联络中心人工智能｜使用案例及如何入门

1.接受客户咨询

联络中心的人工智能座席首先要处理来自电话、即时聊天、电子邮件或消息应用程序等多个渠道的客户请求。人工智能语音助手和聊天机器人使用自然语言理解（NLU）来解释客户的意图，识别关键细节，如紧急程度和具体要求。

例如，如果客户询问 "我的订单在哪里？"，人工智能代理就会将其识别为跟踪请求，从系统中检索相关订单详情，并立即做出回应。

2.了解背景

联络中心的人工智能会考虑情境，以提供更准确的回复。它可以分析以往的互动和购买记录，从而提供个性化的帮助，而不是一般的回复。

询问退款事宜的客户将收到基于其过去订单的相关更新，从而避免不必要的来回奔波。 

3.检索和处理信息

一旦识别出意图和上下文，人工智能就会与客户关系管理和知识库等后台系统连接，从而找到准确的细节。

如果客户要求修改订单，人工智能会查找账户记录，并在符合条件的情况下启动流程。在排除故障时，它会根据所描述的问题确定相关指南或建议适当的下一步措施。 

在更复杂的情况下，人工智能可能会收集更多细节，然后再将请求升级到代理。

4.生成回复

人工智能根据收集到的数据生成回复。它能确保回复是

• 情境感知：人工智能会根据客户过去的互动记录和具体要求，考虑做出个性化的回应。
• 可操作：如果流程需要客户输入信息，如确认订单变更，人工智能就会提供清晰的分步说明。
• 自适应：根据库存可用性或政策更新等实时条件动态调整响应。

例如，如果客户询问订单状态，人工智能不会只提供一个跟踪号码。它还会解释预计交付时间，并提出改道或加急运输等建议。

5.升级到人工代理

当人工智能联络中心无法完全解决问题时，它会将客户转给员工，同时：

• 传输对话历史记录，让客户无需重复。
• 提供背景情况，总结关键细节，如意图和尝试的解决方案。

在需要专业协助的情况下，人工智能会根据专业知识或紧急程度对请求进行路由。计费问题可能会转到财务专家那里，而技术问题则会转到 IT 支持部门。 

6.监测绩效 

处理互动后，联络中心人工智能会分析其性能，以优化未来的响应并提高效率。

• 跟踪遏制率。
• 分析客户情绪。
• 检测常见痛点。

7.不断学习和提高

联络中心人工智能通过分析互动，并根据实际使用情况进行调整，从而不断提高其准确性和有效性。

• 更新回复：人工智能会根据客户的互动情况改进回复，使其更加准确和相关。
• 扩展知识：纳入新信息，如政策变化或产品更新，以保持与时俱进。
• 提高效率：人工智能通过优化工作流程和减少不必要的升级来适应反复出现的问题。

先进的呼叫路由可提供高效支持

利用算法，人工智能可以根据来电者的详细资料和服务需求，将客户引导至合适的座席或自动服务。人工智能不依赖于基本的菜单选择，而是通过分析多种因素来确定最佳行动方案。

• 客户历史和意图：人工智能会查看过去的互动，以确定客户是否有开放的支持票据或正在处理的问题，从而确保服务的连续性。
• 问题类型和复杂程度：简单的请求，如密码重置或订单跟踪，可由自动系统处理，而更复杂的查询则转给专门的代理。
• 紧迫性和情感分析：人工智能可检测客户语音或信息中的挫折感或紧迫感，优先处理需要立即关注的案例。

交互式语音应答（IVR）人工智能

人工智能 IVR 系统通过使用自然语言处理(NLP) 来解释和回应口语请求，从而改进了传统的呼叫处理方式。 

人工智能 IVR 不强迫客户浏览死板的按钮式菜单，而是让他们自然地说话，从而提高效率和用户体验。

企业可以实施 IVR 系统，让呼叫者通过语音或键盘输入请求信息。传统上，这些系统依靠双音多频（DTMF）信号来触发预录信息或文本到语音的响应。随着人工智能和 NLP 的发展，IVR 已支持更自然的互动

