人工智能 (AI) 通过实现高效的问题解决、个性化建议和全渠道集成，正在彻底改变跨行业的客户服务。人工智能驱动的自助服务、智能聊天机器人、情绪分析 、预测建模、流程自动化和数据驱动的见解是关键提高客户满意度和运营效率的技术。零售、电信、金融服务、医疗保健和其他领域的领先品牌正在利用人工智能来改造其联络中心和客户支持功能。
本文将分析客户服务中人工智能采用的广度、通过减少呼叫量和增强问题控制所获得的好处、整体体验交付的建设性用例、与数据完整性相关的实施挑战以及 道德问题、变革管理、劳动力支持和负责任的人工智能治理的最佳实践。微软、美国运通、迪士尼和 Anthem 的全球案例展示了人工智能在构建下一代客户服务生态系统方面的变革性影响，这些生态系统旨在提高生产力和大规模预测支持。本文还展望了人工智能在客户智能、预测分析、服务生态系统以及未来创造可持续竞争差异化方面不断扩大的作用。
推动客户服务转型的关键技术
具有智能推荐的自助服务门户
强大的自然语言处理 (NLP) 支持搜索驱动的自助服务门户网站可以准确解释客户问题并主动从知识库中提供相关信息，从而减少对现场代理重复查询的依赖。人工智能跨渠道分析客户旅程，通过智能导航预测推荐最佳的下一步行动。
智能虚拟助理和聊天机器人
人工智能驱动的聊天机器人使用 NLP 和机器学习 (ML) 模仿人类对话，为客户提供全天候自动化支持。机器人与后端系统无缝集成，以处理客户帐户服务、产品信息、余额、交易详细信息、提出请求和上下文常见问题解答，提供始终在线的支持。智能路由可以立即解决简单的查询，同时将需要同理心或人工判断的复杂案例转介给代理。
预测性和规范性分析
通过将机器学习应用于客户交互和账户活动中的结构化和非结构化数据，人工智能模型可以揭示使用模式，从而准确预测最佳产品并主动推荐最佳的下一步行动，而无需明确的客户输入。预测性购买分析提供超个性化的建议，推动更高的平均订单价值和生命周期价值。
自动语音助手
基于语音的界面利用自动语音识别和 NLP，可通过电话实现免提客户自助服务。这有助于通过语音命令访问信息或进行交易，适用于从产品目录查询到技术故障排除等用例。人工智能助手会根据对话的复杂性在自助服务或实时转接之间适当地路由呼叫。
全渠道客户旅程编排
人工智能有助于绘制和分析客户在跨多种渠道（例如移动应用、在线聊天、网站导航、电话和实体店）的购买过程中如何与品牌互动。然后，接触点分析通过针对个人偏好和转化概率进行优化的触发消息和渠道切换，实现更紧密的旅程编排。
智能授权和欺诈预防
人工智能代理对交易、客户数据和行为模式进行实时分析，有助于准确识别身份威胁和欺诈活动，以防止不良行为者，而不会通过虚假拒绝阻止真正的客户。自适应深度学习算法通过识别新出现的攻击向量和风险指标来不断更新。
加速案件路由和解决
自然语言和语音分析可以准确解释客户问题，以便根据域分类进行自动分类。解决方案利用动态知识图来映射数百万个故障排除组合，以进行专家级诊断。将问题与可用的专家进行匹配可以减少延迟，从而通过最佳路由实现即时转移和关闭。
自动化流程工作流程
聊天机器人与流程自动化工具交互，启动后端工作流程，以执行诸如提出索赔、安排现场技术人员访问、处理退款、让客户加入新计划或在没有代理协助的情况下激活软件许可证等操作。这将联络中心的重点转向复杂的投诉和关系建设。
人工智能辅助人类代理
在与客户互动期间，客服人员可以利用人工智能生成的知识、建议和宏进行增强，从而提高工作效率。上下文信息可以从过去的交互和 CRM 记录中获得洞察，从而实现个性化。嵌入式培训根据历史解决方案和专家启发法，指导代理针对棘手案例采取最佳下一步行动。
人工智能促进持续改进
人机协同驾驶安排与可解释的模型相结合，从语音、文本和运营分析中得出新的见解，从而确定自助服务渠道、政策、客户细分和角色策略中需要增强的领域。可量化的指标有助于优先考虑有利于客户体验和业务 KPI 的投资。
克服人工智能实施中的挑战
尽管潜力巨大，但人工智能主导的客户服务转型需要不断发展的联络中心、数据架构并解决道德问题——需要前期投资。
联络中心流程重新设计
