الدليل الشامل للذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء (2025)

منظمه العفو الدوليه chatbots

تُعد روبوتات الدردشة الآلية بالذكاء الاصطناعي أكثر أشكال الذكاء الاصطناعي المستخدمة في خدمة العملاء اليوم.

ولأنها تتصل بالأدوات الموجودة لدى الفرق، فهي رائعة في التعامل مع الأسئلة المتكررة ومنع تراكم قائمة الانتظار. 

يمكنهم أيضًا سحب الإجابات من مراكز المساعدة أو التحقق من حالات الطلبات. 

وبما أنها لا تنام، يمكن للعملاء الحصول على المساعدة متى احتاجوا إليها.

Generative AI

يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي - كما يوحي اسمه - على توليد محتوى جديد مثل النصوص أو الصور أو الموسيقى أو الأكواد، من خلال تعلم أنماط من البيانات الموجودة. 

يستخدم نماذج التعلم العميق (مثل النماذج اللغوية الكبيرة) لفهم البنية والأسلوب، ثم توليد مخرجات أصلية استجابةً للمطالبات.

من المحتمل أنك على دراية بأدوات مثل ChatGPT أو DALL-E أو MusicLM - هذه كلها أمثلة على الذكاء الاصطناعي التوليدي في العمل. 

في خدمة العملاء، يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في الغالب للكتابة. قد يعني ذلك مساعدة chatbot لية على التوصل إلى ردود أكثر طبيعية أو تلخيص محادثة طويلة ذهاباً وإياباً في ملخص سريع. 

حتى أن بعض الفرق تستخدمه لتحويل الأسئلة الشائعة إلى مقالات مساعدة.

وكلاء الذكاء الاصطناعي

إذا كنت قد قرأت عنوانًا تقنيًا في العام الماضي، فربما تكون قد سمعت عن وكلاء الذكاء الاصطناعي. 

تم تصميم هذا النوع من البرامج ليس فقط لإنشاء محتوى أو الاستجابة للمطالبات، ولكن لاتخاذ إجراءات هادفة نحو هدف محدد. 

إذا كنت تبني على نظام أساسي مرن للذكاء الاصطناعي، فلا حدود لكيفية تطبيق وكلاء الذكاء الاصطناعي على سير عمل خدمة العملاء. 

إنها عامل تمكين رئيسي في أتمتة العمليات الذكية وأتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي، وهي قادرة على التعامل مع المهام متعددة الخطوات عبر الأدوات.

يمكنك إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي يقرأ رسالة العميل، ويتحقق من حالة طلبه في Shopify، ويرسل تحديثًا - كل ذلك دون تدخل بشري. 

أو وكيل ذكاء اصطناعي يرشد العميل إلى سياسة الإرجاع الخاصة بك، ويُنشئ ملصق إرجاع، ويُحدِّث التذكرة في Zendesk.

عندما يتعلق الأمر بوكلاء الذكاء الاصطناعي، لا حدود لما يمكن تحقيقه. اقرأ عن بعض الأمثلة الأخرى لوكلاء الذكاء الاصطناعي هنا.

على عكس روبوتات الدردشة الآلية التي تعتمد على التعليمات المتبادلة بين الروبوتات التي تعتمد على التعليمات المتبادلة بين الروبوتات والذكاء الاصطناعي. يمكنه معرفة ما يجب أن يحدث وكيفية تحقيقه، وتعديل سلوكه بناءً على النتائج. 

المساعدون الصوتيون

تتمحور خدمة العملاء حول المحادثات، لذلك من المنطقي أن يتم نشر معظم المساعدين الصوتيين الذين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي لدعم الخدمة. 

فهي تستخدم خاصية التعرّف على الكلام لمعرفة ما يقوله شخص ما، وتحويل النص إلى كلام للرد عليه، وكل ذلك في الوقت الفعلي. 

قد تفكر: لماذا تزعج نفسك بالصوت بينما تعمل الدردشة بشكل جيد؟ سؤال وجيه. 

