人工智能不僅可以幫助組織加快應用程序的開發，還可以使客戶更輕松地與應用程序進行交互。以下介紹越來越多的組織投資智能解決方案的原因以及人工智能在客戶服務中常見的用途。
投資人工智能的機遇與挑戰
將人工智能視為人類厄運的時代早已一去不復返了。根據調研機構Gartner公司對人工智能技術的調查，盡管2020年發生的冠狀病毒疫情減緩了很多組織對人工智能技術的投資，但只有16%的受訪者表示暫時停止了人工智能的投資，7%的受訪者表示減少了人工智能的投資，而30%的受訪者表示增加了投資。
這是因為組織采用人工智能可以獲得更多的好處，其中包括：
•更高的用戶滿意度：根據Aberdeen公司和IBM公司聯合進行的一項研究，由于人工智能提供的個性化體驗，33%的用戶表示提高了滿意度。
•獲取新客戶：投資于人工智能的組織獲得新客戶的可能性要高出3倍。
•提高客戶保留率：采用人工智能的組織提高客戶保留率的可能性要高出2.5倍。
因此，得益于自動化的智能解決方案，投資于人工智能的組織能夠增加收入和銷售額，同時節省大量的運營成本。
但是，只有十分之一的組織能夠真正將人工智能投入生產。規模較小的組織難以采用，而擁有專門團隊和工具的大公司只將人工智能用于最具戰略意義的項目。這主要有以下幾個原因：
•人才匱乏：很難獲得和留住經驗豐富、知識淵博的人工智能開發人員和數據科學家。
•數據訪問：大多數組織無法訪問適用于人工智能嵌入式應用程序使用和學習的高質量和集中式數據。
•不知道該怎么做：大多數組織不知道如何做，做什么，以及如何有效地啟動人工智能計劃。
人工智能用例可以改善客戶服務
有些組織計劃投資采用人工智能解決方案，但不知道從何處入手，那么可以了解一些常見的用例，在這些案例中，組織使用人工智能技術來改善客戶服務，同時提供一些出色的現代應用程序。
(1)聊天機器人
聊天機器人是一種很好的參與方式，非常適合日程安排十分繁忙的組織，也是客戶服務中最常見的人工智能用例之一。組織使用聊天機器人可以：
•回答用戶問題：組織通常不會讓一線員工響應具體的需求，而是通過采用人工智能技術的聊天機器人來回答用戶最常見的問題，從而減少了其他支持渠道的訪問量。
•與客戶互動：客戶希望獲得直觀和即時的體驗;他們不希望在詢問簡單問題時填寫表格并提出請求。而聊天機器人可以用對話的方式為客戶提供反饋。
•為員工提供支持：員工完成工作所需的許多信息能夠以知識庫或Q&A格式存儲。聊天機器人可以通過一個界面以自然的方式查詢和詢問，從而幫助他們更高效地傳遞信息。
Drift和Intercom是當前主流的聊天機器人軟件之一，而如今，現代的應用程序開發平臺還為組織提供了更多工具，可以快速構建完全根據業務需求定制的聊天機器人。這方面的一個例子就是CredAbility，它是應用程序開發人員創建的一種可以充當個人財務助理的聊天機器人，可以幫助用戶創建個人行動計劃，以實現提高信用評分等目標。
(2)語言分析
語言分析工具使協作者能夠從客戶反饋中提取關鍵信息，并在這個基礎上調整他們的溝通方式。
語言分析是改善呼叫中心體驗的重要技術。聊天機器人可以通過語言分析檢測與之交談的客戶情緒，并相應地調整其語氣和行動。
行為和情感分析工具(BEAT)是一個很好的語言分析例子，這是德勤公司為一家大型金融服務機構開發的應用程序。行為和情感分析工具(BEAT)會將聊天機器人與客戶的電話內容和情緒記錄下來，以確定該客戶的感情是否脆弱，以及是否可能出現不好的結果。
德勤公司風險分析合伙人Andy Whitton表示，行為風險是組織和監管機構的首要任務。但是識別它通常是一個由隨機選擇驅動的耗時過程。對于金融服務機構來說，通常花費更多的時間和精力與客戶互動。Deloitte True Voice可以用在銷售金融產品的語言或行為方面，并在可能存在數據泄露風險時進行標記，并在對組織帶來嚴重風險之前發出警告。此外，它還有助于在組織的客戶互動中發現見解，提高價值，優化流程，并改善員工培訓。
(3)目標檢測
目標檢測解決方案使組織可以自動執行與圖像識別相關的任務。如果是Revolut的用戶，可能已經體驗過這個用例。例如希望改善新客戶驗證體驗的銀行或保險機構。借助目標檢測，客戶只需上傳其ID的圖片，進行自拍，然后將ID中的臉部與自拍照片進行自動匹配，就可以驗證客戶的身份，從而取代了親自進行驗證的整個繁瑣過程。
這將為組織節省大量時間，并為其客戶提供更好的體驗。
(4)光學字符識別(OCR)
光學字符識別通常用于文檔處理自動化中。使用光學字符識別(OCR)，組織可以訓練系統讀取發票或訂單之類的文檔，提取相關信息并自動在系統中填充正確的字段。這樣就能夠以更加數字化和高效的方式處理文檔，以支持從紙質文檔中更快、更準確地檢索信息。
(5)機器學習模型
組織可以訓練機器學習模型并將其集成到其應用程序中，以發展預測分析，這將幫助組織做出更好、更明智的業務決策。機器學習有一些用例，最常見的是用于：
•批準決策、風險分析或業務成果的自動化;
•對票證進行分類以進行分類支持，分配給合適的團隊，并提出解決方案。
•預測銷售折扣、產品需求、客戶支持需求和可用庫存。
例如，Randstad公司開發了采用機器學習技術搜索應聘者的應用程序，這個名為Spotter的應用程序可以使招聘人員能夠立即搜索Randstad公司提供的應聘者數據庫，以找到最佳人選來填補空缺的職位。
Randstad公司首席信息官兼通信技術經理Anne Reuver 表示，“在采用Spotter之前，從數據庫中獲取正確的信息非常費力且復雜，以至于許多招聘人員都沒有以正確的方式使用它，Spotter現在使招聘人員能夠非常輕松地在應聘者數據庫中快速搜索和識別最佳人才，因此采用率非常高，我們在荷蘭已經有2,000名招聘人員在使用它。 ”
使客戶服務更上一層樓
如今的客戶比以往任何時候都要求更高。他們期望流暢輕松的體驗能夠與曾經擁有的最佳體驗相媲美。人工智能技術可以通過提高效率以及所提供的流程和服務為客戶提供更好的服務。
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