По мере развития технологий искусственного интеллекта компании стремятся включить искусственный интеллект в свои стратегические инвестиционные планы. Перспективные предприятия особенно заинтересованы в использовании ИИ для обслуживания клиентов, центра затрат, который традиционно масштабируется линейно с доходом. Обслуживание клиентов, дополненное искусственным интеллектом, обещает привлекательный рост эффективности и завоевало широкое признание. Согласно исследованию Oracle, почти 8 из 10 компаний уже внедрили или планируют внедрить ИИ в качестве решения для обслуживания клиентов к 2020 году.

СПОСОБЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ

Есть два основных типа, которые компании дополняют свои подразделения по обслуживанию клиентов с помощью ИИ — «внешние боты на базе ИИ» и «люди-агенты с помощью ИИ». «Внешний бот с искусственным интеллектом» — это диалоговая компьютерная программа, которая напрямую взаимодействует с клиентом без вмешательства человека. С другой стороны, «человек-агент с помощью ИИ» — это человек, представляющий службу поддержки клиентов, который поддерживается технологией ИИ. Другие термины для этой модели включают «киборг» или «человек в петле». Обе эти модели используются в сервисных службах разных отраслей.

СЦЕНАРИИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

По словам Дэниела Хонга, старшего директора по маркетингу продуктов в [24]/7, агенты «внешнего чат-бота на базе искусственного интеллекта» обрабатывают запросы первого уровня, такие как часто задаваемые вопросы. Автоматизируя ответы на основные запросы клиентов, чат-боты сокращают время обработки агентом (AHT) на 10 и более процентов. Они также помогают сократить передачу проблем до более дорогостоящей поддержки, повысить показатели разрешения первого контакта (FCR) и сократить время обучения операторов основным задачам, с которыми могут справиться чат-боты.

Бот WeChat Messenger, развернутый China Merchant Bank — одним из крупнейших эмитентов кредитных карт в Китае — является еще одним примером внешнего бота. По словам поставщика технологий искусственного интеллекта Xiaoi, внешний бот China Merchant Bank обрабатывает от 1,5 до 2 миллионов разговоров с клиентами в день, а для ответа на такой объем запросов обычно требуются тысячи дополнительных сотрудников. Поскольку большинство вопросов связаны с остатками на карте и платежами, автоматизация через интерфейс бота представляет собой относительно простое и экономичное решение.

Другие предприятия используют модель «человек-агент с искусственным интеллектом», чтобы укрепить свой существующий персонал службы поддержки клиентов. KLM, флагманская авиакомпания Нидерландов, в прошлом году начала отвечать на запросы клиентов через Facebook Messenger. Чтобы сократить средний период ожидания до того, как проблема клиента будет рассмотрена и решена, они использовали DigitalGenius для предоставления уровня решения AI. В этой модели ИИ интерпретирует разговор и предлагает агенту-человеку варианты ответов. ИИ адаптирует формат ответа в зависимости от платформы запроса — длиннее в электронной почте и сохраняет ответы Twitter до 140 символов или меньше. Вместо того, чтобы искать ответ в своей личной базе знаний и каждый раз генерировать собственный ответ, агенты просто редактируют предварительно сформированный ответ, предоставленный платформой ИИ. ИИ учится на настройках агентов и со временем улучшает автоматические ответы.

ОТВЕТ НА ГОЛОСОВОЙ ВЫЗОВ

Эта модель с искусственным интеллектом не ограничивается текстовыми запросами. Interactions, бостонская компания по обслуживанию клиентов, использует обработку естественного языка (NLP) для интеллектуальной маршрутизации голосовых вызовов. Используя голосовую биометрию, они могут идентифицировать более 100 функций человеческого голоса для мгновенной проверки и обработки вызова. Мэри МакКенна, директор по управлению продуктами, считает, что от 30 до 50 процентов операций, выполняемых людьми в колл-центре, можно упростить с помощью технологии ИИ.

Первоначальные результаты обнадеживают: LivePerson, поставщик платформы обслуживания клиентов, в недавнем интервью сообщает о повышении эффективности до 35 процентов с помощью модели «человек-агент с помощью ИИ», а генеральный директор DigitalGenius Дмитрий Аксенов поделился тем, что по состоянию на декабрь 2016 года 30 процентов случаев KLM решаются с помощью ИИ, и этот процент растет.