用于实时和虚拟联络中心坐席的生成式人工智能

它是一只鸟吗？是飞机吗？不，联络中心的创新正在以前所未有的速度飞速发展，而生成式人工智能 (GenAI) 正在提供火箭燃料。

实时坐席的生成式人工智能

GenAI 为座席助理带来了许多新的使用案例。一些出色的例子包括自动总结总结和移交呼叫、自动起草座席笔记以及自动生成性能反馈。

欧洲 CCaaS 重量级企业 Puzzel 在这方面起到了带头作用。然而，Puzzel 并没有忽视旧的人工智能用例，这些用例在加入 GenAI 后可以产生更大的价值。

Puzzel 产品经理 Mashud Ahmed 举例说：一年前，我们还在讨论 “下一个最佳行动”–根据对客户的初步了解量身定制。

“现在，’下一个最佳行动’的功能更强大，相关性更高，它能理解当前对话的背景，并根据客户的旅程个性化推荐行动。

这同样适用于节省时间的用例，例如那些总结、自动记笔记等。”

有了这种下一代最佳行动 2.0，如果对话偏离了方向，座席人员仍能保持控制权，而引导他们的助手则更加了解情况，能力也更强。

GenAI 还能通过增强劳动力参与管理 (WEM) 套件来协助座席人员。

在此过程中，它可以为自动质量评分添加上下文，以加强通话后辅导。此外，它还可以剥离实时洞察（如客户情绪），对座席进行实时指导。

GenAI 支持开发人员设计、开发和优化虚拟座席。

映射客户意图、开发文本样本和验证虚拟代理设计只是其中的三个例子。

客户意图工作可能是最重要的。毕竟，意图模型驱动着每一个虚拟坐席，识别联系原因并认证响应。

要建立这种模型，开发人员传统上必须找出每个联系原因，编写一长串表明特定意图的客户语句，然后将这些语句嵌入到机器人中。

例如，一家银行希望开发一个机器人来处理 “我可以查看我的余额吗？客户可能会以数百种方式提出这个问题，团队肯定会漏掉一些。然而，GenAI 可以在眨眼之间自动生成一长串列表。

此外，它还能自动生成生产数据，加快企业开发机器人原型的时间。

不过，Ahmed 强调，GenAI 将在构建机器人的同时帮助部署机器人。

“试想一下，在完成所有构建机器人的工作后，企业要求他们针对西班牙语市场重新创建机器人。这将涉及大量的翻译工作。只需点击一下按钮，我们就可以将模型完全翻译好，并立即部署。这就是生成式人工智能的威力。”

最后，一些对话式人工智能供应商正在利用 GenAI，让客户能够给聊天机器人一个特定的角色，使其灵活地以特定的语气回答询问。预计这类用例将在 2024 年凸显出来。

对于 GenAI，房间里总有一头大象在问：这安全吗？

答案是肯定的，只要 IT 团队确保数据安全并将数据存放在安全的地方，而且供应商在创新过程中始终深思熟虑，避免捕获任何个人身份信息 (PII)。

例如，Puzzel 通过将其 GenAI 创新集中于执行特定任务来实现这一点。它没有在任何涉及处理和存储客户数据的用例中增强 LLM。

幻觉是另一个令人担忧的问题。然而，供应商正在采取更多措施来规避这一问题，支持客户选择最合适的 LLM，在其平台上为 GenAI 用例提供支持。

不过，正如 Ahmed 指出的那样： “大型语言模型带来了巨大的计算挑战。

然而，联络中心提供商又在想方设法避开这一问题，同时避免生成的内容出现不准确和幻觉。正如艾哈迈德所预测的那样

“未来，针对特定行业甚至用例的小得多的模型将会出现，CCaaS 供应商可以在自己的数据中心运行这些模型。”

因此，从理论上讲，客户收到的人工智能对话式回复将更多地反映本地上传的文件。因此，准确率将会提高。