利用AI策略提升客户支持，提高问题解决率

 多年前，曾有预测称，到2025年，人工智能（AI）将负责95%的所有客户交互。随着我们接近这一预测时间点，很明显，实现这一目标的道路——以及随之而来的所谓红利——尚未完全铺就，而是布满了不断变化的客户体验（CX）趋势。尽管企业已经使用某种形式的现代技术来增强客户体验，但迅速变化的期望将要求客户支持在技术和文化上实现巨大的飞跃。如今，客户已经习惯了即时且高度个性化的体验。对于企业而言，这意味着需要付出更多努力来维持这种服务水平，特别是要确保问题得到有效解决。
AI承诺实现成本效益、运营效率和个性化，但同时也伴随着警告。AI在客户体验方面的成功取决于其被人类实施和利用的好坏。事实上，尽管AI具有潜力，但一些客户仍然对其持怀疑态度。实际上，在接受调查的客户中，有60%认为生成式人工智能（GenAI）是与客户支持人员交谈的另一道障碍，而42%担心它可能给出错误的答案——这些担忧可能会破坏问题的解决率。
让我们探讨一些企业可以采用的策略，将AI客户体验工具转变为竞争优势。
 使人工客服具备AI和生成式AI（GenAI）能力
为企业内部人员提供使用AI、GenAI和对话式AI工具的个性化培训，有助于人才培养和AI技术的成熟。这对客户服务培训的影响也可能是深远的。美国国家经济研究局最近的一项研究表明，接触这些工具可以将客服人员的整体生产力提高14%，并使他们完成任务的速度提高35%。
例如，对客服人员进行AI和GenAI工具使用培训，可以帮助他们更好地了解客户需求，并在问题出现和升级之前预见到潜在问题。同样，GenAI也可以用于通过独特的真实场景培训客服人员，帮助他们为客户服务的不可预测性做好准备。这还有助于培养解决问题所需的敏捷性、灵活性和信心，以快速有效地解决问题。员工和客户的体验是相辅相成的：在使用AI的组织中，93%的服务专业人员表示，AI为他们节省了工作时间。
以TDCX的FastTrack为例，它为企业提供AI支持的解决方案，可以加快客服人员的熟练度，同时为他们提供持续的支持和辅导。FastTrack的Agent Assist作为一个对话式AI知识库，可以轻松访问实时信息和建议，以增强他们与客户的互动。
在实施三个月后，客服人员能够在客户等待时间减少40%的情况下完成通话，并实现了客户满意度评分（CSAT）16%的提升。通过将人类的理解与AI的预测能力相结合，企业可以从仅仅应对客户需求转变为在问题出现之前预测和解决问题。
增强数据利用以获取客户和员工洞察
战略性地使用客户数据有助于弥合客户触点之间不连贯的交互之间的鸿沟。这为客户提供了无缝的体验，同时描绘了一幅更大、更完整的客户交互图景，使客服人员能够更快、更明智地做出决策。例如，AI可以筛选庞大的数据集以提取有意义的模式。通过自然语言处理，它可以理解和解释情感、偏好和过去的行为，从而提供关于客户当前情况的洞察。反过来，人工客服获得了预测能力，使他们能够自动化数据分析，并为客户问题提供先发制人、个性化和主动的解决方案。
增强的数据利用还为企业解锁了新的能力——高级分析、预测建模和自动化等。它还可以推动客户服务流程的持续改进循环。随着AI系统从每次客户交互中学习，它们会优化算法以更好地预测未来行为并提出更准确的解决方案。因此，客户服务领导者将分析能力视为2024年组织的首要任务之一也就不足为奇了。
除了更深入地了解客户情绪外，AI还被用于提升员工绩效。TDCX的FastTrack通过基于分析的仪表板（包括热力图和分解树）为团队领导提供了对其团队绩效的细致了解。团队领导可以快速识别技能差距和服务交付中的瓶颈。采用高级分析来持续评估客服人员的熟练程度，设定明确的绩效基准，并跟踪他们的学习历程。这些措施确保了培训和支持与客服人员的个人需求动态对齐。这种数据驱动的方法创造了一个良性循环，使客服人员能够积极主动地提升技能，以高效、有效地解决客户问题。 
为客户支持启用AI和自动化