تعتمد بعض الشركات على الصوت لأن هذه هي الطريقة التي يتوقعها عملاؤها بالفعل للتفاعل مع العملاء، مثل الاتصال بالبنك أو خط الدعم. 

في هذه الحالات، غالبًا ما يكون من الأسرع في كثير من الأحيان أن تقول ما تريده بدلاً من كتابته. وبالنسبة للأشخاص الذين لا يشعرون بالراحة مع الواجهات الرقمية، يمكن أن يبدو الصوت أكثر طبيعية.

كما أن 90% من الأشخاص يعتقدون أن البحث الصوتي أسهل من البحث عبر الإنترنت، لذا من الواضح أن هناك طلبًا على استخدام الصوت.

في بيئة خدمة العملاء، يجيب المساعدون الصوتيون على الأسئلة الروتينية، ويوجهون المستخدمين خلال مهام الخدمة الذاتية مثل إعادة تعيين كلمة المرور أو التحقق من رصيد الحساب.

التعلّم الآلي

يتم الحديث عن "التعلم الآلي" كثيرًا، ونعم، إنها كلمة طنانة بعض الشيء. ولكن وراء هذه الضجة، هناك طرق حقيقية وملموسة تظهر في دعم العملاء.

يتمحور التعلم الآلي في جوهره حول تحسّن الأنظمة في اكتشاف الأنماط - ليس لأن شخصًا ما برمج كل قاعدة، ولكن لأنه رأى ما يكفي من الأمثلة لاكتشافها. 

هذه هي الطريقة التي يعرف بها فلتر الرسائل غير المرغوب فيها ما يجب أن تلتقطه، أو كيف يخمن Netflix ما ستشاهده بعد ذلك.

في خدمة العملاء على سبيل المثال، يمكن لنموذج التعلم الآلي أن يساعد فريق خدمة العملاء على التنبؤ بالتذاكر التي من المرجح أن تتصاعد أو تحديد الأنماط في شكاوى العملاء قبل أن تصبح مشاكل أكبر.

للبدء، لستَ بحاجة إلى إنشاء نموذجك الخاص؛ فالعديد من المنصات مثل Botpress تقدم أدوات التوصيل والتشغيل التي يمكن تخصيصها ببيانات الدعم السابقة لفريقك.

أتمتة الدعم المعقّد باستخدام chatbot الآلي للذكاء الاصطناعي

إن مساعدة العملاء في الرهون العقارية أو خطط التقاعد ليست بالأمر السهل - فكلاهما عمليات منظمة للغاية ويدوية تاريخياً. بالنسبة لبنك VR Bank، كان هذا يستهلك الموارد والنطاق الترددي للفريق.

قام بنك VR ببناء chatbot آلي يعمل بالذكاء الاصطناعي للتعامل مع هذه المهام. من خلال الجمع بين فهم اللغة الطبيعية وتصميمchatbot الآلية، أنشأنا chatbot لياً يرشد المستخدمين خلال القرارات المالية الحساسة ويغذي البيانات مباشرةً في نظام إدارة علاقات العملاء.

هذا chatbot وحده يوفر الآن على بنك VR أكثر من 530,000 يورو سنوياً. 

توسيع نطاق الدعم مع وكيل الذكاء الاصطناعي

عندما تدعم مئات الآلاف من المستخدمين، يمكن أن تتراكم الأسئلة حتى الصغيرة منها بسرعة. 

كان هذا هو التحدي الذي واجهته شركة Extendly: كيفية مواكبة الطلب المتزايد دون استنزاف فريق الدعم الخاص بهم أو التضحية بوقت الاستجابة.

لذلك ساعدنا في بناء وكيل ذكاء اصطناعي يعمل مثل مندوب دعم افتراضي: فهو يفهم ما يطلبه المستخدمون ويمكنه حتى اتخاذ إجراءات مثل إنشاء تذاكر أو تصعيد المشكلات من تلقاء نفسه. 

