在客户体验领域充分发挥生成式AI的潜力

自2022年末以来，生成式AI的兴起在客户体验（CX）行业内引起了热烈反响。尽管它充满潜力，但也引发了关于人类未来发展方向以及企业如何结合技术和人类智慧的最佳模式的诸多讨论。一方面，有人担心人类工作会被取代；另一方面，也有人视其为重新定义人类与技术如何协作以提升客户体验的催化剂。以下是公司如何有效结合生成式AI与人类智慧以优化客户体验交付的策略：
 增强客户服务，实现准确、共情且迅速的响应
生成式AI擅长处理常规咨询并提供快速、标准化的回复。然而，在处理复杂微妙的客户问题时，人类的共情能力和复杂推理能力是无可替代的。公司可以集成AI聊天机器人来进行初步接触和基本问题解决。但是，此类聊天机器人回答客户查询的效率和一致性能力受到其所接收到的数据质量和训练水平的限制。一些常见问题包括：
⦁ 数据组织不善，数据既没有得到适当的标记或更新，还存在重复或不完整的情况
⦁ AI模型训练不足。这可能意味着其学习的数据集有限，或者没有经过适当的微调以达到预期效果
⦁ 过拟合——AI模型过于依赖训练数据而变得过于专业化，无法处理新的数据。
如果没有坚实的基础和强大的运营准则，仅使用AI聊天机器人可能会导致误导性回答，并降低客户体验标准。
数据驱动的创新内容生成基础
生成式AI擅长根据数据输入生成内容，但人类创造力在创作引人入胜的叙事和消息方面仍然至关重要。仅凭数据并不能保证模型表现良好，因为它可能缺乏人类所能提供的上下文、社会或文化意识。
除了人类分析外，还需要确保用于训练模型的数据的质量和相关性。这涉及一个包含整理→过滤→排序的三步过程。
数据整理是通过教育模型理解特定标准并生成内容来完成的。然后对结果进行过滤，以确保其符合品牌要求，最后确定输出的生成优先级。这个过程适用于任何生成式AI模型，无论是文本还是图像。
道德决策
AI决策的道德影响仍然是辩论的焦点。在确保以AI为驱动的客户体验战略符合道德标准并与公司价值观保持一致方面，人为监督至关重要。人类可以提供必要的道德框架和判断力，以应对敏感问题，确保在客户体验中应用的AI尊重客户隐私、公平性和透明度。这在最终客户可能依赖生成式AI提供的回应来指导其决策的情况下尤为重要，例如在财务规划或基本健康建议方面。尽管公司可以发布免责声明，但这仍可能损害其声誉。
持续进步
人们普遍认为，AI在训练后将自主改进。虽然AI确实具有一定的自主学习能力，但事实是，如果没有新数据或重新训练，AI模型将停滞不前。因此，人类反馈对于完善AI算法和策略至关重要。公司可以建立反馈机制，让员工持续监控社会规范的变化，并能够辨别微妙之处或灰色地带，以防止AI产生有问题的内容。员工的经验将有助于迭代AI模型，教会它区分“假阳性”或“假阴性”的内容，并适应新趋势。这种协同作用使AI系统能够动态发展，随着时间的推移，在预测和满足客户需求方面变得更加准确和有效。
利用两者优势，提升客户体验交付
随着公司将生成式AI融入客户体验战略中，在技术和人类智慧之间找到平衡是关键。AI是增强人类能力的重要工具。这种方法不仅提高了运营效率，还提升了客户互动的质量，从而提高了客
TDCX的AI服务专家在通过强大的数据管理流程优化您的AI模型方面可以发挥重要作用。我们可以：
⦁ 制定数据策略——根据业务目标，确定如何收集、分析和在生成式AI模型中使用数据
⦁ 确保AI生成的内容符合语境，与受众相关，并准确满足其需求
⦁ 通过解读不断变化的趋势、文化细微差别和敏感性，对AI模型进行透明度和客观性的调整
立即与TDCX顾问取得联系吧！