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將聊天機器人部署到呼叫中心必須知道的7件事

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  • 老秦夜譯
  CTI論壇(ctiforum.com)(編譯/老秦):人工智能(AI)引發(fā)了整個聯(lián)絡(luò)中心行業(yè)的熱議,就像以前的IVR和外包一樣。   領(lǐng)導此次變革的無疑是聊天機器人。為什么?不幸的答案可能是:它們最容易銷售。
  很容易理解聊天機器人在減少聯(lián)絡(luò)量方面帶來的好處,但在實踐中,它們是一種非常棘手的技術(shù)。
  考慮到這一點,在考慮將其部署到您的聯(lián)絡(luò)中心之前,您需要了解有關(guān)聊天機器人的7件事。
  1、聊天機器人不是即插即用
  在易于實施方面,聊天機器人可以說是安裝在聯(lián)絡(luò)中心需要最多測試的技術(shù)--特別是如果你想要一個好的。
  Nuance Communications產(chǎn)品創(chuàng)新,語音技術(shù)和人工智能負責人托馬斯·赫伯納(Thomas Hebner)說:會話式人工智能給我留下最深刻的印象是營銷人員的大膽,過度夸大'機器人'能做什么。
  過去一年,我花了很多時間走進聯(lián)絡(luò)中心并說:'對不起,你不會有一個可以插上去玩玩試試的機器人'。
  托馬斯(Thomas)的觀點是,好的聊天機器人很復雜,需要大量的工作。想一想。圍繞會話體驗設(shè)計有一個完整的學科,有心理語言學背景的專家,他們的工作是圍繞教授機器人如何進行對話的過程建立對話。這需要很長時間。
大衛(wèi).奈勒(David Naylor)
  正如Humanotics創(chuàng)始人大衛(wèi)。奈勒(David Naylor)博士所說:澳大利亞的一家銀行遇到了近2,000種人們?nèi)绾我蟛樵冦y行存款余額的不同方式。這些都被編程到他們的聊天機器人中。你會認為這個查詢很簡單,但需要時間!
  然而,似乎組織還沒有認識到,如果他們想要一個好的聊天機器人,他們將需要投入大量的時間和數(shù)據(jù)。
  2、市場上的許多聊天機器人都沒有人工智能
  隨著圍繞AI的熱議,我們看到了機器人構(gòu)建平臺的爆炸式增長。有數(shù)百家新創(chuàng)企業(yè)稱在30分鐘或1小時內(nèi)制造機器人,這聽起來很棒。但這些機器人最終變成了簡單的問答機器人,基本上是一個昂貴的常見問題解答系統(tǒng)。
  因此,如果您遇到的供應(yīng)商表示他們可以在幾天,幾小時甚至幾分鐘內(nèi)在您的網(wǎng)站上創(chuàng)建聊天機器人,那就請他們走開吧!它幾乎肯定不會包含任何真正的AI。
  有些機器人將客戶的查詢作為文本提供給自然語言處理(NLP)系統(tǒng),該系統(tǒng)帶有表示意圖的代碼,因此機器人可以提供腳本響應(yīng)。
  這些在某些預定義的情況下可以很好地工作,但腳本需要非常健壯,需要不斷調(diào)整,這種類型的聊天機器人只能響應(yīng)你的上一個請求,即它不能記住你之前問過什么。
  以這種方式創(chuàng)建聊天機器人是托馬斯·赫伯納(Thomas Hebner)不建議的,他說:不應(yīng)該讓人類與另一個人交談來了解一個商業(yè)問題再來教一個機器人如何解決這個問題--這太瘋狂了!
  最復雜的聊天機器人正在聯(lián)絡(luò)中心自動學習這些對話,因此工作變得越來越少。
  通過分析許多以前的實時聊天交互來構(gòu)建新類型的聊天機器人,并且一些語音機器人對語音到文本的轉(zhuǎn)錄本也做同樣的事情。
  但是,請記住,要使這些工作,您將需要數(shù)據(jù)。很多數(shù)據(jù)!
