學習，新技術已經(jīng)改變了呼叫中心座席與客戶互動的方式。現(xiàn)在，生成式人工智能已經(jīng)出現(xiàn)，行業(yè)專家認為，這項技術將成為人們經(jīng)歷過的最具變革性的技術。

　　生成式人工智能是人工智能的一種新發(fā)展，能夠根據(jù)提示生成會話文本，在ChatGPT于2022年底推出之前，它一直是一個小眾術語。從那以后，生成式人工智能占據(jù)了從電子商務、醫(yī)療保健到教育和旅游等行業(yè)的新聞頭條和對話。這有著充分的理由，任何為客戶和消費者提供定期支持的企業(yè)都將從生成式人工智能中獲得巨大利益。

　　適應性強的聯(lián)絡中心已經(jīng)在嘗試在日常運營中部署生成式人工智能的各種可能性。在最有希望的用例中，人工智能將為聯(lián)絡中心座席帶來新的效率，為客戶帶來更好的結果，并幫助企業(yè)獲得比以往更高的客戶滿意度評級。

　　是什么讓生成式人工智能自然而然地適合聯(lián)絡中心?

　　ChatGPT和類似的生成式人工智能工具，包括微軟的Bing和谷歌的Bard，使用自然語言處理，以人類語言(而不是編程語言)與用戶即時交流。為了增加另一層復雜性，機器學習算法使人工智能能夠隨著用戶與技術交互，并提供反饋而提高其性能。

　　正如人們所想象的那樣，生成式人工智能具有與用戶進行實時對話并從中學習的能力，對呼叫中心行業(yè)有著巨大的影響。聊天機器人可能是人們第一個在聯(lián)絡中心行業(yè)廣泛使用生成式人工智能技術的地方?？紤]到這項技術能夠根據(jù)個人用戶的輸入產(chǎn)生自然的、情境感知的響應，這是一個很容易的選擇。

　　與目前大多數(shù)聊天機器人不同，生成式人工智能可以從之前的互動中學習，并適應客戶反饋。這使得快速、引人入勝的回應感覺更人性化，而不是像機器人和腳本一樣。在生成式人工智能出現(xiàn)之前，聊天機器人只能回應與一組預先編程的主題和答案相一致的詢問。但經(jīng)過生成式人工智能增強的聊天機器人幾乎可以回答用戶輸入的任何問題，提供更個性化的服務和更多的首次解決方案。

　　從客戶的角度來看，由生成式人工智能驅(qū)動的聯(lián)絡中心提供了更加個性化、有效和快速的支持。但客戶并不是唯一從生成式人工智能中受益的用戶。企業(yè)的內(nèi)部團隊通過人工智能支持的機器人流程自動化(RPA)獲得了流線型分析報告的優(yōu)勢。展望未來，從客戶解決方案數(shù)據(jù)中提取見解所需的繁瑣人工流程將變得過時。與其相反，生成式人工智能助手將綜合會話情緒和模式，提供即時見解，以便企業(yè)可以提高效率，改進操作。

　　除了使挖掘數(shù)據(jù)更容易獲得洞察力之外，生成式人工智能還可以幫助企業(yè)將關鍵要點付諸實踐。作為一種入職工具，生成式人工智能可以優(yōu)化培訓材料，以適應個人學習風格，并模擬客戶互動，這樣企業(yè)就可以在與真實客戶接觸之前練習他們的技能。同樣，在實時對話中，生成式人工智能可以為座席提供針對個別客戶的新鮮腳本和內(nèi)容，從而提高滿意度和解決率。

　　探索流程增強以保持領先于人工智能發(fā)展曲線

　　生成式人工智能正在迅速發(fā)展，將該技術應用到企業(yè)的聯(lián)絡中心運營中只是第一步。為了跟上技術進步的步伐，必須優(yōu)先考慮對人工智能的持續(xù)改進以及與現(xiàn)有技術和流程的集成。這些增強功能可以通過提供更加個性化和主動的支持來簡化操作、降低成本并改善客戶體驗。

　　?改善公民用戶的人工智能輸出：公民開發(fā)人員增強了內(nèi)部應用程序功能，可以快速更新以前的聊天機器人，這已被證明是必不可少的。但隨著生成式人工智能的興起，人們將看到越來越多的聯(lián)絡中心利用公民用戶來改進和完善人工智能輸出。

　　公民用戶將能夠熟練地解釋生成式人工智能輸出并糾正錯誤以訓練模型。這個過程可能需要多次迭代才能達到預期的結果，但每次重復都會使人工智能變得更加準確和高效。

　　?快速跟蹤案例群：生成式人工智能使用戶能夠通過即時分析類似案例并根據(jù)先前成功的結果推薦下一步驟來加速案例群。這可以包括確定具有解決特定問題的最相關技能和專業(yè)知識的團隊成員，然后提出建議的解決策略。最終，這使代理能夠加快解決問題的過程，從而更快地實現(xiàn)解決方案。

　　在這一過程中，生成式人工智能可以自動向客戶更新進度，以保證解決方案即將到來，從而減少客戶的挫折感和不確定性。用戶還可以使用生成式人工智能來分析客戶反饋和情緒，以便在下次遇到類似情況時確定需要改進的地方。

　　?增強預測分析:生成式人工智能可以通過實現(xiàn)更先進、更準確的預測來支持用戶現(xiàn)有的預測分析模型。這是可能的，因為生成式人工智能能夠理解更大、更多樣化的數(shù)據(jù)集。持續(xù)的學習過程將使人工智能能夠適應不斷變化的客戶行為和偏好。反過來，這將帶來更個性化的支持和更快的轉(zhuǎn)換。在分析趨勢時，人工智能可以預測并主動解決客戶未來的需求，增加了另一層個性化。

　　驅(qū)動持續(xù)適應性以利用生成式人工智能

　　通過將人工智能輔助集成到面向客戶的工具和后端操作中，用戶可以更快、更有效地執(zhí)行客戶解決方案。但要充分利用生成式人工智能的好處，企業(yè)需要推動持續(xù)改進，以確保技術滿足客戶和內(nèi)部團隊的需求。這需要一種戰(zhàn)略方法，包括持續(xù)的培訓和發(fā)展，對人工智能性能的定期評估，以及致力于識別優(yōu)化和創(chuàng)新的新機會。

　　這里描述的用例只是冰山一角。人們剛剛開始想象生成式人工智能在聯(lián)絡中心的可能應用。企業(yè)的團隊會是早期采用者，還是會落后?