在过去的一年里，我们看到了ChatGPT的推出，它不仅重塑了人工智能的前沿，也彻底改变了公众对人工智能技术的看法。 因为ChatGPT（及其后继工具）的推出，让AI走出了赛博朋克的幻想，成为日常生活中的实用工具，改变了人们对人工智能的基本认识。 人工智能不再只是最高管理层的热门话题，而是成为每个人都可以访问和使用的工具。 这种转变的核心是从简单地理解对话到能够创建和处理对话的转变。 这种从理解自然语言到生成自然语言的飞跃，标志着人工智能技术的一大飞跃。
生成式人工智能（GenAI）的兴起几乎在一夜之间引发了品牌经营方式的根本性变化。 它不仅可以帮助人们写电子邮件、编写软件、分析数据，还可以帮助我们更好地了解客户的想法和感受。 到2024年，这种影响已经扩展到呼叫中心运营。
客户服务技术已经取得了长足的进步，从传统的机器和在笔记本电脑上做笔记，在Word中复制问答脚本，到使用ChatGPT自动回复客户的问题。 现代企业正在利用人工智能模型，使用机器学习来模拟人类代理的工作，并且在处理效率方面取得了长足的进步，但满足和超越客户的期望、处理工单的流程体验和情感满足同样重要。
进入 AI 驱动的呼叫中心
什么是人工智能呼叫中心？ 在原有呼叫中心的基础上，利用人工智能（AI）技术，对多语言、全渠道、查询交互任务进行贯穿客户全生命周期的管理，达到帮助企业提高客户满意度、提高团队生产力、扩大运营规模的效果。
人工智能驱动的呼叫中心的常见用例制作语音通话的文本摘要，并用工单标记，无需座席手动操作。
将语音内容翻译成中文，分析**内容，用于质量管理和客服人员的在职培训。
引导客户使用官方应用程序和社交网络等数字渠道，以减少通话量。
人工智能呼叫中心的优势
提高客户满意度：根据 Zendesk 的 2024 年客户体验趋势报告，81% 的消费者表示，快速准确地解决查询或投诉会影响他们的购买决策，而更快的响应尤为重要。 借助聊天机器人，您可以实现 24 小时响应、智能汇总功能，并节省座席手动汇总实践的麻烦，以便他们可以更快地为下一个客户提供服务。 提高座席效率和生产力：自动化可以处理日常任务，例如路由分配、根据渠道分配响应技能的座席处理，使座席能够专注于更复杂和有价值的工单处理。 据统计，呼叫中心客服平均需要花费102 分钟（占时间的 17%）用于通话后总结。 借助 Zendesk AI，可以自动汇总呼叫并创建呼叫日志，因此座席可以节省宝贵的时间，而无需仔细检查这部分摘要的完整性和准确性。 扩大运营并降低呼叫中心成本：该报告发现，71%的组织主要使用数字渠道进行初始联系，并将**作为解决复杂客户问题或升级的主要渠道。 事实上，消费者将手机视为解决微妙问题的渠道。 人工智能可以通过数字渠道引导客户快速提问和直接请求，从而帮助支持团队扩大规模。 这还可以减少呼叫中心的开销，因为数字渠道通信成本低于**费用。 人工智能驱动的 QC&QA 使管理人员能够对呼叫进行质量控制并培训新座席。 例如，Klaus 等人工智能工具通过审核和分析沟通记录、确定需要改进的领域以及自动发送个性化反馈调查来自动化 QA。 AI 还可以通过提供有关如何解决问题的实时建议来为座席提供指导。 AI 的 QA 软件可主动分析座席互动，查明具有积极或消极情绪的对话，识别客户流失风险等。 **未来的工作量和确保质量：通过收集和分析历史数据来了解未来趋势、客户行为和潜在挑战。 例如，呼叫中心劳动力管理工具 （WFM） （如 Tymeshift）利用人工智能来**：未来的工作量、所需的人员配备和适当的轮班安排。 这些由 AI 驱动的 WFM 见解可帮助呼叫中心主动优化资源分配并制定策略以提高员工满意度。
人工智能在呼叫中心的应用
客户体验领导者正在不断探索将 AI 集成到客户服务中的新方法：
改进自助服务和知识管理AI 优化客户自助服务和知识管理，以减少呼叫量。 通过部署 AI 知识库软件，客户能够快速访问准确的信息并独立处理常见问题，同时简化呼叫中心团队的知识管理。 例如，Zendesk Content Cues 能够检查支持对话、识别帮助中心内容中的缺陷并更新过时的文章，而 Zendesk 的生成式 AI 工具可帮助支持团队使用简单的要点编写自助服务内容。
通过智能路由缩短通话时间：AI 可减少呼叫时间，防止频繁转接，并缩短客户等待时间，方法是根据座席的技能、专业知识、语言或过去的互动智能路由座席，将他们引导至合适的座席。