人工智能专家需要参与构建、验证和维护虚拟助理等人工智能端点。随着一级查询转向自助服务，支持功能发生结构性变化。培训计划提高客服人员与人工智能合作并专注于建立关系的技能。
数据基础设施投资
构建可靠的人工智能模型需要大量高质量的结构化数据，涉及跨企业系统连接的客户交互、运营指标、产品详细信息和交易流，因此需要对数据基础设施进行改造，以收集、组织和聚合到云数据湖中。
减轻人工智能偏见和道德风险
数据集可能存在社会偏见，使人工智能建议不利于受保护群体。持续的公平性测试和控制必须确保对涉及信用限额或索赔审批等操作的客户体验和后端工作流程进行包容性、公正的对待。
通过透明度建立客户信任
可解释的人工智能提供了模型置信度得分和行动背后的理由的可见性，以向客户保证。许可和同意协议使数据收集中的自愿选择成为可能，从而确保隐私权。为建议提供直观的覆盖可以保持自主性和心理舒适度。
改变管理策略以拥抱人工智能
主动变革管理有助于减轻组织阻力、顺畅工作流程并加强以客户为中心。
传达引人注目的 AI 愿景
强调人工智能在提高员工生产力和强调复杂案例中人类判断方面的作用，而不是纯粹的自动化和人员流失。抓住机会重新培训和重新部署流离失所的资源以担任专门角色。
激励理想的行为
重新调整代理评估指标，鼓励与人工智能工具和创意解决方案的协作。避免过度依赖规定的建议。保持对同理心驱动的服务质量的关注。
人工智能最佳实践持续培训
为代理建立反馈循环和实践社区，以协作推进人工智能增强技术，使常见用例受益。加速专业知识开发，最大限度地发挥共同优势。
案例研究展示人工智能的变革性业务影响
全球企业通过采用人工智能，将技术能力量化为战略差异化，在客户满意度、运营效率和收入增长指标方面取得了显着的进步。
Microsoft Azure 机器人服务
强大的对话式 AI 功能，包括语言理解、对话流、混合计划以及跨客户接触点与后端系统的集成连接 – 通过自动化解决方案每年节省 1200 万美元，并提高座席生产力（价值超过 1 亿美元），从而将投资回报率提高 8 倍。
美国运通聊天机器人
虚拟助理每月通过自然对话和账户服务处理 170 万个客户查询，通过快速访问记录和启动实时通知或转账来加速问题解决。 70% 的遏制率最大限度地减少了传输和实时聊天。
华特迪士尼公司：对话式人工智能
迪士尼 AI 利用对旅行详细信息的语义理解和 CRM 集成来解锁主题公园参观预订、邮轮预订和酒店预订之间的无缝品牌互动 – 预计通过提高预订率和降低服务成本，实现超过 4000 万美元的价值。< /p>
Anthem：语音 AI 健康助手
移动应用程序和交互式语音应答系统上基于语音的数字助理可以全天候有效指导超过 40% 的用户对健康计划、福利和索赔状态的询问，从而减少呼叫中心的呼叫，从而节省成本并提高客户满意度更快、更轻松地解决问题。
不断发展的 AI 功能和用例的未来展望
虽然当前的人工智能用例面临着效率、一致性和个性化方面的挑战，但指数级的技术进步极大地扩展了未来在超现实对话、情商和生成内容方面的可能性，模糊了人类和人工智能能力之间的界限。
提升自然语言能力
人工智能助手通过生成语言学建模的进步，在非结构化对话中实现与人类同等的水平——掌握上下文、多重意图、中断和跨领域的复杂多步骤对话。逼真的头像通过非语言暗示表达信任。
情绪检测与合成
语音分析和面部情绪分析通过适当的反应实现同理心支持和压力缓解。语气分析指导座席采取降级策略，提高满意度。情绪模拟让交互更加自然、有趣。
生成人工智能内容和见解
自动化自助服务平台可生成针对客户个性化的定制内容，例如银行对账单、保险单、发票和分析摘要，从而节省大量的手动工作。 AR/VR 支持交互式 3D 可视化和模拟。
人工智能的未来可能性
人工智能当前的指数轨迹可能会在人工智能方面取得进展通用智能（AGI）——实现与人类认知相当的通用学习、态势感知和推理。 AGI 表现为与人类一起的有用协作实体，可以帮助组织实现以前难以想象的客户支持能力。但在这种新兴范式中平衡业务需求与道德仍然至关重要。
结论
从预测性建议到情感感知对话，人工智能释放出巨大潜力，将客户体验提升到前所未有的水平。