自动化一直是客户旅程和体验中的支柱——减少人为错误、提高合规性、扩展质量保证（QA）活动并执行常规任务。事实上，全球有41%的企业正在使用自动化技术来提高客户满意度（CSAT）评分，因为他们将改善面向客户的体验视为首要任务。相对的，自动化技术与AI技术在客户体验（CX）方面的协同作用，将其从简单的效率工具转变为个性化的客户服务和主动参与的动态引擎。
例如，可以对各种类型的数据（文本、音频、图像、视频）进行标注和分类，使其可用于训练机器学习模型以自动化客户服务流程。这对于旨在理解客户行为、偏好和反馈的AI驱动解决方案至关重要。例如，已标注的数据集可以训练AI模型来识别客户表达不满的情况，进而自动触发相应的特定工作流程。正确标注的数据使AI驱动的CX工具能够自动化诸如路由客户查询、提供定制化响应和识别客户情绪等任务。通过将人类主导、AI辅助的自动化融入客户支持流程，企业可以显著减少人工干预并提高问题解决速度。
TDCX一直在与各行各业的公司在AI辅助标注方面进行合作。TDCX的GenAI驱动的数据标注采用人机协作的方法，即专注于CX的人工标注员与AI模型协同工作。这种混合模式使TDCX能够实现98%的准确率，并将数据标注目标完成速度提高五倍。事实上，TDCX与数据标注领域的领先品牌合作，在欺诈检测和内容审核方面，始终保持着95%的平均月度质量评分（如解决率、准确率）。
确保客户体验中的人工智能与人类协作
尽管人工智能（AI）具有变革性，但它并非万能药。AI擅长自动化简单和数据密集型任务，支持一线客服，并为客户提供更多与企业交易和互动的选项。然而，人类情感的微妙之处以及某些客户互动的复杂性，需要一定程度的同理心、问题解决能力和决策能力，这是AI目前还无法完全复制的。事实上，近三分之二的受访客户服务和支持主管认为，即使增加了对生成式AI（GenAI）的投资，到2026年也不会出现显著的人员裁减。企业越来越意识到，需要在AI的洞察力和人类的远见卓识之间找到恰当的平衡。这正是TDCX采用人机协作的原因，即AI增强并赋能人类，而不是取代他们。
企业还必须评估自身对AI和GenAI的准备情况。一些企业仍在使用可能无法与基于AI的技术无缝集成的传统流程。其他企业可能处于数字化和数字转型的不同阶段，引入AI可能会扰乱其运营。
此外，还存在复杂的动态因素。首先，企业的数据应具备AI就绪性。员工也需要具备AI和数据素养，以便能够有效地与AI工具协同工作。企业需要投资于升级和扩展其IT基础设施，以支持AI所需的资源。同时，应建立强大的治理结构来管理AI部署，并遵守数据安全和隐私法规。鉴于这些苛刻的先决条件，不难理解为什么预计到2025年底，将有30%的当前GenAI项目在概念验证后被放弃。2023年，只有48%的AI项目投入生产。
尽管AI具有巨大潜力，但其切实影响需要在实际应用中深思熟虑地实现。实施需要时间来开发和适应，因为企业必须仔细地将AI计划与现有流程和长期目标对齐。
这正是TDCX开发AI成熟度计划的原因，该计划帮助企业采取系统性和整体性的方法来评估其在使用生成式AI进行客户体验（CX）方面的准备情况。它评估公司在领导力、愿景、熟练程度、组织结构、流程成熟度、技术基础设施和数据安全等各个领域的能力。该分析为领导者提供了起点，以制定和执行战略，使其AI采用与公司的即时和长期业务目标保持一致。TDCX还引导企业应对AI的复杂性，以确保这项技术不仅被采用，而且得到充分利用，从而在解决客户问题方面带来有意义的改进。
要了解您的企业如何利用AI加速CX团队的熟练度并提高生产率，请访问我们的FastTrack页面以了解更多关于其功能的信息。TDCX的AI服务还包括图像生成AI、大型语言模型、计算机视觉和AI内容审核。TDCX拥有一支专注于AI、机器学习、机器人流程自动化和数据科学的全球专家团队，可以帮助企业解锁AI在客户体验方面的全部潜力，同时确保遵守严格的安全标准。如需更多信息，请与我们联系。