Как искусственный интеллект изменяет контакт-центры
Перевела интересную статью (CallMiner, callcentrehelper.com). В частности, он рассуждает о том, что ИИ начал использоваться в контакт-центрах отнюдь не только в последнее десятилетие. Разработки на основе ИИ берут начало еще в пятидесятых-шестидесятых годах прошлого века.
Посмотрите на несколько ключевых этапов развития ИИ в контакт-центрах.
✔ 1950-1960-е годы. Появление систем ACD для интеллектуальной маршрутизации вызовов к наиболее подходящим операторам.
✔ 1963 год. Изобретение телефона с тональным набором.
✔ 1960-1970-е годы. Технология интерактивного голосового ответа (IVR) стала доступна для контакт-центров, хотя она была еще довольно дорогой.
✔ 1980-е годы. В контакт-центрах начали использовать прогностический обзвон, который позволяет существенно сократить непроизводительное время операторов и повысить эффективность обзвона.
✔ 1980-е годы. Начало использования технологий обработки естественного языка (NLP), которые помогают контакт-центрам лучше понимать поведение клиентов и анализировать их настроения.
✔ 1993 год. Начали набирать популярность текстовые сообщения, открыв новые способы взаимодействия между компаниями и клиентами.
✔ Ранние 2000-е годы. Появление чат-ботов, которые стали помогать операторам контакт-центров отвечать на рутинные запросы клиентов. Хотя первый чат-бот, ELIZA, был создан еще в 1966.
✔ 2022 год. С появлением ChatGPT генеративный ИИ становится массовой технологией. Контакт-центры начали использовать генеративный ИИ для быстрого получения ответов как для операторов, так и для клиентов.
Интересный взгляд, правда?
Сейчас ИИ в контакт-центрах может охватывать различные инструменты и процессы, включая распознавание речи, алгоритмы машинного обучения, обработку данных, чат-боты и коучинг в реальном времени.
Инструменты на базе ИИ могут помочь контакт-центрам выполнять множество задач, таких как:
· Понимание эмоций и настроений клиентов при обработке звонков, электронных писем и других видов контактов
· Оределение поведения операторов, которое способствует росту продаж
· Автоматизация рутинных задач, таких как транкскрипция звонков (перевод речи в текст), планирование рабочего времени операторов и ответы на часто повторяющиеся вопросы клиентов
· Сокращение времени ожидания за счёт более эффективной маршрутизации вызовов
· Предоставление персонализированных ответов на основе истории взаимодействий с клиентами и их предпочтений
· Прогнозирование потребностей клиентов
· Транскрипция звонков
· Удаление конфиденциальной информации из транскриптов звонков
Gartner прогнозирует, что к 2025 году генеративный ИИ станет ключевой технологией для 80% компаний в сфере поддержки клиентов.
Если вас интересуют вопросы клиентского обслуживания, то вам сюда: