人工智能为何改变联络中心格局
让我们来看看联络中心中各种 AI 用例中的几个。
一个备受关注的便捷 AI 呼叫 联络中心的 AI 用例 中心解决方案是引入更智能的 AI 聊天机器人。AI 聊天机器人、虚拟助手和类似技术提供了一种管理大量呼叫的简便方法。通过允许聊天机器人处理更基本的查询，客户能够自行解决一些问题，同时腾出时间让客服人员将注意力集中在更复杂的问题上，从而改善所有客户的 CX。
提高运营效率并降低成本
联络中心每天必须处理许多重复性任务。安排预约、回答常见问题、做笔记和质量保证都是繁琐且耗时的工作。虽然这些任务必不可少，但它们通常不 萨尔瓦多电报号码 是“推动发展”的高价值工作。通过使用 AI 自动执行这些任务，呼叫中心可以显著提高效率，摆脱简单但 联络中心的 AI 用例 重复的工作，腾出空间来完成需要更多人性化干预的宝贵任务。这种工作流程还可以节省大量成本，因为您可以将更多的时间和金钱投入到您宝贵的人工代理上。
增强代理支持和授权
呼叫中心的人工智能可以为代理提供额外的支持。自动记笔记、虚拟代理的帮助和语音分析都是支持人工智能的工具的绝佳示例，这些工具不仅通过最大限度地减少代理繁琐的工作为代理提供所需的支持，而且还使这些代理能够创造超越客户体验。
促进客户支持中数据驱动的决策
重要的业务决策需要数据支持，在改善客户 卡尔·汤纳 首席执行官 体验方面尤其如此。各种 AI 呼叫中心解决方案（例如语音和情感分析）可用于快速筛选大量数据，并让呼叫中心更全面地了解哪 联络中心的 AI 用例 些方面有效以及客户在个人和组织层面的感受。
联络中心使用的关键 AI 技术
呼叫中心以多种不同的方式使用人工智能技术来改善客户体验并提高效率。
用于理解客户意图的自然语言处理 (NLP)
自然语言处理 (NLP) 是一种人工智能，专注于模仿人类识别和分析语音和文本的能力。使用 NLP 的人工智能呼叫中心解决方案可以分析语音和写作的内容和语气。这使呼叫中心能够收集有关客户正在谈论的内容、他们对此的感受 销售线索 的信息数据，并确定整个客户群的情绪趋势。NLP 对自动语音转文本 (STT) 转录和人工智能聊天机器人等技术也起着重要作用。
用于预测分析和模式识别的机器学习
机器学习 (ML) 是一种训练 AI 程序的方法。此过程需要为 AI 指定一项任务，并优先考虑特定类型的结果。AI 产生的结果会根据其与期望结果的接近程度进行评分，并且 AI 会根据反馈调整其算法。
使用这种方法，呼叫中心可以 联络中心的 AI 用例 使用人工智能查看大量客户服务数据，并训练它寻找模式并做出预测。随着时间的推移，人工智能会学到更多，并能提供越来越准确的预测，让呼叫中心在旺季等情况下规划人员配备方面占据优势。
聊天机器人和虚拟代理提供实时支持
当客户有较简单的询问时（或者他们第一次尝试时无法联系到人工代理），聊天机器人和虚拟代理是联络中心出色的 AI 用例。在大多数情况下，客户发现聊天机器人可以有效解决他们的许多简单问题。
通过 NLP 和语音分析仔细研究客户使用的词语和语调，联络中心可以识别趋势并更详细地了解客户情绪，从而深入了解客户（个人和集体）对其公司产品的感受。这让联络中心能够更好地了解客户来自哪里，让客服人员能够实时纠正路线，让团队领导能够调整策略以实现长期成功。