يتم توصيل الوكيل بأدوات إدارة علاقات العملاء والأدوات الداخلية الخاصة بهم، ويصبح أكثر ذكاءً كلما تعلم من المحادثات السابقة. 

هكذا تمكنوا من دعم 400,000 مستخدم دون الحاجة إلى مضاعفة فريقهم.

خدمة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع

سواء كان ذلك في الساعة 3 صباحًا في يوم عطلة أو في ذروة موسم التسوق، يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع أسئلة العملاء على الفور. 

يساعد هذا النوع من الدعم الدائم الشركات على خدمة الجمهور العالمي وإسعاد العملاء على مدار الساعة. كما أنه يقلل الضغط على الموظفين، الذين لم يعودوا مضطرين إلى التمدد لتغطية كل منطقة زمنية.

زيادة رضا العملاء

تتوقع شركة Gartner أن 80% من فرق خدمة العملاء ستستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين تجربة العملاء. 

وذلك لأن العملاء يحصلون على مساعدة أسرع وأكثر دقة دون الانتظار في الانتظار أو تكرار الكلام.

زيادة إنتاجية الموظفين

يعزز الذكاء الاصطناعي الكفاءة من خلال تولي المهام المتكررة التي تستغرق وقتاً طويلاً. ويمكنه إنشاء التقارير أو جدولة الرسائل أو إدارة تدفقات العمل أو تشغيل عمليات المتابعة كل ذلك دون جهد يدوي. 

ونتيجة لذلك، يمكن لفرق العمل تحويل تركيزها من إدارة المهام الدقيقة إلى قيادة الاستراتيجية. ليس من المستغرب أن 63% من الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي أبلغت عن تحسن الكفاءة في جميع عملياتها.

كفاءة التكلفة

أبلغت الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي عن انخفاض بنسبة 52% في تكاليف العمالة. 

وذلك لأن الذكاء الاصطناعي يعمل على أتمتة المهام التي تستغرق وقتاً طويلاً مثل إدخال البيانات والتعامل مع طلبات العملاء الشائعة. فبدلاً من توظيف المزيد من الأشخاص لإدارة هذا العمل، يمكن للفرق الاعتماد على الذكاء الاصطناعي للقيام بذلك على الفور وعلى مدار الساعة وبدون فترات راحة.

تجارب العملاء الشخصية للغاية

من خلال الوصول إلى تاريخ العميل وتفضيلاته وسلوكه، يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص التفاعلات في الوقت الفعلي. 

إن الدعم المخصص مثل هذا يبني الثقة، وهذا هو السبب في أنه أصبح عاملاً رئيسياً يميز فرق الدعم الحديثة.

1. أتمتة دعم العملاء من البداية إلى النهاية

في رأيي المتواضع، فإن الطريقة الأكثر فعالية من حيث التكلفة التي رأيت أن الذكاء الاصطناعي يحسّن خدمة العملاء هي من خلال روبوتات الدردشة الآلية التي تتعامل مع الطلبات الشائعة من البداية إلى النهاية.

تقوم شركة HostifAI - شريك Botpress التي تنشئ خدم ومساعدين افتراضيين للموظفين للفنادق - بهذا الأمر على أكمل وجه. 

يمكن للضيوف مراسلة فنادقها العديدة من خلال WhatsApp أو Messenger أو Telegram والتواصل فوراً مع مساعد متعدد اللغات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع يساعدهم على تسجيل الوصول ثم حجز العشاء وحجز الجولات السياحية المحلية، كل ذلك من خلال chatbot. يقوم المساعد بتوجيه الضيف خلال كل خطوة، وتأكيد الحجز، وتحديث الأنظمة الداخلية.

وإليك المعضلة: 75% من هذه المحادثات لا تحتاج أبدًا إلى عامل بشري.

هذا ما يجب أن يفعله chatbot الرائع لخدمة العملاء.

2. توصيات المنتجات المخصصة

أحد الأسباب التي تجعلني ألجأ إلى نتفليكس في كثير من الأحيان هو شعوري بأنها تعرف مسبقاً ما أريد مشاهدته.

