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    聯(lián)絡中心中的惰性人工智能(第3部分):察覺低水平的語義技術(shù)

    2022-06-22 08:33:03   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點擊:


      CTI論壇(ctiforum.com)6月22日消息(編譯/老秦): 現(xiàn)代聯(lián)絡中心力求比以往任何時候都更高效、更有生產(chǎn)力和更有利可圖,因此領(lǐng)導者轉(zhuǎn)向技術(shù)來提高績效也就不足為奇了。但并非所有解決方案都是平等的--雖然協(xié)作 AI 顯著提高了組織的效率,但惰性人工智能 卻非常普遍,而且用處不大。
      協(xié)作 AI從最好的座席那里學習,將這些習慣擴展到整個團隊,并在每次通話中為座席提供支持,并提供他們實際需要完成更多銷售的指導和洞察力。
      為了幫助您避免低效解決方案的時間和費用,我們將繼續(xù)在聯(lián)絡中心系列惰性人工智能 的第三部分中突出您應該避開的危險信號。這一次,我們正在討論語義技術(shù)。
      聯(lián)絡中心以對話為基礎(chǔ)。但人類交流遠不是二元的--它是微妙的、上下文的,甚至是模棱兩可的。雖然座席通常可以直覺客戶的意思,但惰性人工智能在這個領(lǐng)域的技能較低。
      語義技術(shù)為原本沒有意義的數(shù)據(jù)賦予意義。就像你無法回應說你不懂的語言的人一樣,建立在惰性人工智能基礎(chǔ)上的聯(lián)絡中心解決方案缺乏有效理解對話并提供相關(guān)支持作為回應的語義能力。
      那么,您如何確定自己正在投資一種能流利使用您的語言的解決方案呢?留意這些可能預示著惰性人工智能的陷阱。
      追求自動化而不是創(chuàng)新
      自動化重復、低價值和耗時的任務是提高員工生產(chǎn)力和減少工作日浪費的好方法。但僅提供自動化的解決方案可能隱藏了其低效的語義技術(shù)。
      例如,眾所周知,QA 抽樣和評分非常耗時、乏味,并且導致應用由小型、不完整數(shù)據(jù)集指導的解決方案。一些聯(lián)絡中心人工智能會自動對呼叫進行評分,以便管理人員可以專注于其他任務。雖然這會從經(jīng)理的待辦事項列表中刪除一項,但分數(shù)通常會在電話結(jié)束后幾天到達。此外,該解決方案無法提高運營效率。
      更好的解決方案可能會實時提醒經(jīng)理注意座席的合規(guī)錯誤,并提供定制的 QA 記分卡。然后,管理人員可以根據(jù)他們注意到的任何趨勢推出即時的劇本更改。但這種即時評分需要一定程度的語義能力,而惰性人工智能根本無法做到。
      因此,惰性人工智能專注于自動功能,如警報和關(guān)鍵字觸發(fā)的建議。它缺乏通過自然語言處理 (NLP) 構(gòu)建的更高級的語義理解。
      協(xié)作 AI 不需要修飾自動化。相反,它深入了解以提供動態(tài)、實時的支持,而這只有通過 NLP 和機器學習之類的東西才能實現(xiàn)。
      如果一個解決方案似乎熱衷于自動化但無法創(chuàng)新,這可能是語義技術(shù)乏善可陳的跡象。自動化任務可以幫助過度勞累的聯(lián)絡中心領(lǐng)導者保持頭腦清醒,但人工智能必須作為人類的創(chuàng)新補充,而不是自動化解決方案,才能解鎖新的成功水平。
      使用通話后數(shù)據(jù)關(guān)注"下一次"
      無法立即完成任務通常以關(guān)注未來的形式表現(xiàn)出來。有遠見并不壞,但每個聯(lián)絡中心負責人都知道最重要的電話是現(xiàn)在正在發(fā)生的電話。
      不幸的是,“現(xiàn)在”并不是惰性人工智能的工作方式。記住,先進的語義技術(shù)可以實時處理語言,但不發(fā)達的技術(shù)需要時間才能趕上。
      正因為如此,大多數(shù)聯(lián)絡中心 AI 主要提供可以在表面上應用于未來對話的通話后洞察力。但即使座席知道他們上次做錯了什么,他們也可能會忘記下次應用更改。
      緊張、意外的反對意見以及任何數(shù)量的其他可能性都可能使座席很難記住他們收到的所有"下一次"建議,但以未來為中心的建議是惰性人工智能能做的最好的建議。
      要讓人工智能真正脫穎而出,它必須實時工作,為座席和經(jīng)理提供即時支持。這種從關(guān)注未來到現(xiàn)在的轉(zhuǎn)變使企業(yè)能夠?qū)崟r應用解決方案,滿足更多客戶并提供更好的結(jié)果。
      并非每個解決方案都內(nèi)置了足夠高效以實時工作的自然語言處理。警惕具有大量呼叫后數(shù)據(jù)但幾乎沒有實時支持的聯(lián)絡中心人工智能。
      依賴關(guān)鍵字,忽略上下文
      在聯(lián)絡中心人工智能中使用關(guān)鍵字作為語義技術(shù)的一部分并沒有錯。事實上,關(guān)鍵字應該有助于塑造解決方案對對話的理解,但它們不應該運行整個操作。
      想象一下,聽到"我很想下訂單,只是現(xiàn)在不行"這句話,并且只理解"下訂單"這兩個詞。你有限的理解會讓你相信說話者實際上有興趣購買--當解決方案過于依賴關(guān)鍵字匹配時,就會發(fā)生這種情況。
      更強大的語義技術(shù)(如基于意圖的語音處理)會考慮整個對話的上下文以真正理解它。這需要惰性人工智能 無法掌握的深度學習技術(shù)。
      用更好的語義技術(shù)加強溝通
      有很多聯(lián)絡中心 AI 建立在平庸的語義技術(shù)之上。但也有一些系統(tǒng)先進到足以顯著改善整體運營。
      當您尋找正確的解決方案時,請記住這些惰性人工智能 的跡象。不要忘記檢查實時功能,以確保系統(tǒng)足夠先進以支持即時改進。
      作為行業(yè)領(lǐng)先的實時指導解決方案,Balto了解與構(gòu)建高效協(xié)作 AI 相關(guān)的挑戰(zhàn)。我們也知道,如果支持沒有實時到達,那么它就來得太晚了,最終無法產(chǎn)生積極的變化。實時對于通過更好的對話來改善聯(lián)絡中心的運營至關(guān)重要。
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