在過去的一年裡，我們看到了ChatGPT的推出，它不僅重塑了人工智慧的前沿，也徹底改變了公眾對人工智慧技術的看法。 因為ChatGPT（及其後繼工具）的推出，讓AI走出了賽博朋克的幻想，成為日常生活中的實用工具，改變了人們對人工智慧的基本認識。 人工智慧不再只是最高管理層的熱門話題，而是成為每個人都可以訪問和使用的工具。 這種轉變的核心是從簡單地理解對話到能夠建立和處理對話的轉變。 這種從理解自然語言到生成自然語言的飛躍，標誌著人工智慧技術的一大飛躍。
生成式人工智慧（GenAI）的興起幾乎在一夜之間引發了品牌經營方式的根本性變化。 它不僅可以幫助人們寫電子郵件、編寫軟體、分析資料，還可以幫助我們更好地了解客戶的想法和感受。 到2024年，這種影響已經擴充套件到呼叫中心運營。
客戶服務技術已經取得了長足的進步，從傳統的機器和在膝上型電腦上做筆記，在Word中複製問答指令碼，到使用ChatGPT自動回覆客戶的問題。 現代企業正在利用人工智慧模型，使用機器學習來模擬人類代理的工作，並且在處理效率方面取得了長足的進步，但滿足和超越客戶的期望、處理工單的流程體驗和情感滿足同樣重要。
進入 AI 驅動的呼叫中心
什麼是人工智慧呼叫中心？ 在原有呼叫中心的基礎上，利用人工智慧（AI）技術，對多語言、全渠道、查詢互動任務進行貫穿客戶全生命週期的管理，達到幫助企業提高客戶滿意度、提高團隊生產力、擴大運營規模的效果。
人工智慧驅動的呼叫中心的常見用例製作語音通話的文字摘要，並用工單標記，無需座席手動操作。
將語音內容翻譯成中文，分析**內容，用於質量管理和客服人員的在職培訓。
引導客戶使用官方應用程式和社交網路等數字渠道，以減少通話量。
人工智慧呼叫中心的優勢
提高客戶滿意度：根據 Zendesk 的 2024 年客戶體驗趨勢報告，81% 的消費者表示，快速準確地解決查詢或投訴會影響他們的購買決策，而更快的響應尤為重要。 借助聊天機械人，您可以實現 24 小時響應、智慧型彙總功能，並節省座席手動彙總實踐的麻煩，以便他們可以更快地為下乙個客戶提供服務。 提高座席效率和生產力：自動化可以處理日常任務，例如路由分配、根據渠道分配響應技能的座席處理，使座席能夠專注於更複雜和有價值的工單處理。 據統計，呼叫中心客服平均需要花費102 分鐘（佔時間的 17%）用於通話後總結。 借助 Zendesk AI，可以自動彙總呼叫並建立呼叫日誌，因此座席可以節省寶貴的時間，而無需仔細檢查這部分摘要的完整性和準確性。 擴大運營並降低呼叫中心成本：該報告發現，71%的組織主要使用數字渠道進行初始聯絡，並將**作為解決複雜客戶問題或公升級的主要渠道。 事實上，消費者將手機視為解決微妙問題的渠道。 人工智慧可以通過數字渠道引導客戶快速提問和直接請求，從而幫助支援團隊擴大規模。 這還可以減少呼叫中心的開銷，因為數字渠道通訊成本低於**費用。 人工智慧驅動的 QC&QA 使管理人員能夠對呼叫進行質量控制並培訓新座席。 例如，Klaus 等人工智慧工具通過審核和分析溝通記錄、確定需要改進的領域以及自動傳送個性化反饋調查來自動化 QA。 AI 還可以通過提供有關如何解決問題的實時建議來為座席提供指導。 AI 的 QA 軟體可主動分析座席互動，查明具有積極或消極情緒的對話，識別客戶流失風險等。 **未來的工作量和確保質量：通過收集和分析歷史資料來了解未來趨勢、客戶行為和潛在挑戰。 例如，呼叫中心勞動力管理工具 （WFM） （如 Tymeshift）利用人工智慧來**：未來的工作量、所需的人員配備和適當的輪班安排。 這些由 AI 驅動的 WFM 見解可幫助呼叫中心主動優化資源分配並制定策略以提高員工滿意度。
人工智慧在呼叫中心的應用
客戶體驗領導者正在不斷探索將 AI 整合到客戶服務中的新方法：
改進自助服務和知識管理AI 優化客戶自助服務和知識管理，以減少呼叫量。 通過部署 AI 知識庫軟體，客戶能夠快速訪問準確的資訊並獨立處理常見問題，同時簡化呼叫中心團隊的知識管理。 例如，Zendesk Content Cues 能夠檢查支援對話、識別幫助中心內容中的缺陷並更新過時的文章，而 Zendesk 的生成式 AI 工具可幫助支援團隊使用簡單的要點編寫自助服務內容。
通過智慧型路由縮短通話時間：AI 可減少呼叫時間，防止頻繁轉接，並縮短客戶等待時間，方法是根據座席的技能、專業知識、語言或過去的互動智慧型路由座席，將他們引導至合適的座席。