  3、聊天機器人最適合在預定義的場景中使用
  雖然聊天機器人目前正占據(jù)AI領(lǐng)域的所有頭條新聞,因為它們適合整個機器人接管人類工作的輿論導向,而機器人過程自動化(RPA)正在慢慢接管許多聯(lián)絡(luò)中心的后臺職責。
  為什么?因為人類進行的這些有意識的任務(wù)很容易編碼,例如跟隨過程,模式識別和數(shù)學解釋。而無意識的任務(wù),如談話,則要困難得多。
  當談到聊天機器人時,那些最好的工作通常只處理一種類型的查詢,其中規(guī)則可以很容易地編碼。
Dr.Nicola Millard
  英國電信的Insight&Futures負責人Nicola Millard博士說:機器非常擅長處理有流程的地方,有數(shù)據(jù)的地方,有規(guī)則的地方。他們不善于處理凌亂,復雜和情緒化的事情。
  這就是為什么我個人最喜歡的聊天機器人是Margot(Lidl的葡萄酒機器人),因為它專注于做一件事--食物和葡萄酒組合。你不能向Margot詢問其他任何事情。
  因此,如果您希望聊天機器人不僅僅涵蓋一種查詢類型,最好考慮實施多個機器人,每個機器人負責處理不同的聯(lián)絡(luò)目的。
  4、可能需要多個聊天機器人--每個都有不同的語言風格
  重要的是要記住,客戶的心理狀態(tài)對于客戶體驗至關(guān)重要。但是,客戶的精神狀態(tài)因聯(lián)絡(luò)原因而異。
  例如,托馬斯·赫伯納(Thomas Hebner)解釋說:我們與一家擁有非常有趣品牌的航空公司合作,他們正在構(gòu)建一個語音系統(tǒng),但只有在保持時間很長的情況下它才會有效,它只會用于航班狀態(tài)查詢。
  認識到這是一個壓力很大的情況,他們的聲音完全脫離了品牌--所以他們選擇了一個非常保守的角色。在客戶只想快速回答的情況下,效率是關(guān)鍵。
  因此,雖然您可能想要一個與您的品牌相匹配的機器人角色,但在某些情況下卻無法運作。語氣需要與查詢類型相關(guān),但機器人不能改變從一個對話到另一個對話的語氣,因為編碼社交技能是不可能的。
  最好的聊天機器人有一個預定義的目的,如果你想讓它們處理多種查詢類型,你可能需要使用多個機器人--每個機器人都有適當?shù)恼f話方式。
  此外,只是一個快速提醒,不提供機器人來處理每種類型的聯(lián)系。它不適用于投訴之類的事情,因為聊天機器人不擅長處理情緒問題,你必須問自己,一個客戶是否真正欣賞一臺無法處理感情的機器所作出的同情反應(yīng)。
  5、沒有聊天機器人可以識別出諷刺
  在過去幾年中,來自多個消息來源的報道稱,機器人現(xiàn)在能夠識別出諷刺。所以他們有一定的情商,對吧?不。事實是,這些報告可能會產(chǎn)生誤導。
  看看電訊報2017年的文章哦,太棒了。機器人現(xiàn)在可以判斷人們何時諷刺,據(jù)報道麻省理工學院的研究人員已經(jīng)創(chuàng)建了一種工具來檢測社交媒體帖子中的諷刺內(nèi)容。只有當你在文章中得到一些段落時才發(fā)現(xiàn)該工具只解釋了帖子中如何使用表情符號--而不是實際的單詞。
托馬斯.赫伯納(Thomas Hebner)
  這樣的報道就是為什么托馬斯。赫伯納(Thomas Hebner)覺得有必要直截了當?shù)卣f:任何告訴你他們正在識別諷刺的人可能也不理解諷刺。
  我去了研究生院,在我的課堂上,我是唯一的母語為英語的人,所以我們制定了一條規(guī)則,當我使用諷刺時,我必須舉手。
  作為人類,我們甚至不知道如何解決這個問題,因此能夠發(fā)現(xiàn)諷刺甚至某人的情緒狀態(tài)仍然是我們所有人都在努力的事情。
  僅僅因為聊天機器人無法檢測到諷刺,這并不意味著當客戶使用某些情緒化詞語時它們無法舉起它們的手
  然而,僅僅因為聊天機器人無法檢測到諷刺,這并不意味著當客戶使用某些情緒化詞語時它們無法舉起它們的手。
  如果與情緒分析配對,則可以在客戶使用諸如承諾之類的情緒詞語時檢測到,然后將聯(lián)系傳遞給人工座席,然后人工座席可以代替聊天機器人做出承諾。這更好地讓客戶放心。
