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联络中心中的惰性人工智能(第3部分):察觉低水平的语义技术

2022-06-22 08:33:03   作者:   来源:CTI论坛   评论:0  点击:


  CTI论坛(ctiforum.com)6月22日消息(编译/老秦): 现代联络中心力求比以往任何时候都更高效、更有生产力和更有利可图,因此领导者转向技术来提高绩效也就不足为奇了。但并非所有解决方案都是平等的--虽然协作 AI 显着提高了组织的效率,但惰性人工智能 却非常普遍,而且用处不大。
  协作 AI从最好的座席那里学习,将这些习惯扩展到整个团队,并在每次通话中为座席提供支持,并提供他们实际需要完成更多销售的指导和洞察力。
  为了帮助您避免低效解决方案的时间和费用,我们将继续在联络中心系列惰性人工智能 的第三部分中突出您应该避开的危险信号。这一次,我们正在讨论语义技术。
  联络中心以对话为基础。但人类交流远不是二元的--它是微妙的、上下文的,甚至是模棱两可的。虽然座席通常可以直觉客户的意思,但惰性人工智能在这个领域的技能较低。
  语义技术为原本没有意义的数据赋予意义。就像你无法回应说你不懂的语言的人一样,建立在惰性人工智能基础上的联络中心解决方案缺乏有效理解对话并提供相关支持作为回应的语义能力。
  那么,您如何确定自己正在投资一种能流利使用您的语言的解决方案呢?留意这些可能预示着惰性人工智能的陷阱。
  追求自动化而不是创新
  自动化重复、低价值和耗时的任务是提高员工生产力和减少工作日浪费的好方法。但仅提供自动化的解决方案可能隐藏了其低效的语义技术。
  例如,众所周知,QA 抽样和评分非常耗时、乏味,并且导致应用由小型、不完整数据集指导的解决方案。一些联络中心人工智能会自动对呼叫进行评分,以便管理人员可以专注于其他任务。虽然这会从经理的待办事项列表中删除一项,但分数通常会在电话结束后几天到达。此外,该解决方案无法提高运营效率。
  更好的解决方案可能会实时提醒经理注意座席的合规错误,并提供定制的 QA 记分卡。然后,管理人员可以根据他们注意到的任何趋势推出即时的剧本更改。但这种即时评分需要一定程度的语义能力,而惰性人工智能根本无法做到。
  因此,惰性人工智能专注于自动功能,如警报和关键字触发的建议。它缺乏通过自然语言处理 (NLP) 构建的更高级的语义理解。
  协作 AI 不需要修饰自动化。相反,它深入了解以提供动态、实时的支持,而这只有通过 NLP 和机器学习之类的东西才能实现。
  如果一个解决方案似乎热衷于自动化但无法创新,这可能是语义技术乏善可陈的迹象。自动化任务可以帮助过度劳累的联络中心领导者保持头脑清醒,但人工智能必须作为人类的创新补充,而不是自动化解决方案,才能解锁新的成功水平。
  使用通话后数据关注"下一次"
  无法立即完成任务通常以关注未来的形式表现出来。有远见并不坏,但每个联络中心负责人都知道最重要的电话是现在正在发生的电话。
  不幸的是,“现在”并不是惰性人工智能的工作方式。记住,先进的语义技术可以实时处理语言,但不发达的技术需要时间才能赶上。
  正因为如此,大多数联络中心 AI 主要提供可以在表面上应用于未来对话的通话后洞察力。但即使座席知道他们上次做错了什么,他们也可能会忘记下次应用更改。
  紧张、意外的反对意见以及任何数量的其他可能性都可能使座席很难记住他们收到的所有"下一次"建议,但以未来为中心的建议是惰性人工智能能做的最好的建议。
  要让人工智能真正脱颖而出,它必须实时工作,为座席和经理提供即时支持。这种从关注未来到现在的转变使企业能够实时应用解决方案,满足更多客户并提供更好的结果。
  并非每个解决方案都内置了足够高效以实时工作的自然语言处理。警惕具有大量呼叫后数据但几乎没有实时支持的联络中心人工智能。
  依赖关键字,忽略上下文
  在联络中心人工智能中使用关键字作为语义技术的一部分并没有错。事实上,关键字应该有助于塑造解决方案对对话的理解,但它们不应该运行整个操作。
  想象一下,听到"我很想下订单,只是现在不行"这句话,并且只理解"下订单"这两个词。你有限的理解会让你相信说话者实际上有兴趣购买--当解决方案过于依赖关键字匹配时,就会发生这种情况。
  更强大的语义技术(如基于意图的语音处理)会考虑整个对话的上下文以真正理解它。这需要惰性人工智能 无法掌握的深度学习技术。
  用更好的语义技术加强沟通
  有很多联络中心 AI 建立在平庸的语义技术之上。但也有一些系统先进到足以显着改善整体运营。
  当您寻找正确的解决方案时,请记住这些惰性人工智能 的迹象。不要忘记检查实时功能,以确保系统足够先进以支持即时改进。
  作为行业领先的实时指导解决方案,Balto了解与构建高效协作 AI 相关的挑战。我们也知道,如果支持没有实时到达,那么它就来得太晚了,最终无法产生积极的变化。实时对于通过更好的对话来改善联络中心的运营至关重要。
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  原文网址:https://www.balto.ai/blog/lazy-ai-in-the-contact-center-part-3-spotting-subpar-semantic-technology/
 
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