اتضح أن هذا هو الذكاء الاصطناعي الذي يتعلم مما فعلته من قبل لمساعدتي في الوصول إلى شيء أريد أن أضغط على "تشغيل".

ينطبق هذا النهج نفسه في خدمة العملاء. يمكن للذكاء الاصطناعي توجيه المستخدمين إلى المنتج أو الخدمة المناسبة من خلال التعلم من سلوكهم أو تفضيلاتهم في المحادثة. 

وبدلاً من إجبار الأشخاص على التمرير عبر قائمة لا نهاية لها من الخيارات، يعمل الذكاء الاصطناعي كدليل مساعد من خلال طرح بعض الأسئلة المستهدفة، ثم التوصية بخطة ما.

3. تحليل مشاعر العملاء

يعد فهم شعور العملاء تجاه العلامة التجارية أمرًا أساسيًا لزيادة المبيعات وبناء الولاء. 

والأخبار السارة! هناك الكثير من أدوات الذكاء الاصطناعي التي تحلل مراجعات العملاء ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي لتحديد مشاعرهم.

أدوات معالجة اللغة الطبيعية مصممة لهذا النوع من العمل. فهي تنقّب في النصوص غير المنظمة مثل مراجعات العملاء، ونصوص الدردشة، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي لاستخراج الرؤى. فكّر في أشياء مثل المشاعر، أو الشكاوى المتكررة، أو ملاحظات المنتج. 

(لأنه لنكن واقعيين، لا يوجد موظف يرغب في قضاء ساعات في تمشيط ذلك).

ومن بين الأدوات التي أفضّلها أداة Qualtrics Social Connect التي تجمع المحادثات من قنوات مثل Instagram WhatsApp وفيسبوك في مكان واحد. 

وإذا كنت مستعداً للتعمق أكثر، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي المدمج مع البرمجة اللغوية العصبية معالجة محادثات الدعم في الوقت الفعلي تلقائياً وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

4. التحليلات التنبؤية 

هل رأيت من قبل خدمة تذكّر مستخدمًا بالتجديد قبل أن ينسى مباشرةً؟ أو منصة تشير إلى نشاط غير عادي قبل أن يبلغ أي شخص عن مشكلة ما؟ هذه هي التحليلات التنبؤية.

من خلال تحليل السلوك السابق - مثل أنماط الاستخدام والخطوات التالية الشائعة - يمكن للذكاء الاصطناعي توقع ما قد يحتاجه المستخدم والتصرف قبل أن يطلبه. وقد يؤدي ذلك إلى تشغيل تدفق الدعم أو حل مشكلة بشكل استباقي قبل أن تتفاقم.

بالنسبة للمؤسسات التي لديها منتجات مادية، يساعد الذكاء الاصطناعي التنبؤي على التنبؤ بالطلب وتقليل لحظات "نفاد المخزون" المخيفة. 

يمكن للفرق التخطيط بذكاء أكبر من خلال مراعاة المبيعات التاريخية والاتجاهات الموسمية والمتغيرات الخارجية الأخرى.

5. نسخ المكالمات وتحليلها

يعمل الذكاء الاصطناعي الصوتي على إعادة تشكيل الدعم القائم على الهاتف من خلال تحويل المحادثات إلى بيانات يمكن للفرق استخدامها فعلياً. 

على سبيل المثال، يتصل أحد العملاء للتحقق من عملية شراء حديثة. 

يقوم وكيل مدعوم بالذكاء الاصطناعي بالرد على المكالمة، وتأكيد هويتهم، ومشاركة تفاصيل الشحن، وإذا كانت المشكلة تتطلب المزيد من الدعم، يقوم بتوجيه المكالمة إلى وكيل مباشر مع ملخص سريع لما تمت مناقشته بالفعل.

