过去几年，随着人们进入数字世界，组织与客户之间的关系一直在发生变化。客户的期望比以往任何时候都高，组织需要找到新的方式来与他们互动，并提高他们的流程和服务的效率和质量。在此背景下，一些组织开始采用人工智能技术来提供更智能的体验和流程自动化，以改善客户服务。人工智能不仅可以帮助组织加快应用程序的开发，还可以让客户更轻松地与应用程序进行交互。以下是为什么越来越多的组织正在投资智能解决方案和AI在客户服务中的常见用途。投资人工智能的机遇和挑战人工智能被视为人类末日的日子早已一去不复返了。根据研究公司Gartner对人工智能技术的调查，虽然2020年的冠状病毒疫情让许多机构放缓了对人工智能技术的投资，但只有16%的受访者表示暂时停止了对人工智能技术的投资，而7%的人表示他们暂时停止了对人工智能技术的投资。的受访者表示他们减少了对人工智能的投资，而30%的人表示他们增加了投资。这是因为组织可以从采用AI中获得额外的好处，包括：更高的用户满意度：根据AberdeenCorporation和IBMCorporation联合进行的一项研究，33%的用户因为AI提供的个性化体验而更加满意。表明满意度有所提高。获得新客户：投资于AI的组织获得新客户的可能性要高出3倍。提高客户保留率：采用AI的组织提高客户保留率的可能性是原来的2.5倍。因此，得益于自动化智能解决方案，投资于人工智能的组织能够增加收入和销售额，同时节省大量运营成本。然而，只有十分之一的组织能够真正将AI投入生产。较小的组织难以采用，而拥有专门团队和工具的较大公司仅将AI用于最具战略意义的项目。造成这种情况的原因有几个：人才短缺：很难获得和留住经验丰富、知识渊博的人工智能开发人员和数据科学家。数据访问：大多数组织无法访问适合AI嵌入式应用程序使用和学习的高质量和集中数据。不知道该做什么：大多数组织不知道如何、做什么以及如何有效地启动AI计划。AI用例可以改善客户服务对于计划投资AI解决方案但不知道从哪里开始的组织，这里有一些常见的用例，在这些用例中，组织使用AI技术来改善客户服务，同时提供一些很棒的现代应用程序。(1)聊天机器人聊天机器人是一种很好的参与方式，非常适合日程安排非常繁忙的组织，并且是客户服务中最常见的人工智能用例之一。组织使用聊天机器人来：回答用户问题：组织通常使用AI支持的聊天机器人来回答用户最常见的问题，而不是让一线员工响应特定需求，从而减少对其他支持渠道的流量需求。与客户互动：客户想要直观、即时的体验；他们不想在询问简单问题时填写表格和提出请求。另一方面，聊天机器人可以以对话的方式向客户提供反馈。赋予员工权力：员工完成工作所需的大部分信息可以存储在知识库或问答格式中。聊天机器人可以通过一个界面以自然的方式查询和询问，帮助他们更有效地传递信息。Drift和Intercom是当前主流的聊天机器人软件，如今，现代应用程序开发平台也为组织提供了更多工具来快速构建完全根据业务需求定制的聊天机器人。这方面的一个例子是CredAbility，这是一个由应用程序开发人员创建的聊天机器人，充当个人财务助理，帮助用户制定个人行动计划以实现提高信用评分等目标。(2)语言分析语言分析工具使合作者能够从客户反馈中提取关键信息，并据此调整他们的沟通方式。语言分析是提升呼叫中心体验的一项重要技术。聊天机器人可以通过语言分析检测与他们交谈的客户的情绪，并相应地调整他们的语气和动作。语言分析的一个很好的例子是行为和情感分析工具(BEAT)，这是德勤为一家大型金融服务组织开发的应用程序。行为和情绪分析工具(BEAT)记录聊天机器人与客户通话的内容和情绪，以确定客户是否情绪脆弱以及是否可能出现不良结果。德勤风险分析合伙人安迪惠顿表示，行为风险是组织和监管机构的首要任务。但识别它通常是一个由随机选择驱动的耗时过程。对于金融服务机构而言，更多的时间和精力通常花在与客户的互动上。DeloitteTrueVoice可用于销售金融产品的语言或行为，并在可能存在数据泄露风险时进行标记，并在它对组织构成严重风险之前发出警告。此外，它还有助于揭示组织客户互动中的洞察力、增加价值、优化流程和改进员工培训。(3)对象检测对象检测解决方案使组织能够自动化与图像识别相关的任务。如果您是Revolut用户，您可能已经遇到过这个用例。例如，银行或保险机构希望改善新客户的验证体验。借助物体检测，客户只需上传证件照片，自拍，然后自动将证件中的人脸与自拍照片进行匹配，即可验证客户身份，免去整个繁琐的验证过程亲自。这将为组织节省大量时间，并为其客户提供更好的体验。(4)光学字符识别(OCR)光学字符识别常用于文档处理自动化。使用光学字符识别(OCR)，组织可以训练系统读取发票或订单等文档，提取相关信息并自动填充系统中的正确字段。这使文档能够以更加数字化和高效的方式进行处理，以支持从纸质文档中更快、更准确地检索信息。(5)机器学习模型组织可以训练机器学习模型并将它们集成到他们的应用程序中以开发预测分析，这将帮助组织做出更好、更明智的业务决策。机器学习有一些用例，最常见的是：批准决策、风险分析或业务成果的自动化；为分类支持分类票，分配给适当的团队，并提出解决方案。预测销售折扣、产品需求、客户支持需求和可用库存。例如，任仕达开发了一个应用程序，使用机器学习来搜索候选人。这款名为Spotter的应用程序使招聘人员能够即时搜索任仕达的申请人数据库，以找到填补空缺职位的最佳人选。任仕达首席信息官兼通信技术经理AnneReuver表示，“在使用Spotter之前，从数据库中获取正确的信息非常费力和复杂，以至于许多招聘人员没有以正确的方式使用它。Spotter现在使招聘人员能够非常容易在候选人数据库中快速搜索和识别最优秀的人才，因此采用率非常高，我们在荷兰已经有2,000名招聘人员使用它。”将客户服务提升到一个新的水平今天的客户比以往任何时候都更加苛刻。他们期待一种流畅、轻松的体验，可以与他们曾经拥有的最佳体验相媲美。人工智能技术可以通过提高效率以及所提供的流程和服务来更好地为客户服务。
