人工智慧客戶服務工具透過提高代理效率、自動化互動和提升客戶滿意度，正在改變各行業的客戶服務。企業利用人工智慧解決方案來應對呼叫量增加、代理流失和客戶期望變化，提高營運效率和客戶體驗。開源技術加速了人工智慧的推廣，超過80%的客戶服務主管已在投資或計劃投資此類技術。 AI的投資報酬率透過提升效率和降低成本來衡量，零售、電信、金融和醫療等產業都在應用AI提升客戶支援。 NVIDIA提供多種工具幫助企業實現有效的客戶服務AI解決方案。
Terrill Dicki 2024 年9 月7 日08:10
人工智慧客戶服務工具正在透過提高代理生產力、自動化互動和提高客戶滿意度來改變產業。
各行各業的客戶服務部門越來越多地轉向人工智慧軟體解決方案，以應對不斷增加的通話量、高代理流失率和不斷變化的客戶期望。據NVIDIA 部落格稱，這些解決方案旨在提高代理效率、實現互動自動化並收集見解以優化營運。
人工智慧在客戶服務的優勢
透過策略性地部署AI，企業可以透過直覺的問題解決方式改變客戶互動，進而提高營運效率和客戶滿意度。 AI 工具利用來自支援互動、常見問題和其他企業資源的客戶資料來提供個人化服務和主動支援。可客製化的開源生成AI 技術（例如大型語言模型(LLM) 和檢索增強生成(RAG)）正在加速客戶服務AI 在各個行業的推廣。
據麥肯錫稱，超過80% 的客戶服務主管已在投資人工智慧或計劃很快投資。這些人工智慧解決方案有助於自動化服務台支援單，創建有效的自助服務工具，並透過人工智慧助理支援客戶服務代理，從而顯著降低營運成本並改善客戶體驗。
開發有效的客戶服務人工智慧
為了實現令人滿意的即時交互，基於人工智慧的客戶服務軟體必須返回準確、快速且相關的回應。開源基礎模型可以加快人工智慧開發，使開發人員能夠調整和增強預先訓練的機器學習模型。 RAG 框架將通用LLM 與專有知識庫連接起來，根據客戶查詢客製化回應。
人機互動流程對於AI 訓練和即時部署都至關重要。人工審核員會判斷AI 回應並提供回饋，確保公平、準確和安全。在生產過程中，當AI 無法解決客戶問題時，它必須將電話轉接給人工支援團隊，確保高效且富有同理心的客戶互動。
客戶服務人工智慧的投資報酬率
客戶服務AI 的投資報酬率(ROI) 主要透過提高效率和降低成本來衡量。企業可以追蹤關鍵指標，例如縮短回應時間、降低營運成本、提高客戶滿意度以及透過AI 增強服務實現收入成長。在試點期間，部分呼叫中心流量會重新導向到AI 解決方案，這可以幫助收集有關效能改進和成本節省的具體數據。
產業應用
零售商、電信業者、金融機構和醫療機構等行業都在利用AI 來提升客戶服務。零售商使用對話式AI 來管理全通路客戶請求，而電信業者則自動執行網路故障排除。金融機構使用AI 虛擬助理來管理查詢和檢測詐欺行為，醫療機構則使用AI 來解決人員短缺問題並改善病患照護。
例如，泰國7-Eleven 便利商店營運商CP All 部署了對話式AI 聊天機器人來處理呼叫中心查詢，將人工客服的呼叫量減少了60%。 Infosys 為電信合作夥伴開發了一款AI 聊天機器人，準確率高達90%，並顯著縮短了網路解決時間。歐洲數位銀行Bunq 使用AI 更快地識別詐欺行為並增強客戶支持，而Hippocratic AI 的生成式AI 醫療代理則協助醫療專業人員完成日常任務。
結論
透過將AI 融入客戶服務互動，企業可以提供更個人化、更有效率和快速的服務，為全通路支援體驗樹立新標準。 NVIDIA 提供一系列工具和技術，例如NVIDIA NIM 微服務和NVIDIA AI Enterprise，以協助企業開發和部署有效的客戶服務AI 解決方案。
如需了解更多詳細信息，請訪問NVIDIA 部落格。
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