6. أتمتة مهام الدعم الداخلي ذات الحجم الكبير

في مواجهة التحدي المتمثل في دعم ملايين المستخدمين، قامت شركة Ruby Labs ببناء وكلاء ذكاء اصطناعي لأتمتة سير عمل خدمة العملاء الداخلية. 

يقوم هؤلاء الوكلاء بإدارة عمليات إلغاء الاشتراكات بشكل مستقل، ومعالجة المبالغ المستردة، واستكشاف المشكلات الفنية وإصلاحها، وحتى تقييم سجل المدفوعات للإبلاغ عن عمليات الاحتيال المحتملة. 

من خلال التكامل مع أدوات خارجية مثل Stripe وتقديم تدفقات مخصصة بناءً على سلوك المستخدم، يعمل الوكلاء كموظفين رقميين أذكياء.

في النهاية، قامت مختبرات Ruby Labs بأتمتة أكثر من 4 ملايين جلسة دعم شهرياً بمعدل حل 98%. 

1. وضع أهداف واضحة

قبل اختيار أي تقنية، كن واضحًا بشأن ما تحاول إصلاحه. اسأل:

• ما هي المهام التي تستهلك وقت الفريق؟
• ما هي النتائج التي تحتاج إلى تحسين؟ 
• أين الاحتكاك في العملية الحالية؟

تجاوز الافتراضات. تحدث إلى فرق الدعم وقادة العمليات والمحللين. ابحث في سجلات الدردشة، وعلامات التذاكر، وملاحظات المستخدمين لتحديد نقاط الألم الحقيقية.

من هناك، قم بمطابقة المشكلة مع حل الذكاء الاصطناعي المناسب.

بدون هدف واضح، فإنك تخاطر ببناء أداة مكلفة لا تحل أي شيء. ابدأ بنقطة الألم ودع ذلك يوجه تنفيذ الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

2. اختر منصة

بعد وضع أهدافك في مكانها الصحيح، ابحث عن الأدوات التي تدعمها. 

ابدأ بما تستخدمه بالفعل. تشتمل العديد من برامج إدارة علاقات العملاء ومكاتب المساعدة ومنصات الدعم بالفعل على ميزات الذكاء الاصطناعي مثل وضع العلامات التلقائي أو توجيه التذاكر أو تحليل المشاعر. 

إذا كانت هذه الأدوات لا تغطي احتياجاتك، فابحث في أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة ولكن تأكد من أنها تتكامل بسهولة مع ما يستخدمه فريقك بالفعل.

يجب أن تتصل المنصة المناسبة بسير عملك، لا أن تنشئ أنظمة جديدة. 

أعط الأولوية للأدوات التي يسهل صيانتها والمصممة للتعامل مع أنواع المحادثات التي يجريها المستخدمون لديك بالفعل.

أفضل منصة للذكاء الاصطناعي هي المنصة التي تعمل مع الأنظمة التي لديك وتتوسع مع نموك.

3. قم بإعداد بياناتك

الذكاء الاصطناعي ذكي بقدر ذكاء البيانات التي تغذيه بها.

قبل أن تتعمق في الأمر، قم بتقييم ما لديك: نصوص الدردشة، وسجلات التذاكر، ومحتوى قاعدة المعرفة، وسجلات إدارة علاقات العملاء. 

قم بتنظيف التكرارات وإصلاح التناقضات والتأكد من أن كل شيء مُصنَّف بطريقة يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها.

هذا ما يجعل ذكاءك الاصطناعي مستعدًا للتعلم والتحسن فعليًا بمرور الوقت.

4. بناء الحل

بعد تحديد الأهداف وتجهيز البيانات، تكون الخطوة التالية هي التنفيذ. 

في معظم الحالات، تقوم الشركات إما (أ) بعقد شراكة مع أحد البائعين، أو (ب) العمل مع مطورين داخليين، أو (ج) استخدام منصات منخفضة التعليمات البرمجية لنشر الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى عمل كبير في مجال التطوير. 

سواء كنت تطلق chatbot للذكاء الاصطناعي أو وكيل ذكاء اصطناعي أو نموذجاً تنبؤياً، يجب أن يعكس الإعداد مدى تعقيد حالة الاستخدام ومستوى الراحة التقنية لفريقك.