  6、需要大量大量的數(shù)據(jù)
  這個問題沒有簡單的答案。抱歉!但是,確保從先前的聯(lián)絡(luò)中心互動中獲得大量數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。
  正如Nicola Millard博士告訴我們的那樣:當我被吸引到關(guān)于機器人的談話時,我首先要問:你為什么要使用機器人?所以我們可以定義它的目的。其次,我問:你有什么數(shù)據(jù)可以使用嗎?因為企業(yè)數(shù)據(jù)通常非常混亂,所以可能存在很大的問題。
  事實上,您可以使用市場上現(xiàn)有的最佳技術(shù),但如果沒有大量相關(guān)數(shù)據(jù),它就無法學習,使其關(guān)鍵功能過時。
約翰.芬奇(John Finch)
  正如Ring Central的產(chǎn)品營銷和內(nèi)容執(zhí)行官約翰.芬奇(John Finch)所說:成功聊天機器人的關(guān)鍵是它背后的數(shù)據(jù)。對于大多數(shù)聊天機器人來說,最好的數(shù)據(jù)將存儲在公司的內(nèi)部數(shù)據(jù)中,但也有外部和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以真正幫助您為組織開發(fā)合適的聊天機器人。
  由于在獲取這些數(shù)據(jù)方面有很多價值,許多供應(yīng)商現(xiàn)在與谷歌合作,因為有4億人正在使用Google智能助理,這為像RingCentral這樣的供應(yīng)商提供了一個支持聊天機器人和其他人工智能技術(shù)的龐大數(shù)據(jù)庫。
  7、聊天機器人現(xiàn)在被更多地用于座席助理
  目前,一些公司接近聊天機器人的方式正在發(fā)生顯著變化,一些組織雇傭他們與人工座席并肩工作,而不是單獨面向客戶的渠道。
  這樣做的一個關(guān)鍵原因是訓練聊天機器人從客戶與座席的互動中學習,同時通過從聯(lián)絡(luò)中心系統(tǒng)(如知識庫)提取有用信息來提供座席支持,以幫助解決問題。
  因此,聊天機器人能夠收聽對話,可能跨越每個渠道,提出答案并提供指導。但這只是對座席助理的一種看法。
  另一種觀點是在呼叫從前端聊天機器人升級到座席的情況下。那么在這種情況下機器人如何仍然可以幫助座席呢?
梅根.凱芙(Meghan Keough)
  8×8全球副總裁梅根。凱芙(Meghan Keough)表示,聊天機器人需要向接管該聯(lián)系人的座席顯示所有相關(guān)背景信息。這包括會話記錄和客戶信息。
  這意味著座席可以從盡可能最好的信息開始,因此回答查詢所需的相關(guān)數(shù)據(jù)會被提供給座席。
  綜上所述
  聊天機器人是市場營銷人員的夢想。好處很容易想象。但令人興奮的背后是,看起來我們都有點被帶偏了。
  當現(xiàn)實--在某些情況下--真的完全不同時,我們聽到了關(guān)于這些機器人最新創(chuàng)新的所有大膽的新主張:
  • 我們的機器人實際上是插件和游戲--那么,它不會很好。
  • 我們的機器人可以處理各種問題--......采用適合某些交互的語音,而不是其他交互。
  • 我們的機器人可以檢測到諷刺--除非它花了你幾年的時間而且你偷了一些令人難以置信的新技術(shù),否則它不會。
  然而,盡管所有這些神話都圍繞著這項技術(shù),但有很多用例都是聊天機器人實施的成功案例。
  例如,Margot--Lidl葡萄酒機器人--有很多好評。它可以說是聊天機器人如何在預定義角色中發(fā)揮最佳效果的最佳示例,并且在將來,在規(guī)劃實施時為每個機器人提供工作描述可能很快成為慣例。
  但就目前而言,許多組織已選擇以座席助理的形式實施聊天機器人。這使用AI搜索聯(lián)絡(luò)中心知識庫和其他系統(tǒng)以產(chǎn)生主動知識建議,同時跟蹤客戶對話,以幫助座席轉(zhuǎn)移會話解決問題。
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