善聯(lián)絡(luò)中心的運(yùn)營(yíng)至關(guān)重要。
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