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促进客户参与的聊天机器人

要减轻呼叫中心的压力，首先要使用人工智能联络中心聊天机器人，高效处理日常客户咨询。这些虚拟座席可让客户快速获得常见问题的答案，而无需等待。

通过与后台系统集成，联络中心的人工智能聊天机器人可以提供订单的实时更新，甚至还能协助客户管理。 

主动联系客户

人工智能系统会通知客户即将到来的预约或付款截止日期。企业还可以利用人工智能根据客户的偏好发送个性化促销信息，在提高参与度的同时减少错失良机。

客户情感分析

为了解客户情绪，人工智能工具会在互动发生时对其进行分析。 

如果检测到挫折感，系统就能将案例优先升级。企业还可以利用情感趋势来改进座席人员培训并完善客户服务策略。 

通过持续监控多个渠道的反馈，人工智能有助于在影响客户满意度之前发现反复出现的问题。

实时代理协助

联络中心人工智能聆听实时客户互动，并根据需要从知识库和以往互动中提取相关信息。它通过以下方式提高座席效率

• 根据客户的问题检索有用的资源，如常见问题或故障排除指南。
• 识别以往的互动，提出与客户历史相符的解决方案。
• 识别挫折感或紧迫感，使座席人员能够优先处理关键对话。
• 自动进行通话转录和摘要，减少人工记录的需要。

多语言支持

人工智能翻译工具消除了语言障碍，使企业能够用多种语言为客户提供帮助。无论是通过聊天还是语音，人工智能都能确保沟通顺畅，而无需庞大的多语言支持团队。

欺诈检测和安全筛查

人工智能分析语音模式和验证尝试，以识别可疑活动。如果发现异常，系统会要求进行额外验证，或将案件上报给安全专家。

1.确定范围

创建联络中心人工智能代理的第一步很简单--它要做什么？首先要清楚地勾勒出人工智能代理的目的。

决定是否侧重于

• 客户咨询
• 代理协助
• 呼叫路由
• 主动参与
• 这些服务的组合

明确定义范围可确保人工智能代理旨在满足特定业务需求，并改善整体客户支持。

2.选择一个平台

选择支持 NLP 和自动化的人工智能平台，同时确保实时数据检索和集成。

人工智能代理平台不乏选择。如果您正在寻找灵感，我们精心挑选的顶级人工智能平台列表将是一个很好的开始。

在评估联络中心人工智能平台时，应考虑以下因素：

• 与客户关系管理和票务系统兼容
• 支持文本和语音交互
• 符合企业需求的定制选项
• 可扩展性，以应对不断增长的客户需求

在联络中心人工智能方面，Botpress 等平台提供了先进的工具，包括自主节点（Autonomous Nodes），使LLM 代理能够决定何时遵循结构化工作流程或动态生成响应。开发人员可以使用纯语言提示来指导人工智能，从而更容易创建自适应、情境感知型虚拟座席，实时处理客户互动。

3.整合工具和知识库

选择平台后，下一个重要步骤就是整合与人工智能工作流程相关的工具、平台或系统。

低代码平台会提供预建集成。灵活的聊天机器人平台会提供定制集成--开发人员可以集成您使用的任何内部系统或平台，您希望聊天机器人能与之协同工作。

您还需要创建知识库供聊天机器人使用，如官方政策和程序、更新的等待列表或法律要求等。

4. 测试并改进

即使在部署了联络中心人工智能代理之后，也会不断有改进的机会。真实世界的互动将揭示人工智能可以如何改进，从响应的准确性到更有效地处理复杂的客户问题。

确保您的计划包含对人工智能代理进行重申的功能--这是迄今为止最大化投资回报率的最佳方式。

5.部署 

一旦您的联络中心人工智能代理准备就绪，就该部署它并将其集成到您的客户服务操作中。有多种方法可以让人工智能接入：

• 在 IVR 系统中实施该功能，协助处理呼入电话。
• 将其作为即时聊天小工具部署到您的网站上。
• 将其与Zendesk 或 Salesforce 等客户服务平台整合。
• 将它连接到信息渠道，如 WhatsApp、FacebookMessenger 或Slack 等消息渠道，实现无缝客户互动。

为确保发挥最大作用，应将其可用性传达给客户和支持团队。适当的入职培训和宣传将帮助用户有效地与人工智能代理接触，最大限度地发挥其在简化联络中心运营方面的价值。

6.监控

优质的人工智能代理平台将提供持续的分析，以跟踪性能并确定需要改进的领域。对关键指标的监控可确保人工智能继续加强客户支持，而不是制造新的低效。

• 实时分析有助于衡量响应的准确性和遏制率。如果联络中心的人工智能座席人员经常将本应由其处理的案件升级，则可以进行调整以改进其响应。
• 对话日志可帮助企业深入了解反复出现的问题，从而完善工作流程并增强客户互动。如果某些话题会导致挫败感，更新培训数据或改进自动化就会有所帮助。

如果有聊天机器人分析功能，企业就可以跟踪参与模式，找出人工智能需要进一步优化的地方。