Call center-ele și birourile de suport joacă un rol important în îmbunătățirea satisfacției clienților. Pentru a realiza acest lucru, operatorii trebuie să fie capabili să ofere răspunsuri rapide și precise la solicitările clienților, demonstrând, de asemenea, un nivel ridicat de cunoștințe operaționale, atunci când este necesar. Companiile se confruntă cu două probleme principale, începând cu durata necesară pentru instruirea operatorilor și nivelul ridicat de variabilitate a abilităților între operatori individuali. Drept urmare, unele companii au început recent să folosească inteligența artificială (AI).
O conversație tradițională cu întrebări frecvente începe în mod obișnuit cu operatorul care înțelege ce dorește clientul, apoi identifică parametrii de căutare și caută printr-o bază de date. Dacă rezultatul căutării nu ajută, operatorul schimbă și adaugă cuvinte cheie pentru a căuta din nou. Identificarea și adăugarea cuvintelor cheie este o abilitate specială, astfel încât dacă un operator nu are această abilitate, acestea tind să dureze mult mai mult pentru a găsi un răspuns adecvat pentru client. Aici poate fi utilă inteligența artificială. AI este un mecanism de învățare automată care poate învăța logica din spatele datelor de intrare și ieșire istorice. Această combinație de intrări și ieșiri se numește instruirea datelor. La fel cum oamenii învață tiparele de comportament din experiențele lor zilnice, AI folosește instruirea pentru a înțelege relațiile dintre intrări și ieșiri și creează modele care pot fi aplicate la diverse sarcini. Aceste modele pre-instruite pot fi utilizate pentru a produce o ieșire din orice intrare dată.
Prin aplicarea acestui concept la căutările de întrebări frecvente, AI poate învăța relațiile dintre anchetele anterioare și răspunsurile acestora. Dacă apoi întâlnește o anchetă similară, este capabil să evalueze gradul de încredere sau probabilitatea de a fi corect, pentru orice răspuns la o întrebare. Când utilizați API-ul FAQ Search Search, recunoașterea vocală produce text din conversație. AI apoi generează automat parametri de căutare adecvați și caută întrebările frecvente, listând soluțiile returnate în ordinea gradului de încredere. Urmărind acest clasament, chiar și operatorii fără experiență sunt capabili să găsească cu ușurință răspunsul pe care îl caută.
În partea de sus a ecranului, o întrebare este introdusă folosind structura naturală a propoziției folosite în conversația zilnică. În fundal, AI generează automat o serie de parametri de căutare, se caută întrebările frecvente, iar rezultatele sunt listate în partea de jos a ecranului. Numerele care indică gradul de încredere în răspuns apar la stânga fiecărui exemplu.
Un alt element important este lista cuvintelor cheie afișate sub caseta de întrebare. Aceste cuvinte cheie au fost determinate de AI ca fiind relevante pentru conținutul întrebării. Operatorul selectează cele mai potrivite cuvinte din această listă și le adaugă la interogare pentru a îmbunătăți exactitatea căutării. Simulările de date au arătat o creștere cu o precizie de 84% comparativ cu căutarea fără a utiliza AI, în timp ce procentul de răspunsuri corecte clasate pe primul loc pentru gradul de încredere a crescut de la 10,3% la 19,0%. De altfel, Fujitsu are în prezent un brevet în așteptare pentru această funcționalitate proprie.
Pe lângă implementările interne, Fujitsu a efectuat încercări pe teren cu această soluție pentru aproximativ 10 dintre clienții săi corporate. În timpul testării interne, a reușit să reducă la jumătate timpii de răspuns, obținând în același timp timpi de răspuns stabili în general. Utilizatorii au comentat că le-a permis, de asemenea, să răspundă cu încredere la întrebări din afara domeniilor lor de expertiză. Mai mult, Fujitsu a obținut reduceri masive ale timpului necesar pentru pregătirea operatorilor, de la trei până la șase luni, la doar o lună.
Fujitsu își creditează în principal succesul în puterea talentului său de inginerie AI. Crearea de modele de învățare bazate pe AI nu este doar o problemă de a transpune datele de formare într-un mecanism de învățare AI. Diversitatea mecanismelor de învățare AI disponibile face esențial să fie selectat cel mai potrivit pentru a fi utilizat. Din cauza naturii cutiei negre a AI, este dificil să explicăm în mod logic ce mecanism de învățare ar trebui utilizat în orice moment al timpului. Inginerii cu înaltă experiență sunt capabili să stabilească rapid ce mecanism de învățare este optim pentru mediul unui anumit client, dar fără aceste cunoștințe poate fi destul de dificil. Fujitsu cercetează procesarea limbajului natural de mulți ani și aplică deja AI în acest domeniu.