بالنسبة لروبوتات الدردشة الآلية والوكلاء الافتراضيين، تشمل هذه المرحلة:

• تحديد تدفقات الترحيب والمقاصد الرئيسية (حالة الطلب، والإرجاع، والإلغاء، والأسئلة الشائعة)
• إعداد قواعد التسليم لدعم الوكلاء
• معالجة حالات إعادة المحاولة والاحتياطية للحالات الطارئة
• الاتصال بواجهات برمجة التطبيقات للحصول على بيانات مباشرة (على سبيل المثال، تحديثات الشحن، وعمليات البحث في إدارة علاقات العملاء، وتوافر التقويم)
• تخزين السياق مثل أرقام الطلبات، أو التفضيلات، أو سجل المحادثة

ولا تنسى عمليات التكامل. 

يعمل الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء بشكل أفضل عندما يتحدث إلى بقية stack: Zendesk للدعم، أو Stripe للمدفوعات، أو Shopify للطلبات، أو أنظمتك الداخلية عبر واجهات برمجة التطبيقات المخصصة.

قام زملائي الموهوبون بإعداد برنامج تعليمي مجاني حول كيفية توصيل روبوتات الدردشة بـ Zendesk:

5. الاختبار والتكرار

قبل بدء البث المباشر، ضع ذكاءك الاصطناعي في اختبار محكوم. 

قم بتشغيل عمليات محاكاة باستخدام سيناريوهات واقعية واختبار حالات الحافة لمعرفة كيفية أدائها. 

ابحث عن نقاط الاحتكاك مثل سوء فهم النوايا والتدفقات المسدودة. قم بإجراء تعديلات قبل الإطلاق. 

استخدم هذه المرحلة لجمع الملاحظات السريعة وتحسين المنطق. فقط بمجرد أن يعمل بشكل متسق في بيئات الاختبار يجب أن تنتقل إلى النشر الكامل.

6. النشر والمراقبة

بمجرد نشر الحل الخاص بك، ستتعرف بسرعة على ما ينجح وما لا ينجح. 

بيانات الاستخدام هي حلقة التغذية الراجعة الأكثر قيمة. ستبدأ في معرفة كيف يتعامل النظام مع التباين في العالم الحقيقي، وأين ينجح وأين يحتاج إلى ضبط دقيق.

تتضمن بعض المقاييس التي يجب مراقبتها بعد الإطلاق ما يلي:

• معظم الإجراءات أو النوايا التي تم تشغيلها
• نقاط الفشل (مثل المنطق الاحتياطي، والتنبؤات منخفضة الثقة)
• الوقت اللازم لحل المشكلة أو إكمال المهمة
• الدقة مقابل المعايير البشرية
• معدلات التصعيد أو التسليم

إذا كنت تستخدم chatbotلية، فإن الأمر يستحق البحث في تحليلاتchatbot . فهي ستخبرك بالكثير عن الأمور التي تنجح والأشياء التي تخرج عن المسار الصحيح.

نصيحة احترافية: احتفظ بسجل تحسين الذكاء الاصطناعي، وهو عبارة عن مستند بسيط قيد التشغيل تتعقب فيه المشكلات والدروس المستفادة المتعلقة بأنظمة الذكاء الاصطناعي لديك. قم بمراجعته بانتظام (أنصحك كل أسبوعين) لتتبع التغييرات وتسجيل الأنماط الجديدة. 

وأخيراً، سواء كنت تركّز على تحسين تجربة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي أو أتمتة المهام الداخلية مثل إصدار التذاكر بالذكاء الاصطناعي، فمن المهم تتبع تأثير الأعمال. 

ابدأ بحساب عائد الاستثمار. إليك كيفية قياس عائد الاستثمار لروبوتات الدردشة الآلية لخدمة العملاء.

