Будет ли ваш ИИ уверенно предоставить правильные ответы или споткнуться о устаревших знаниях, в то время как ваши клиенты все более расстроены?
Искусственный интеллект (ИИ) может изменить то, как компании взаимодействуют с клиентами, но есть критический элемент, который часто упускается из виду: знания, которые их дают. Качество ответов искусственного интеллекта зависит непосредственно от информации, к которой вы можете получить доступ — отношения, которые становятся все более важными, поскольку больше компаний предоставляют ИИ для обслуживания клиентов.
ИИ действительно хорош в доступе к неструктурированным и структурированным данным и собирает их в хорошо ослабленную реакцию естественного языка. В отличие от того, если вы выполняете поиск в Google, и это связано с несколькими ответами (в результате чего уровень этих ответов в значительной степени обусловлен рекламой или другим спонсорством) ИИ имеет дело со знаниями, которые поддерживают вопрос.
Так что, если вы говорите о AI -связанном ИИ, связанном с знаниями для опыта работы с клиентами, это идея, что ИИ доступ к всей площади, а к хорошо структурированной базе знаний. Это означает, что компании должны тщательно выбирать информацию, которая может использовать ИИ, особенно если это данные за десятилетия.
Например, клиент, который спрашивает, как производит платеж, может получить устаревшие инструкции по написанию обзора, содержит ли база знаний слишком много устаревшего содержания. Предоставляя хорошо структурированную базу данных, которая достаточно богата, чтобы дать как можно больше ответов, но также ограничить ИИ этой конкретной базой знаний, вы можете действительно сосредоточиться на предоставлении AI подходящую информацию, чтобы предоставить ответы, которые должны получать клиенты.
Преимущество специфичности
При создании баз знаний ИИ небольшой и узкий начало расширения работает лучше, чем со всем, и пытайтесь сузиться. Компании часто совершают ошибку, предоставляя ИИ доступ ко всей их информационной вселенной.
Этот подход обычно создает больше проблем, чем решение. Контактные центры должны бороться с точностью ИИ, когда база знаний содержит устаревшую информацию или если ИИ происходит из слишком большого количества различных источников одновременно. Это ограничение становится очевидным, если вы принимаете сгенерированные AI-изображения. Когда ИИ пытается создать фотографии людей, она часто создает заметные ошибки — слишком много пальцев, странно расположенных рук или неестественных черт лица. Ki Talks следуют тому же шаблону.
Они выглядят хорошо с первого взгляда, но более тщательный осмотр показывает пробелы в понимании, неуместном тону и механической эмпатии. Предоставленная информация может быть технически правильной, но нет никакого оттенка и специфичности, которые нужны клиентам. Как и в случае с картинками, эти модели разговора со временем улучшаются, но основная задача остается-Ай нуждается в хорошо структурированной информации, чтобы избежать этих ловушек.
Узнайте опыт с помощью алгоритмов
В конечном счете, ИИ обеспечивает наиболее надежную производительность, если он ограничен определенными знаниями и темами. В отличие от человеческих агентов, ИИ играет лучше всего, когда он следует сценарию. Это создает интересный контраст с тем, что мы узнали в индустрии BPO. Наш опыт показывает, что человеческие агенты превышают свободу, чтобы выйти за пределы сценария и использовать свои естественные навыки для решения этой проблемы.
Лучшие человеческие взаимодействия происходят, когда агенты ведут себя в разговор. Тем не менее, ИИ действует больше как стажер, которому нужны четкие ограничения. Вы хотите сосредоточиться на ИИ на распознаваемых сценариях и контенте, пока он не разбудет больше сложности. Человеческие агенты могут дать ответы за пределы их формальной подготовки.
Они ориентируются на сложные системы, находят креативные решения и интерпретируют потребности клиентов таким образом, которые не задокументированы. Эти навыки развиваются через опыт и остаются проблемой для репликации ИИ. Сегодняшние системы ИИ не могут перемещаться по интерфейсам, таким как люди. Вы не можете щелкнуть через несколько экранов, следить за сложными процессами или взаимодействовать с системами CRM, как это делают человеческие агенты. ИИ знает только то, что существует его база знаний.
Это ограничение показывает, почему включение опыта человеческих агентов в базу знаний ИИ обеспечивает такие драматические улучшения. ИИ также отличается от людей в его подходе к неопределенности. Никогда не хватает доверия, даже если это неправильно. ИИ предоставляет ложную информацию с полной безопасностью, если ваши алгоритмы обнаружили, что это оптимальный ответ.
Человеческие агенты учатся по -разному. Когда клиенты выражают разочарование или исправляют ошибку, человеческие агенты испытывают этот неприятный момент «о боже», который включил обучение в свою память. Даже с ограниченной информацией люди быстро адаптируются. В большинстве систем искусственного интеллекта этот цикл эмоциональной обратной связи отсутствует, что поднимает важный вопрос: как мы настроим ИИ для использования негативной обратной связи в его знаниях разумно?
Информационная архитектура — это инвестиция
Создание эффективной базы знаний ИИ требует постоянного внимания в нескольких измерениях. Фонд должен быть структурирован, текущий контент, который точно отражает его продукты и услуги. Это не единое усилие, а постоянная приверженность обслуживанию и точности. Не менее важно установить соответствующие границы — предоставить ИИ, чтобы дать достаточное количество знаний, чтобы ограничить возможность доступа к не относящейся к делу или устаревшей информации. Улучшение должно быть непрерывным, а не иногда.
Мониторинг того, где ИИ борется и систематически рассматривает эти пробелы, компании сохраняют свои системы актуальными и эффективными. Интеграция успешного взаимодействия человеческого агента является еще одним критическим фактором. Если вы запечатлели то, что работает в человеческих разговорах, и включите эти модели в вашу базу знаний в области ИИ, производительность значительно улучшается. Наконец, надежные механизмы обратной связи позволяют ИИ учиться на реакции клиентов, не подвергаясь манипулированию и созданию системы, которая со временем улучшается.
Технология ИИ будет развиваться, но ее эффективность всегда будет зависеть от качества вашей основы знаний. Организации, которые инвестируют в должным образом структурированные, ухоженные системы знаний, достигнут лучших результатов из их реализаций ИИ. В будущем речь идет не только о использовании более требовательных технологий искусственного интеллекта, но и создание лучших экосистем знаний, которые могут использовать эти технологии. Ваш ИИ так же хорош, как и база знаний, на которой он построен, и важно, чтобы основание для обеспечения желаемого обслуживания клиентов имела важное значение.
Я попробовал 70+ лучших инструментов ИИ.
Эта статья была произведена в рамках канала Expert Insights Techradarpro, в котором мы сегодня предлагаем лучшие и умные руководители в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, относятся к авторскому и не обязательно мнениям Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы определить больше здесь:
