这些天，互联网上对ChatGPT一片哗然。该技术是由OpenAI开发的基于文本的人工智能（AI）工具，旨在用于聊天机器人和对话系统。这项技术的力量在于它能够理解并从对话中学习，并提供类似人类的、个性化的、详细的回应。这种对话式人工智能在联络中心环境中具有很大的吸引力，它将受益于智能自动化的进步；对客户咨询的自然、个性化和精确的回应；以及工作场所效率的提高。
该技术对个性化响应、内容和优惠的承诺；提供详细的产品说明；分析客户评论；故障排除技术内容也将在联络中心突出显示。Quadient 的客户体验官 Scott Draeger 补充说，他很高兴 ChatGPT 能够针对比某些公司目前所能达到的更大的细分市场提供个性化服务：“这项新技术可以真正实现个性化通信，考虑到人们的个人沟通和参与方式、兴趣以及其他因素。”
不要用生成式 AI 取代人机交互或搜索
许多围绕 ChatGPT 潜在用例的讨论都集中在该技术被定位为下一代基于对话的搜索引擎的可能性上。然而，ChatGPT 是一种在大型数据集上训练的语言模型，可以生成类似人类的问题回答，而搜索引擎使用算法根据查询对网页进行索引和排名。因此，ChatGPT 并非旨在以与搜索引擎相同的方式搜索互联网和提供信息。Draeger 详细说明：“人们说这将取代搜索。我不同意。没有搜索就什么都不是。这是一个拐点。这是比特币认为的拐点。”
尽管 ChatGPT 具有唾手可得的成本效益和效率提升，但该技术最常成功地模拟人类反应和响应自然用户输入，并且其广泛的知识库使其能够巧妙地引导客户对话。但是，当对话变得复杂时，它就会出现问题，并且它不具备特定查询所需的知识。然后，该技术填补了空白。“生成式 AI 模型的一大亮点是如何安全地部署该技术。它可以产生非常准确的惊人结果。但它也可以产生看起来经过深思熟虑、表达清晰但完全错误的结果，”UiPath 公司 Re:infer 的总经理埃德查利斯说。
此外，许多专家警告说，不应使用 ChatGPT 代替人机交互。一些在他们的组织中部署它的人表示，它会为每个查询创建新的句子，并且无法遵循预定义的脚本；因此，众所周知，该技术会给出错误的答案。失败可能源于将该技术用作独立解决方案。Twilio 零售和电子商务行业 GTM 负责人 Scott Jennings 表示，当 ChatGPT 整合到现有系统中时效果很好。他说，像 Twilio 这样的公司拥有环绕系统的技术，可以很好地利用 ChatGPT 等新产品。
朝着 ChatGPT 的拐点努力
尽管 ChatGPT 可以很好地处理重复性查询，例如“我的订单状态如何？” 大多数客户服务市场已经在很大程度上实现了此类例行查询的自动化。短期内，ChatGPT 等生成式 AI 工具将在协助或优化座席的工作量和自动化任务方面显示出价值，而不是他们的工作。ChatGPT 的长期机会在于客户参与沟通，这种沟通不在重复的服务查询范围内，需要功能强大的对话式聊天机器人。ChatGPT 的广泛采用将取决于 NLP 和机器学习的持续进步。正如詹宁斯所说，“最终，机会在于旁观者的眼中。”
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