生成式 AI 联络中心解决方案比较指南

生成式人工智能联络中心改变了客户体验的世界。

虽然生成式人工智能可以对各种业务流程产生强大的影响，但它在联络中心尤其引人注目。McKinsey 建议在您的企业中实施生成式 AI 联络中心策略，这可以将生产力成本提高 45%并带来其他好处。

然而，随着人们对生成式人工智能解决方案的兴趣不断增长，市场竞争也在不断演变。几乎每个联络中心创新者和技术巨头现在都在探索新方法，为企业领导者提供由 LLM 支持的解决方案。这意味着为您的公司找到合适的解决方案可能很复杂。

以下是我们比较 2024 年生成式 AI 联络中心解决方案的幕后指南。

第 1 步：定义您的生成式 AI 联络中心目标

选择正确的生成式人工智能联络中心解决方案的第一步是确定您想要实现的目标。当今超灵活的生成式人工智能技术可以解决各种用例。具有生成式人工智能功能的座席助理工具可以提高团队的生产力和效率。他们可以自动执行重复性任务并实时指导员工。

采用生成式人工智能构建的聊天机器人和消费者虚拟助理可以提供个性化的自助服务体验。公司可以使用机器人构建器来设计令人难以置信的虚拟代理，能够通过一系列渠道为客户提供 24/7 支持。

CCaaS 平台甚至提供全面的生成式 AI 工具包，可以协助完成从通话摘要到KPI 分析的所有工作。为新解决方案设定明确的目标将帮助您决定需要哪种生成式人工智能系统。

与大多数创新的联络中心工具一样，生成式人工智能解决方案在与您现有的技术堆栈保持一致时效果最佳。在基本层面上，如果您使用生成式人工智能进行客户服务，则需要确保您的系统可以与联络中心集成。

这可能意味着利用一些 CCaaS 供应商提供的“自带 AI”选项，或与提供其专有解决方案的供应商合作。例如，微软提供了Copilot for Sales和 Copilot for Service，它们与 Teams 和 Dynamics 集成。

除了联络中心之外，还值得仔细研究您想要与生成人工智能策略保持一致的其他工具。您想将 AI 辅导机器人与 Microsoft Viva 等工具连接起来吗？您是否使用 CRM 和客户数据平台来帮助您利用专有见解来训练生成机器人？您选择的解决方案越灵活越好。

与所有形式的人工智能一样，生成式人工智能联络中心工具依靠数据来提供卓越的结果。一些预构建的解决方案已经接受了大量以服务为中心的数据的训练，例如 DialpadGPT。

然而，随着时间的推移，他们将根据他们可以访问的有关您的业务和客户的数据来学习、适应和改进。考虑到这一点，在实施新的生成式人工智能解决方案之前，值得确保您拥有正确的数据生态系统。

检查您现有的 CRM 记录、联络中心记录和知识库文章。考虑一下如何准备数据，以便为人工智能机器人提供有关您公司的最准确的见解。此外，确保您选择的解决方案可以根据您的需求进行定制。

大多数领先的生成式人工智能解决方案提供商将支持数据连接和自定义选项，以便您可以为客户和员工创造独特的体验。例如，微软拥有用于创建定制人工智能工具的“Copilot Studio”。

维护安全性、治理和合规性是公司在实施生成式人工智能工具时面临的最大挑战之一。业界最早推出的一些工具（例如 ChatGPT）没有保护业务环境中的数据所需的安全设置。这给不断发展的品牌带来了一系列合规问题。

无论是为员工配备自己的人工智能副驾驶还是设计先进的聊天机器人，确保保护您的企业和客户都至关重要。确保生成式人工智能解决方案让您能够完全控制数据。您的供应商不应使用您的信息来训练其他机器人，并应允许您实施自己的安全策略。

此外，值得检查您的供应商如何解决人工智能幻觉和错误等问题。训练有素的机器人可能会损害您的品牌声誉并损害您保持合规的能力。

最后，在联络中心部署生成式人工智能工具意味着致力于优化和改进您的技术。您只能通过正确的数据来改进机器人给出的响应、增强客户和员工体验并消除风险。

合适的生成式人工智能解决方案提供商将确保您能够获得有关解决方案性能的重要见解或利用集成工具的分析。您应该能够跨多个渠道使用全面的对话分析来做出更明智的决策。

同时，也值得收集您的反馈。请与您的团队成员交谈，以确定这些工具的简单性和直观性以及它们如何有助于提高效率。倾听您的客户的心声，详细了解他们在与您的机器人和虚拟代理交互时的感受。这些综合见解将帮助您随着时间的推移优化您的 CX 策略。

生成式 AI 联络中心解决方案正迅速成为 CX 领域的必需品。然而，有许多不同的方法来实施和使用 LLM 支持的解决方案。

为您的业务做出正确的选择意味着仔细评估您的用例、现有技术堆栈和定制需求。此外，您必须确保在实施下一代技术时能够保持合规性标准并收集有价值的见解。