執行呼叫質量控制AI 有助於通話質量控制，通過分析通話記錄來檢視通話記錄，利用 AI 驅動的分析工具收集見解，並使用 AI 演算法評估座席績效。 這個過程不僅提高了座席和客戶之間的對話質量，還可以識別趨勢、客戶偏好和情緒，幫助管理者確定客戶服務培訓需求。
減少事故發生後時間：AI 通過自動執行諸如彙總工單和提供完整轉錄等任務，顯著減少了座席在通話摘要上花費的時間。 人工智慧驅動的系統可以實時或在通話後分析通話錄音，生成準確的摘要，並使用自然語言處理 （NLP） 來識別關鍵點和重要細節。 這將形成乙個簡明的摘要，突出顯示關鍵資訊，例如客戶投訴、解決方案和行動專案。 此外，AI 通話轉錄工具可實時或從錄音中將口語對話轉換為書面文字。 這些摘要和轉錄會自動新增到客戶對話中，從而節省了座席手動彙總的工作量。
檢測客戶情緒：人工智慧在檢測呼叫中心的客戶情緒方面也發揮著關鍵作用。 AI 利用 NLP 演算法來分析語音提示、語調和語言模式，以確定客戶在互動中的情緒。 這使座席能夠有效地評估情況，做出適當的反應，並在必要時公升級互動，尤其是在處理消極情緒時。 當檢測到強烈的負面情緒時，人工智慧可以通過提醒經理或將來電轉駁到更有經驗的座席或部門來自動公升級互動，從而提供更快、更主動的支援並改善客戶體驗。
2024 年呼叫中心 AI 趨勢
Zendesk 的 2024 年客戶體驗趨勢報告深入探討了呼叫中心領域的三大趨勢：
言語和人際交往的持續重要性
儘管聊天機械人和自動電子郵件等數字方法越來越多，但客戶在面對複雜問題時仍然傾向於與真人溝通。 據統計，71% 的組織首先通過數字渠道與客戶互動，但在解決複雜問題或公升級處理時仍然依賴人工服務。 這種現象凸顯了人性化在客戶體驗中的持續重要性。 
**性客服管理工具的興起
利用人工智慧進行工作負載**和座席管理，將有助於呼叫中心更有效地分配人力資源，提高服務效率。 然而，69% 的客戶體驗領導者表示，準確**未來的勞動力需求仍然是乙個重大挑戰。 這一挑戰凸顯了我們在優化資源配置和提高效率方面可以做多少工作。 
強調客戶服務中的即時性和實時性
客戶越來越期望獲得即時、個性化和高效的服務體驗，因此需要能夠快速響應並提供實時互動的呼叫中心。 資料顯示，80%的消費者希望聊天和支援代理能夠有效地幫助他們解決問題。 這凸顯了實時和即時互動在客戶服務中的重要性。
在呼叫中心實施 AI 的最佳實踐
在引入 AI 之前，關鍵是要有明確的目標和預期結果，以幫助確保 AI 的實施與組織的業務戰略和客戶服務目標保持一致。 如何為您的客戶呼叫中心新增 AI 功能，我們建議如下：
定義目標和目的：為 AI 實施建立明確、可實現的目標，這些目標與業務戰略保持一致，並專注於提高客戶滿意度、降低成本或提高座席生產力。
利用免費試用版：從免費試用呼叫中心 AI 軟體開始，評估其與您的業務需求和客戶體驗策略的相容性。
提供客戶服務培訓和變更管理提供客戶服務培訓，幫助座席熟練使用新的人工智慧工具。 強調客戶服務在減輕替代擔憂和促進對人工智慧的接受方面的重要作用。 由於管理層和客服對AI的認知，根據我們的統計，認知差距還很大。
確保資料私隱和安全：嚴格遵守客戶資料私隱法規，並實施強有力的安全措施來保護 AI 系統處理的資料。
評估和監控 AI 效能：持續監控 AI 效能並收集反饋以進行改進，根據反饋和不斷變化的業務需求調整 AI 模型、工作流和流程。
人工智慧驅動的智慧型決策能力
人工智慧增強的呼叫中心工具使您的企業能夠輕鬆處理更多對話，同時在不增加額外人力的情況下提供出色的客戶體驗。 通過結合生成式 AI、智慧型聊天機械人、QA** 內容摘要和轉錄以及深入的資料驅動型見解，您的客戶體驗管理將使其更上一層樓。
ZenDesk 整合了這些高階功能，憑藉其在客戶體驗領域的專業知識，自然而然地將 AI 呼叫中心工具整合到我們的產品組合中，以優化客戶服務解決方案。 通過採用 AI 驅動的客戶服務，您將獲得智慧型知識管理、高效的路由和分類功能以及精細的情緒分析，這些都是提高呼叫中心績效所需的所有工具。
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參考資料：2024 年 CX 趨勢報告