执行呼叫质量控制AI 有助于通话质量控制，通过分析通话记录来查看通话记录，利用 AI 驱动的分析工具收集见解，并使用 AI 算法评估座席绩效。 这个过程不仅提高了座席和客户之间的对话质量，还可以识别趋势、客户偏好和情绪，帮助管理者确定客户服务培训需求。
减少事故发生后时间：AI 通过自动执行诸如汇总工单和提供完整转录等任务，显着减少了座席在通话摘要上花费的时间。 人工智能驱动的系统可以实时或在通话后分析通话录音，生成准确的摘要，并使用自然语言处理 （NLP） 来识别关键点和重要细节。 这将形成一个简明的摘要，突出显示关键信息，例如客户投诉、解决方案和行动项目。 此外，AI 通话转录工具可实时或从录音中将口语对话转换为书面文本。 这些摘要和转录会自动添加到客户对话中，从而节省了座席手动汇总的工作量。
检测客户情绪：人工智能在检测呼叫中心的客户情绪方面也发挥着关键作用。 AI 利用 NLP 算法来分析语音提示、语调和语言模式，以确定客户在互动中的情绪。 这使座席能够有效地评估情况，做出适当的反应，并在必要时升级互动，尤其是在处理消极情绪时。 当检测到强烈的负面情绪时，人工智能可以通过提醒经理或将呼叫转移到更有经验的座席或部门来自动升级互动，从而提供更快、更主动的支持并改善客户体验。
2024 年呼叫中心 AI 趋势
Zendesk 的 2024 年客户体验趋势报告深入探讨了呼叫中心领域的三大趋势：
言语和人际交往的持续重要性
尽管聊天机器人和自动电子邮件等数字方法越来越多，但客户在面对复杂问题时仍然倾向于与真人沟通。 据统计，71% 的组织首先通过数字渠道与客户互动，但在解决复杂问题或升级处理时仍然依赖人工服务。 这种现象凸显了人性化在客户体验中的持续重要性。 
**性客服管理工具的兴起
利用人工智能进行工作负载**和座席管理，将有助于呼叫中心更有效地分配人力资源，提高服务效率。 然而，69% 的客户体验领导者表示，准确**未来的劳动力需求仍然是一个重大挑战。 这一挑战凸显了我们在优化资源配置和提高效率方面可以做多少工作。 
强调客户服务中的即时性和实时性
客户越来越期望获得即时、个性化和高效的服务体验，因此需要能够快速响应并提供实时交互的呼叫中心。 数据显示，80%的消费者希望聊天和支持代理能够有效地帮助他们解决问题。 这凸显了实时和即时交互在客户服务中的重要性。
在呼叫中心实施 AI 的最佳实践
在引入 AI 之前，关键是要有明确的目标和预期结果，以帮助确保 AI 的实施与组织的业务战略和客户服务目标保持一致。 如何为您的客户呼叫中心添加 AI 功能，我们建议如下：
定义目标和目的：为 AI 实施建立明确、可实现的目标，这些目标与业务战略保持一致，并专注于提高客户满意度、降低成本或提高座席生产力。
利用免费试用版：从免费试用呼叫中心 AI 软件开始，评估其与您的业务需求和客户体验策略的兼容性。
提供客户服务培训和变更管理提供客户服务培训，帮助座席熟练使用新的人工智能工具。 强调客户服务在减轻替代担忧和促进对人工智能的接受方面的重要作用。 由于管理层和客服对AI的认知，根据我们的统计，认知差距还很大。
确保数据隐私和安全：严格遵守客户数据隐私法规，并实施强有力的安全措施来保护 AI 系统处理的数据。
评估和监控 AI 性能：持续监控 AI 性能并收集反馈以进行改进，根据反馈和不断变化的业务需求调整 AI 模型、工作流和流程。
人工智能驱动的智能决策能力
人工智能增强的呼叫中心工具使您的企业能够轻松处理更多对话，同时在不增加额外人力的情况下提供出色的客户体验。 通过结合生成式 AI、智能聊天机器人、QA** 内容摘要和转录以及深入的数据驱动型见解，您的客户体验管理将使其更上一层楼。
ZenDesk 整合了这些高级功能，凭借其在客户体验领域的专业知识，自然而然地将 AI 呼叫中心工具整合到我们的产品组合中，以优化客户服务解决方案。 通过采用 AI 驱动的客户服务，您将获得智能知识管理、高效的路由和分类功能以及精细的情绪分析，这些都是提高呼叫中心绩效所需的所有工具。
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参考资料：2024 年 CX 趋势报告