الهدف هنا هو البقاء استباقيًا: لا يحسّن الذكاء الاصطناعي من نفسه دون تغذية راجعة مستمرة.

ما هي المدة التي يستغرقها عادةً نشر حل خدمة عملاء الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية؟

قد يستغرق الأمر من بضعة أسابيع إلى عدة أشهر لنشر حل خدمة عملاء قائم على الذكاء الاصطناعي، اعتماداً على مدى تعقيده. يمكن أن يتم نشر chatbot الأسئلة الشائعة الأساسي في غضون يوم واحد، بينما يمكن أن يستغرق وكيل الذكاء الاصطناعي المتكامل من شهرين إلى ثلاثة أشهر. يمكن أن تستغرق عمليات النشر الكبيرة للمؤسسات الكبيرة ذات الأنظمة المخصصة ومتطلبات الامتثال 6 أشهر للنشر.

هل تعمل أدوات خدمة عملاء الذكاء الاصطناعي بشكل متساوٍ عبر اللغات والثقافات المختلفة؟

تختلف فعالية أدوات خدمة عملاء الذكاء الاصطناعي من لغة إلى أخرى لأن أدوات خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي تتغير فعاليتها عبر اللغات لأن LLMs خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي يتم تدريبها بشكل مكثف على لغات مثل اللغة الإنجليزية، مما يجعلها أقل دقة في اللغات التي تحتوي على بيانات تدريب أقل. كما يمكن أن تتسبب الفروق الثقافية الدقيقة واللغة العامية في حدوث سوء فهم، لذلك عادةً ما تحتاج الشركات التي تدعم أسواقاً متنوعة إلى الاستثمار في التدريب والاختبار متعدد اللغات في كل منطقة لغوية لضمان الجودة.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع تفاعلات العملاء العاطفية أو الحساسة للغاية بفعالية؟

يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع العديد من التفاعلات العاطفية أو الحساسة بفضل تحليل المشاعر، مما يساعد على اكتشاف المشاعر السلبية أو الضيق. وهو فعّال بشكل عام في التعامل مع مشكلات مثل فشل الخدمة، حيث يحافظ منطق التصعيد على مهنية الاستجابات. ومع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي يكافح مع المحادثات الشخصية العميقة التي تنطوي على مشاعر حادة لأنه يفتقر إلى التعاطف الحقيقي. في هذه الحالات، يظل العملاء البشريون ضروريين.

كيف أقوم بتدريب الذكاء الاصطناعي على عكس صوت علامتي التجارية ونبرة صوتها المحددة في محادثات العملاء؟

لمواءمة الذكاء الاصطناعي مع صوت علامتك التجارية وأسلوبها، ستحتاج إلى تدريبه على البيانات الخاصة بالعلامة التجارية. غالباً ما توفر الشركات أدلة الأسلوب أو نصوص المحادثات الحالية حتى يتعلم الذكاء الاصطناعي كيفية التواصل بأسلوب العلامة التجارية. تدعم العديد من من منصات الذكاء الاصطناعي إعدادات نغمة قابلة للتكوين لضبط كيفية استجابة الذكاء الاصطناعي. كما أن المراجعات المستمرة للتفاعلات الحقيقية تساعد أيضاً في تحسين النظام، مما يضمن اتساقه مع شخصية علامتك التجارية بمرور الوقت.

ما نوع الصيانة التي يتطلبها نظام خدمة عملاء الذكاء الاصطناعي بعد الإطلاق؟

يتطلب نظام خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي صيانة مستمرة بعد الإطلاق، بما في ذلك تحديث بيانات التدريب لتعكس المنتجات أو السياسات الجديدة، ومراقبة سجلات المحادثة بحثاً عن الأخطاء أو الثغرات، وإعادة تدريب النماذج إذا انخفضت الدقة. تحتاج الشركات أيضاً إلى تتبع مقاييس الأداء، مثل معدلات حل المشكلات ورضا العملاء، وتحسين تدفقات المحادثة باستمرار للتكيف مع توقعات العملاء المتغيرة.