任何企业领导者都会证明，客户服务已成为企业的重中之重。它甚至非常重视留住现有客户而不是吸引新客户。由于互联网和智能数字设备的普及，客户服务正在获得更多增长。通过客户手中的数字设备，他们可以使用智能解决方案来开展日常活动。对于企业而言，这些活动会产生足够的见解/数据来了解他们的行为和心态。借助人工智能(AI)和机器学习(ML)，企业可以真正利用这些见解来提供合适的客户服务。人工智能驱动的客户服务解决方案改善了业务的各个方面。它有助于提供出色的客户体验并保持忠诚度、品牌声誉、预防性帮助等。而且这种发展在未来还会增加。据Moguls称，到2020年，超过85%的客户支持沟通将在不聘请任何客户服务代表的情况下进行。人工智能为客户服务根据Zendesk的研究，大约42%的B2C客户在获得良好的客户服务后购买了产品/服务。该研究还显示，大约52%的人远离那些未能提供预期客户服务的品牌。通过在客户服务中实施人工智能并提供个性化服务，企业可以更好地了解客户并减轻客户选择竞争品牌的挑战。人工智能在提供改进的客户服务方面有两个重要因素：机器学习——一个强大的计算系统，可以分析大量数据并从中学习。任何在线视频流服务中的垃圾邮件识别和“推荐视频”功能都是机器学习的简单示例。自然语言处理——自然语言处理(NLP)与人工智能软件交互，以处理和解释给用户的口头/书面消息。虚拟助手（例如Alexa、Cortana、Siri）是自然语言处理(NLP)的完美示例。用于客户服务的AI工具据Gartner称，到2022年，所有客户体验项目中的三分之二将利用IT来支持各种设备、应用程序和服务。目前，约37%的客户服务领导者正在使用AI机器人和虚拟客户助理。虚拟助理包括直接与客户互动以提供信息、处理查询和解决问题的机器人、聊天机器人和数字助理。这些助手的范围从简单的脚本编写经验到NLP和NLU（自然语言理解）等高级技术。这些助手与人工代理一起工作。情绪分析情绪分析是一种非常有用的工具，可以帮助营销人员通过与客户的互动取得积极成果。它可以检测文本、文档、段落、句子等中的极性（正面/负面意见）。它有助于分析客户反馈，无论是通过调查回复中的情绪还是社交媒体对话中的反馈。它还允许品牌了解他们的客户并定制产品和服务以满足他们的需求。但是，情绪分析来自客户每天生成的数据。事实上，这些数据在全球范围内是80%的非结构化数据。情感分析通过自动理解、处理和标记数据来理解所有数据。企业还可以从与客户的对话中获得可操作的见解，并在问题失控之前发现紧急问题。示例包括文本分类和按主题和优先级组织传入的支持查询。之后，这些查询可以路由到正确的部门，以确保立即处理最紧急的情况。另一个例子是分析大量关于服务/产品的评论，以确定客户对定价计划和客户服务的反馈。全渠道联络中心自动路由的不断发展催生了客户路由。根据IDG研究，自2018年以来，44%的公司采用数字优先的方法来吸引客户。据报道，73%的客户对长时间等待感到恼火，70%的客户在转移到新代理机构后感到恼火。通过部署人工智能，自动路由可以了解客户的意图——无论他们是想获取信息、请求退款，还是想更新他们的送货地址。与人类助理相比，在人工智能的帮助下，企业可以在足够的时间内将此类查询路由到正确的位置/部门。机器人过程自动化模仿人类如何在特定工作流程中完成任务。IICCI银行是印度最大的银行之一，已将机器人流程自动化集成到其渠道的200多个职能中，包括零售银行、外汇、交易和人力资源管理。该银行已经能够将客户响应时间缩短60%，并将错误率降至零。在现代世界中，人工智能已在客户的日常生活中占据重要地位。对于企业而言，它可以提供更好的客户分析，从而深入了解客户需求。随着时间的推移，企业将越来越依赖人工智能。据RobertHalf称，如今39%的IT领导者正在使用人工智能，33%的人表示他们将在三年内使用它，19%的人将在未来五年内使用它。通过部署人工智能，企业可以更好地了解他们的客户，利用聊天机器人快速解决较小的查询，使用情绪分析来了解客户对品牌的反馈，自动化流程以将等待时间减半，并为客户提供更好的体验。
