Đưa Tự động hóa AI tổng quát vào Contact Center

Khi sự nổi bật của ChatGPT tăng lên, các công ty đang ngày càng tích hợp nó vào các sáng kiến trải nghiệm khách hàng của họ. Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một yếu tố chính trong các ứng dụng Contact Center — với các chatbot được hỗ trợ bởi AI cung cấp một phương pháp hợp lý và tiết kiệm chi phí nhằm mang lại dịch vụ hỗ trợ khách hàng theo thời gian thực. Bằng cách tự động hóa các tác vụ thông thường và cung cấp quyền truy cập thông tin ngay lập tức, chatbot giảm bớt gánh nặng cho các đại diện dịch vụ khách hàng và nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.

Ngoài hỗ trợ khách hàng cơ bản, chatbot còn có thể phục vụ các chức năng tiếp thị. Chúng có thể thu thập dữ liệu về sở thích và hành vi của khách hàng, sau đó tận dụng dữ liệu này để điều chỉnh hoạt động truyền thông tiếp thị và tối ưu hóa tác động của các chiến dịch tiếp thị đó.

Việc áp dụng AI trong các Contact Center đang tăng tốc và các công ty ngần ngại nắm bắt công nghệ này có nguy cơ bị tụt lại phía sau. Những người triển khai hiệu quả AI trong các chiến lược dịch vụ khách hàng sẽ được trang bị đầy đủ để gặt hái nhiều lợi ích từ nó.

Tuy nhiên, chatbot chỉ là một phần trong trải nghiệm khách hàng. Có các trường hợp sử dụng AI phổ biến khác trong các Contact Center, bao gồm:

• Nhận dạng giọng nói tự động
• Hỗ trợ giao dịch viên
• Tác nhân ảo giọng nói/văn bản
• Sinh trắc giọng nói
• Chuyển giọng nói thành văn bản và chuyển văn bản thành giọng nói
• Dịch
• Phân tích AI
• Phân tích cuộc gọi/tình cảm
• Biên tập PII/PHI
• Trí tuệ cảm xúc
• Định tuyến hành vi dự đoán
• Tự động hóa quy trình bằng robot
• Định tuyến hành vi dự đoán
• Phân tích dự đoán
• Hướng dẫn thời gian thực
• Quản lý tri ​​thức
• Tự động hóa và đào tạo lực lượng lao động
• Để đánh giá đầy đủ vai trò của AI trong các Contact Center, điều cần thiết là phải hiểu một số khái niệm cơ bản.

AI trong Contact Center và AI tổng quát

AI ngày nay khác với công nghệ tiền AI ở chỗ AI được học, trong khi các hệ thống truyền thống được lập trình. Học sâu, một kỹ thuật cốt lõi, đã cho phép xuất hiện và tiếp tục áp dụng AI. Và trong khi AI đã tồn tại từ 5 đến 8 năm qua, một dạng công nghệ AI mới có tên GPT-X đang thách thức các mô hình cũ hơn.

Vào tháng 5 năm 2020, OpenAI, một phòng nghiên cứu AI phối hợp với Microsoft, đã phát triển GPT-X, một hệ thống AI tổng hợp có khả năng bắt chước ngôn ngữ con người. Với 175 tỷ tham số, mô hình ngôn ngữ học sâu này được đào tạo trên bộ dữ liệu văn bản khổng lồ bao gồm hàng trăm tỷ từ.

GPT-X là một mô hình học sâu giúp tạo ra các chuỗi văn bản có cấu trúc dựa trên văn bản đầu vào. Nó vượt trội trong các nhiệm vụ như:

• Trả lời câu hỏi: Giảm thời gian xử lý bằng cách cung cấp nhiều cải tiến trong hỗ trợ giao dịch viên, cơ sở kiến thức, v.v.
• Dịch ngôn ngữ: Cho phép dịch tự động trong cuộc gọi sang tất cả các ngôn ngữ.
• Tóm tắt văn bản: Loại bỏ sự cần thiết của giao dịch viên sau cuộc gọi.

Các khả năng của GPT-X bao gồm:

• Dự đoán văn bản tinh vi và tự động tạo phản hồi
• Bắt chước các mẫu ngôn ngữ và giọng điệu bằng tính năng chuyển văn bản thành giọng nói nâng cao
• Tạo văn bản sáng tạo, bản ghi nhớ kinh doanh và mã chức năng, có thể bao gồm email chăm sóc khách hàng của giao dịch viên, mã kết thúc và các ghi chú khác
• Tạo phản hồi hợp lý của tổng đài viên để cải thiện thời gian xử lý và nâng cao sự hài lòng của khách hàng

Tuy nhiên, GPT-X có những hạn chế sau:

• Thiếu nhận thức và lý luận trừu tượng
• Phụ thuộc vào sự dẫn dắt cẩn thận của con người
• Không có khả năng học hỏi từ các cơ sở tri thức chưa được đào tạo
• Đấu tranh với sự mạch lạc và thông điệp có ý nghĩa đối với văn bản mở rộng
• Thiếu kiến thức về sản phẩm, dịch vụ và kinh doanh
• Không có khả năng suy luận hoặc xác minh tính chính xác của câu trả lời

>>>> Xem thêm: AI Contact Center – Tổng đài ảo AI

GPT-X so với công nghệ AI kế thừa

GPT-X vượt qua các mô hình ngôn ngữ trước đó bằng cách viết ngôn ngữ riêng của nó và yêu cầu trình soạn thảo tối thiểu. Các nhà nghiên cứu gọi điều này là “học ít lần” và GPT-X là minh chứng cho tiềm năng của nó. Khi các nhà lãnh đạo Contact Center đánh giá GPT-X, điều quan trọng là phải xem xét ưu và nhược điểm của nó.

Ưu điểm:

Tự động hóa: Giảm thời gian và tài nguyên cho các tác vụ thủ công.

Tính linh hoạt: Cho phép hỗ trợ tổng đài viên, tóm tắt cuộc gọi/chat, khai thác thông tin và nói chuyện ngắn theo ngữ cảnh.

Nhược điểm:

• Phản hồi lỗi thời: GPT-X phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử.
• Tác hại tiềm ẩn: Có thể thể hiện sự thiên vị, ngôn ngữ có hại và thông tin sai lệch.
• Thiếu kiến thức sâu rộng về thế giới: Đấu tranh với các định luật vật lý, toán học và lẽ thường.

>>>> Xem tiếp: Tận dụng AI và giọng nói để cải thiện trải nghiệm khách hàng

Tuy nhiên, GPT-X mang đến cơ hội tạo ra giá trị, bao gồm giảm sai lệch, đo lường, chất lượng dữ liệu và chiến lược kinh doanh giá trị gia tăng. Ví dụ, một mô hình AI được đào tạo tốt có thể nhất quán và không thiên vị. Trong khi đó, phán đoán của con người có thể len lỏi vào các quy trình thủ công, tạo ra sự thiên vị đối với các điều kiện bên ngoài.

GPT-X đang cách mạng hóa AI. Commerce.AI rất vui mừng được đi đầu trong quá trình chuyển đổi này với Commerce.AI auto-MATE™. Sản phẩm này là một cách để mang lại trí thông minh nhân tạo AI an toàn, tuân thủ và sẵn sàng cho doanh nghiệp vào nền tảng Genesys Cloud CX™. Để biết thêm thông tin, vui lòng liên hệ MP Transformation – đối tác vàng chiến lược của Genesys tại Việt Nam – thông qua Hotline 1900 585853 hoặc email về contact@mpt.com.vn.

MP Transformation