人工智能和人工辅助客户服务的未来

先进的算法推动了全自动化和人工辅助客户服务的新水平。

当谈到对未来的想象时，客户服务常常被添上一种反乌托邦的色彩。以2002年的科幻电影《少数派报告》为例。汤姆·克鲁斯(Tom Cruise)饰演的约翰·安德顿(John Anderton)走进“缺口“，，一个身份识别系统对其进行扫描，然后对其进行全息照相并询问最近的购买行为。

这个画面中有些令人不安的地方，一位未经请求的非人类似乎了解您的所有信息（或者像电影中一样，将您误认为其他人）。但事实是，如今的客户希望获得这种时尚的，个性化的服务。他们与零售商，银行，医疗机构以及几乎与其有业务往来的每个组织的关系都在变化。在永不停歇的数字经济中，他们希望在需要时以自己的方式进行连接。客户希望他们的产品问题得到回答，客户帐户问题得到解决，并且可以快速，无障碍地重新安排健康预约。

他们开始明白。如今，当客户致电公司以获取产品详细信息时，对话将由聊天机器人进行。他们回答了一些简单的问题，而聊天机器人将他们引向正确的方向。如果无法回答，人工将介入以提供帮助。客户体验快速且个性化，客户也更快乐。另一方面，代理商能更有效，更具生产力。

人工智能（AI）和客户关系管理（CRM）软件正在为通往未来铺平道路。这些技术结合在一起，可以自动化日常任务，释放人工代理，并为他们提供数据驱动的见解，以帮助快速解决客户问题。他们正在帮助零售商、银行、政府机构等重新定位客户服务中心的目标，使他们的团队不仅仅只是单纯地提供人工服务而是可成长的服务“引擎”。

但是仍然存在严峻的挑战。企业的目标是在所有渠道（电话，聊天，电子邮件，社交媒体）中提供相同的客户服务，但是当今大多数企业还没有该技术。人工智能技术必须能够更深入地理解人类的言语和情感上的细微差别，以解决复杂的客户问题。而且，由于缺乏用于规范AI的道德使用的通用标准，组织需要建立一套指导原则，将客户的需求放在首位，并建立人与机器之间的信任，从而使一切成为现实。

自动化或停滞

Gartner在2月的一篇文章中预测，“到2022年，70％的客户互动将涉及新兴技术，例如机器学习（ML）应用程序，聊天机器人和移动消息传递，而2018年这一比例为15％。”

如今，人工智能和机器学习的进步使客户参与度和服务水平得到了前所未有的提高。强大且可训练的算法可以解析大量数据并学习自动化和协助客户服务流程。Salesforce人工智能和机器学习副总裁Jayesh Govindarajan说，这项技术正在改变客户服务的面貌，帮助企业在客户在及时提供所需服务之前了解客户的需求。

Govindarajan说：“人工智能几乎在客户服务的各个方面都得到了应用，首先是将客户案例自动分类到具有适当技能的座席，然后是辅助AI介入，以提供更快，更准确地解决案例的信息和响应，甚至有AI可以在对话中使用上下文来预测结果。如果我说'我饿了，是时候吃点……了，它知道我可能要说'午餐'，因为现在是中午。”

2020年新冠肺炎疫情正在加速向数字优先服务的过渡。人与人之间的互动越来越虚拟化：人们正在通过Internet执行更多的日常任务，在线购物以及通过虚拟平台进行会议和协作。企业正在认识到这种快速转变，并通过采用聊天机器人和其他人工智能工具来收集信息、分类和发送客户案例以及解决日常问题来应对挑战。

根据Govindarajan的说法，这种趋势正在所有行业中蔓延，在零售，金融服务，医疗保健和政府领域的采用率最高。当人们需要帮助退还产品或更新驾照时，该过程将越来越自动化。根据Mordor Intelligence的研究，仅零售自动化市场在2019年就价值124.5亿美元，预计到2025年将达到246亿美元。

这样广泛的应用是很有可能的，因为语言模型是自然语言处理背后的引擎，可以通过训练来学习特定的语言。例如，在零售业中，会话式AI系统可以学习产品目录的结构和内容。对话的词汇是特定于领域的，就如这个例子是零售业。随着使用的增加，语言模型将学习每个行业专用的词汇。”

人机联盟

随着这种新的客户服务水平的发展，它将朝着两个大方向发展。一方面，这是一种完全自动化的体验：客户在聊天机器人或其他自动语音提示的指导下与组织进行交互，而无需人工代理的帮助。例如，Salesforce的人工智能CRM系统Einstein可以自动执行重复的功能和任务，例如向客户提问以确定呼叫的性质，并将通知到正确的部门。

Govindarajan说。“我们确切地知道对话的结构是什么样的， Govindarajan说。“您将看到将这些类型的对话自动化是很实际的。”模型使用得越多，算法就越能学习和改进。Salesforce进行的一项研究发现，82%的使用人工智能的客户服务机构的“首次联系即解决方案”案例有所增加，这意味着问题在客户结束交互之前就得到了解决。

但是AI辅助的响应有局限性。当问题更复杂或更难以预测时，则需要人工参与，例如，客户用第二种语言解释问题，或者有人努力按照吊扇的装配说明进行操作。在这些情况下，同理心是至关重要的。一个人必须在循环中直接干涉客户合作。因此，需要一个代理介入，指的是CRM系统获取最新的客户数据，以获取所需的上下文，并帮助客户解决问题。

Govindarajan说：“您可以考虑代理在培训系统中的作用，代理纠正机器生成的响应并采取后续行动。当系统使用机器学习模型帮助代理人获得正确答案时，该模型针对先前类似的、成功解决的案例以及客户以前与公司的互动进行再培训。”

代理还可以通过基于数据的见解来加强与客户的对话，使之更加个性化，从而培养更好的客户关系。

克服技术和道德挑战

克服技术、道德挑战

所有这些都为客户服务的未来描绘了一幅令人兴奋的图景，但仍有一些障碍需要跨越。客户越来越多地通过在线和线下渠道与公司接触。Salesforce research发现，64%的客户使用不同的设备开始和结束交易。这意味着组织必须采用和部署能够提供引以为傲的“客户的单一视图”（客户数据的聚合集合）的技术。拥有这个视图将有助于实现多模式通信，这意味着无论是使用移动电话、短信还是电子邮件，客户都能获得相同的体验。此外，机器学习算法需要变得更高效；会话式人工智能需要进化，以更准确地检测语音模式、情绪和意图；企业需要确保算法中的数据是准确和相关的。

挑战不仅仅局限于技术。当联络中心采用AI时，它们必须专注于在技术与员工和客户之间建立信任。例如，聊天机器人需要让客户知道它是机器而不是人。客户需要知道机器人的局限性，特别是在交换敏感信息的情况下，例如在医疗保健或金融领域。使用AI的企业还需要预先了解谁拥有客户数据以及他们如何处理数据隐私。

组织必须认真承担这一责任，并致力于为客户和员工提供安全、准确、合乎道德的开发和使用AI所需的工具。在2019年的一份研究报告中，Gartner向数据和分析领导者提供建议：“与利益相关者达成有关AI伦理准则的协议。首先查看其他人使用的五个最常见的准则：以人为本，公正，提供可解释性，安全和负责任。”

在当今世界，在企业与公众之间建立牢固的关系变得越来越重要，服务提供了最大的机会来提升客户体验并促进增长。Govindarajan说：“这样做的价值越来越明显。当你应用了人工智能系统并且做得很好的时候，处理案例的成本降低了，解决案例的速度也提高了。这将为每个人带来巨大的价值。”