在客户服务中部署生成式人工智能的实践指南
随着客户对个性化和高效服务的需求不断增长，企业开始探索利用生成式人工智能来提升客户体验。根据对消费者和客户体验（CX）专业人士进行的最新调查，72%的受访者认为生成式人工智能将大大改善他们的服务体验。这表明，生成式AI正在成为提升客户服务效率与质量的重要工具。
那些与时俱进、不断寻找创新解决方案的公司，正积极寻求如何有效实施人工智能和自动化策略的指导。本文将分享在客户服务中部署生成式人工智能的最佳实践，并提供一套三步走的实施框架。通过这些步骤，你将学习到如何：
- 利用生成式AI自动生成最常见问题的解答；
- 跨系统集成支持个性化服务并应对复杂的用例；
- 运用分析和洞察不断优化自动化，提升生成式AI的效果。
步骤 1：利用生成式AI自动生成常见问题解答
在客户服务自动化的过程中，如何高效构建、部署并不断优化自动化流程是一项挑战。这通常被称为“自动化策略”，也可以视为一种“自动化成熟度”路径。
很多时候，客户寻求帮助的原因是他们遇到了重复性高且简单的问题。我们称这些问题为“低悬果实”，也就是那些可以通过自动化轻松解决的问题。这类问题往往涉及基础操作，例如查找产品信息、排查故障、重置密码或查询订单状态等。
对于这些常见问题，生成式人工智能可以显著提高效率。AI可以快速从已有的支持文档中提取信息，生成常见问题的答案，这样无需人工编写答案，减少了人工干预的成本，同时保证响应速度。
然而，值得注意的是，为了确保AI生成的答案准确且相关，必须先确保知识库（Knowledge Base，KB）中的信息是最新的。
如何确保知识库的有效性：
- 确保知识库内容的准确性和及时更新，避免过时的文档影响AI生成的答案。
- 使用集中化的知识库作为唯一的事实来源，这样可以避免不同信息源之间的冲突。
- 确保知识库架构清晰，类别不重叠且全面，涵盖客户可能会提问的所有信息。
品牌形象的一致性：
生成式AI不仅要提供准确的信息，还要与公司品牌的声音保持一致。例如，如果你的客服团队通过友好的语气和表情符号与客户互动，那么你的AI机器人也应当采取类似的方式，保持品牌的一致性和亲和力。
步骤 2：跨系统集成，支持个性化和更复杂的用例
为了使生成式AI能够高效地解决客户问题，必须与企业的其他系统（如CRM系统、订单管理系统等）进行深度集成。这意味着，AI不仅要提供信息，还需要能够代表客户执行特定操作，如更改订单、申请退货等。
如何实现系统集成：
- API策略： 定义需要集成的第三方系统，以及如何通过API获取和传递信息。例如，通过API，AI可以访问客户的账户信息、订单状态等，进而处理更复杂的客户请求。
- 确保技术资源到位： 集成AI与其他系统的过程往往需要技术支持，因此需要为客服团队提供必要的技术资源，以便他们能够在技术上与AI实现无缝对接。
- 确保数据流畅： 客户数据应在不同系统间流畅传递，确保AI能够获取到所需的数据进行决策和操作。
步骤 3：利用分析和洞察力不断优化自动化，提升生成式AI效果
尽管生成式AI在客户服务中表现出了巨大的潜力，但要实现其最大价值，必须持续优化AI的应用，并根据实际数据进行调整。这就需要构建一个专注于优化AI表现的卓越中心，持续分析AI的效果，并改进自动化策略。
如何提升生成式AI：
- 分析客户数据： 利用AI从多个数据源提取信息，全面了解客户的需求和反馈，从而优化AI的服务质量。
- 持续优化： 通过分析AI处理的对话数据，识别瓶颈并改进AI的回答方式。AI不仅可以生成常见问题的解答，还能够动态为不可预见的问题创建新的答案，无需人工干预。
- 知识转化： 让人类专家帮助将其知识转化为AI可用的资源。可以通过路由技术将专家与AI系统对接，提供关键知识支持，帮助AI更智能地处理客户需求。
分析和优化流程：
- 定期审查AI生成的内容，确保其准确性和有效性。
- 通过客户反馈（如CSAT和NPS评分）来衡量AI的表现，并据此进行调整。
- 确保AI能够灵活应对不断变化的客户需求，并通过定期的培训和优化，保持其对话设计的最佳实践。
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结语
通过这三个步骤，企业可以有效地在客户服务中部署生成式人工智能，不仅提升了自动化的效率，还能提供更加个性化和高质量的客户体验。
然而，部署生成式AI并非一次性工作，它需要不断的优化和更新。因此，企业必须与技术团队紧密合作，持续分析数据和客户反馈，确保生成式AI不断提升，最终在客户服务中发挥其应有的价值。