人工智能+呼叫中心产生的多媒体客服系统
首先,人工智能+呼叫中心模式现在有很多方法来改变传统呼叫中心解决方案的性质。与传统的呼叫中心不同的是,它主要在呼叫中心的整个应用层平台上添加了大量的人工智能技术点。
例如,在我们传统的电话业务,当客户想要找到这个问题的答案或解决问题,把客户服务电话,按1,按2层根据IVR语音提示,最后找到相应的节点,这是非常麻烦的,让用户头疼,所以他必须按照第二次。头又来了,因为他已经完全忘记了原来的过程。
为了提高客户体验,我们将其插入到一个自动、智能的语音导航系统中,引导客户一次到达他需要的业务节点。我们称之为平面菜单节点,它是呼叫服务的语音导航。
外呼的电话在呼叫中心系统很常见,传统的呼叫中心通常会打电话给有录音的手机,提醒他应该付费。另一种方法是提醒客户手动付费或回电,对于运营商来说,这个过程的成本很高,因为手动拨打电话的成本是可以计算出来的。人工坐席的实际通话时间最长为每天4-5小时。如果外接电话的数量很大,你就需要准备大量的人力,而且外接电话的范围是有限的。由于成本的压力,很多呼叫中心运营商都在和我们讨论使用机器人进行对外通话的可能性。
在质量检验呼叫中心,传统的质量检验是事后质量检验,今天许多质量检验员听昨天的录音,明天听今天的录音,然后一天后的结果。由于质量检验员的比例很低,只能抽样,质检率不到3%,这就会造成很多问题得不到检测,给服务带来隐患。所以我们开始尝试使用实时语音识别技术做实时质量检测,在客户来电的过程中及时发现问题。这种实时转录文本取代了脱机录音。离线质量检测也相对低效,我们做的是实时直接的,这给用户带来了明显的好处,你可以实时监控坐席是否违反规定或说禁语,立即纠正。金融行业业务具有并发话务量大、识别速度快、效率高的特点。通过核心技术算法、网络架构和工程技术的积累,系统的稳定性和可靠性得到了客户的认可。
让我们来谈谈智能客服机器人。文本机器人已经存在多年了,在很多方面都有应用。例如,在微信上,许多公司的公共服务号码都使用文本服务。多媒体坐席,包括网络聊天,APP文本客户服务交流,都是手工敲入坐席。
智能语音导航、智能呼出、智能语音分析、智能客服机器人等众多同类产品都是将人工智能技术引入呼叫中心。智能客服机器人将自然语言理解(NLU)引入对话;呼叫中心语音导航有ASR、TTS、NLU;智能标注也有ASR、TTS、NLU,这些都是服务系统中的智能模块。利用人工智能技术解决老系统存在的问题,带来良好的客户体验,成本可控,效果明显。以自动输出机器人为例,你可以在一秒钟内接到数千个电话,甚至更多。
人工智能对呼叫中心非常有用。对于用户来说,统一的平台架构可以大大降低集成的压力,降低产品成本,甚至降低管理维护成本。
另一方面,数据共享也是用户非常关心的问题。以前支离破碎的平台造成的信息孤岛使得大数据难以挖掘。在统一的平台上,我们可以做更多的事情,与他人一起规划。用户可以在后台通过多媒体渠道和系统对交互过程中产生的数据进行浏览、跟踪和分析。这也是多媒体呼叫中心客服系统的核心优势之一。
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