几十年来，联络中心技术的核心重点一直是通过劳动力优化工具、呼叫路由引擎和简化分析提高运营效率。虽然这些解决方案提供了有益的渐进式改进，但仍让客户体验（CX）领导者沉溺于未充分利用的数据海洋之中。管理人员在 “零和 “环境下工作，难以获得同时降低成本和提升客户服务所需的全部情报。
随着人工智能（AI）革命的兴起，这些长期存在的局限性正在逐渐瓦解。这些大型语言模型（LLM）和机器学习（ML）系统最终释放了被困在现有联络中心数据存储中的潜能，将无所不在的数据探索民主化，同时增强和提升人类决策能力，从而开创了一个变革性的新时代。这一过程始于联络中心，也始于企业的客户服务领导者，他们实施新的 Gen AI 工具，使联络中心成为企业的中枢神经系统。
我们的现状和发展方向
如今，联络中心的运营正在从呼叫响应成本中心迅速演变为动态的 “洞察工厂”，使创新型领导者有能力产生新的智能，从而为企业带来超越简单成本优化的商业价值。
首先，我们要认识到，联络中心长期以来使用的许多运营工具，如劳动力管理、质量监控、语音分析，甚至全渠道路由，现在都已由无数老牌和新兴技术供应商提供相对标准化的云服务。这种民主化和商品化意味着联络中心不能再仅仅通过这些运营工具来实现差异化。
在当今的经济环境下，真正的竞争砝码是 “真正的智能”，即比竞争对手更快、更无缝地提取强大的洞察力。人工智能、机器学习模型和生成式人工智能已成为企业最梦寐以求的资产，企业希望通过前瞻性和快速、精确的决策加速来超越对手。
要通过智能实现差异化，就必须优先考虑可访问性、灵活性和增强型决策。企业必须能够无缝访问所有联络中心来源的统一数据，包括记录誊本、订单、录音、备注和全球客户档案记录。
领导者需要的不是死板的预制仪表盘和报告，而是可适应的数据模型，使他们能够通过任何视角流畅地定义、可视化和分析信息。如果一线经理希望了解法国千禧一代客户的流失因素，或者 C 级高管希望按渠道和地区探索全球购物车放弃率，他们应该能够灵活地向系统陈述他们的查询，然后系统会立即生成可视化和推荐见解。
最重要的是，生成式人工智能不仅能使无处不在的数据探索民主化，还能增强和提升人类的决策能力。利用在内部和外部数据基础上训练的大型语言模型，这些人工智能助手可以自动生成书面情报简报，提出下一步最佳行动建议，并根据公认的见解启动协调的工作流程。智能成为一个不断学习和优化的自我循环。
从被动反应到智能运营
释放生成式人工智能的全部潜力代表着联络中心运营模式的转变。从历史上看，这些业务的本质完全是被动的–呼入服务咨询和问题触发响应工作流，而管理层则通过流程再造、人员平衡、坚持监控和培训改进来努力优化分流。
随着人工智能和机器学习模型的兴起，从统一数据流中不断产生洞察力，联络中心运营从被动的成本中心转变为智能的主角。注入人工智能的运营不再一味地应对触发事件，而是通过预测性预见和规定动作不断进行调整。它们能在短缺发生之前加以克服，在客户来电之前解决复合问题，识别整个流程中的摩擦点，并协调整体解决方案。
这种模式的转变归根结底是要从响应式分流转变为永久性进化。人工智能和机器学习模型为智能学习、分析和主动适应的持续循环提供了火车头引擎。联络中心可以成为企业的动态、自我优化的中枢神经系统。
利用人工智能使客户体验更具战略性
生成式人工智能催化了这一巨大的运营转变，同时也要求全面重新思考客户服务经理如何与他们的运营智能进行互动。植根于陈旧报告模式中的过时、僵化和过于复杂的用户体验已难以为继。
展望未来，管理人员的用户体验必须精简、直观–优化数据洞察力的快速消费和决策加速。各级管理人员应能使用自然的对话界面，通过语音或文本提示简单地说出他们的目标或询问。然后，先进的语言模型将无缝地把这些查询转化为智能可视化、定制数据分析和建议，涵盖劳动力管理、客户分析、风险缓解等各种使用案例。
通过抽象掉过多的技术复杂性，下一代此类工具通过增强智能使领导者成为领域专家，从而通过无缝访问企业洞察力提升他们对所领导职能的掌握。企业客户服务领导者将被提升为战略组合优化者，而不是受限于限制性、不透明仪表板的流程分析师。
对于仍被僵化的遗留系统、令人窒息的技术债务和分散的数据孤岛所困扰的企业来说，生成式人工智能的出现提供了一个难得的突破机会。通过战略性地将现有数据资产与现代人工智能云服务和平台相结合，企业可以避开漫长的基础设施大修期。它们可以迅速释放预测性、自我优化联络中心功能的变革潜力，而无需进行破坏性的 “翻新和替换 “实施。
这场人工智能革命为客户服务领导者提供了期待已久的飞跃。那些能够利用这些新的人工智能/移动语言技术的规模化智能和民主化优势的企业将能够重新定义客户体验交付。它们将通过加快洞察速度、规范流程优化和持续自适应自学习运营来超越竞争对手。
从许多方面来看，这种智能演进代表着企业的下一次大解放。企业不再对静态基础设施和周期性的 “翻新和替换 “进行再投资，而是将投资转向劳动力技能提升、变革管理以及由人工智能服务驱动的智能工作流程自动化。客户体验领域即将迎来又一次剧烈的行业动荡–您准备好迎接生成时代了吗？
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