TDCX AI高级总监Lianne Dehaye
想象这样一个场景：一名新客户代理正在与一位潜在买家通电话。在描述问题的过程中，该代理意识到这个问题很复杂，正努力提出正确的问题，但最终还是将电话转接给了高级代理。虽然最终问题得到了解决，但如果客户已经感到沮丧并对您的品牌形成了负面印象，那么这种情况页数十分正常的。
这种情况反映了应该采用对话式人工智能（Conversational AI）的众多原因之一——即在保持人性化连接的同时，提高运营效率、生产力和一致性。对话式人工智能通过分析和理解语言模式，并从大量对话数据集中学习，从而生成类似人类的响应，这一点非常有意义。虽然对话式人工智能前景广阔，但该技术本身较为复杂，自行实施时可能会因需要兼顾众多因素而感到不知所措。作为一家经验丰富的客户体验（CX）服务提供商，我们拥有一支专注于生成式人工智能、机器学习和机器人流程自动化的专家团队。以下是我们的一些发现，旨在帮助您在涉足对话式人工智能领域时做出明智的决策。
⦁ 数据数量
为了让对话式人工智能实现类似人类的交流，系统需要接受大量文本和语音数据的训练。因此，了解收集到的数据是否足以训练AI模型，或者是否需要新的数据收集策略，这一点至关重要。当有足够的数据用于训练AI模型时，我们会采用人类反馈强化学习（RLHF）方法。RLHF涉及使用直接的人类反馈来训练AI模型，使其理解人类语言和细微差别，同时强化学习进一步优化对话式人工智能的性能。
⦁ 数据质量
人们常说“输入垃圾，输出垃圾”，这意味着如果你为AI提供劣质数据，它就会学会产生令人不满意的输出。这通常是由于数据组织不善所导致的——比如同一数据集中的标签不一致、数据重复或缺失细节。当数据直到被使用才进行更新时，无效数据是另一个问题。我们的专家将验证现有数据的有效性，并通过数据标注和数据可视化技术来提高数据质量。此外，重要的是我们要记住，数据并非一成不变，因为客户行为在不断演变，而你的AI模型需要持续重新训练以保持一致的性能。
⦁ AI就绪程度
实施AI并不像安装插件那样简单，而评估就绪度是开始实施的重要步骤。这需要高层领导的积极参与，以制定确保有效部署的行动计划。我们将为您的公司进行全面评估，包括采用综合基准测试方法来评估您公司各业务维度的能力。这种基准测试将深入了解您公司目前采用AI的成熟度、改进机会以及每个用例最适合的举措。
⦁ 对话式人工智能的最佳应用
对话式人工智能有多种类型，但这并不意味着您会受益于将其全部纳入您的工具库。这取决于组织的就绪程度以及它想要实现的目标。对话式人工智能的一些用例包括：
⦁ 对话分析
客户痛点的根源并不总是能立即识别出来，而在通话量巨大的情况下，情况会变得更糟。对话式人工智能通过其自然语言处理（NLP）组件可以成为提高效率和解决客户不满之间的桥梁，该组件使用基于规则的方法来定义一组指示对话情感的模式。例如，客户可能感到沮丧，但可能并不使用直接反映其感受的词语，而客服人员可能会错过情感提示。通过我们的质量保证平台PeopleQX，我们会对这些对话进行情感分析，以帮助在未来的类似场景中精确定位改进客户体验的领域。
⦁ 为员工和客户提供的快速自助知识门户
客户希望立即得到答案，但往往事与愿违，他们等待的时间往往更长。这并不奇怪，因为客服人员有太多事情要处理，61%的客户服务负责人报告称，自新冠疫情爆发以来，互动量有所增加。在知识管理中应用对话式人工智能可以帮助员工更快地提供解决方案和现成的答案，从而缩短平均等待时间。自助知识库为公司提供了一个单一的存储库，用于存放所有答案，并在员工遇到新查询时贡献内容。它还可以用于客户自助服务，因为它可以接收自然语言中的命令来提取相关信息或将复杂问题转交给人工客服进行有针对性的解决。
 

⦁ 对话式人工智能的KPI
做出使用对话式人工智能的决定一定有着自己的理由和目标。利益相关者需要从一开始就明确自己的理解和期望。需要预测使用AI的结果，并设定衡量KPI的指标。所有这些都为将要采取的任何行动提供了总体指导，而专家将能够帮助您设定现实的目标，以保持这一努力的可持续性。
优先考虑客户体验的公司可能会将对话式人工智能纳入其考虑范围，但要实现它并顺利运行却并非易事。这是一个需要综合考虑多个环节的复杂程序。凭借TDCX在客户服务和人工智能方面的专业知识，我们可以帮助您通过了解您在这些方面的现状，走上正确的道路：
⦁ 您拥有和需要的数据，以及用于训练AI模型的数据策略
⦁ 系统和人力资源方面整合对话式AI的准备情况
⦁ 最大化对话式AI的潜力
⦁ 利益相关者对实施该技术的期望
立即联系我们，与对话式人工智能共同探索新的可能性