使用AI作為一種中介是最受歡迎的客戶支持工具之一，企業經常會派遣軟件機器人而不是人來為客戶提供服務。
當你撥打客戶服務電話，IVR系統將你轉接到正確的部門時，你可能就已經親身體驗了這種趨勢。又或者是在你瀏覽了一個網站，一個有人類名字的機器人通過一個閃爍的聊天窗口詢問他們可以如何幫助你的時候。
T-Mobile首席信息官Cody Sanford表示，T-Mobile采取了不同的策略，試圖利用AI來增強客戶體驗，而不是在打電話給人工助手的路上攔截對方。在過去的幾年里，Sanford一直在改造這家電信公司的運營。T-Mobile建立了一個基于專有算法和商業工具的AI解決方案，以幫助支持呼叫中心客服來幫助客戶。
表面上，這家公司是在幫助照顧人類的人。“很多公司會使用AI來進行攔截。”Sanford告訴記者。“而我們利用這項技術拉近了銷售代表與客戶的距離。”
除了用AI轉移呼叫之外，T-Mobile的方法的確令人耳目一新，因為它屬于AI增強人類的范疇，而不是AI取代人類的范疇。對于企業員工來說，這是一個至關重要的區別，因為他們中的許多人擔心自動化正在吞噬他們的工作。
KPMG今年4月對1000名員工進行了調查，其中44%的人表示，他們擔心科技會取代自己。在科技行業，會擔心機器人來上班的員工人數飆升到了67%。UiPath最近針對4500名辦公室職員進行的一項調查顯示，30%的人擔心自動化會取代他們的工作崗位，86%的人表示希望雇主能夠提供重新培訓的機會。
人與人之間的接觸
T-Mobile的1.2萬呼叫中心人員不必擔心被自動化替代--至少短期內不會--因為他們是該公司客戶服務戰略的一個組成部分。
當T-Mobile客戶通過電話或在線聊天渠道與該公司聯系時，他們會觸發預先輸入了客戶信息的AI軟件。包括了客戶正在尋求什么，比如激活升級或服務問題，以及他們的賬單歷史和其他相關的細節，這為客服提供了盡可能以360度視角接近客戶的機會。利用了AI提供的實時信息之后，銷售人員會處理客戶的詢問。
這聽起來很簡單，但這里面包含了一個龐大數學問題的技術復雜性，根據Sanford的說法，最大的障礙來自于數據標注。機器學習需要大量的訓練數據才能很好地工作，但這需要大量的技術資源和人力投入，才能對數據進行準確地標注，使模型能夠做出有效的決策。此前，T-Mobile工程師將數據標注在了Excel電子表格當中，這是一個繁重的過程。
在Sanford的帶領下，T-Mobile通過AWS的Sagemaker Ground Truth ML軟件使數百萬客戶呼叫信息的流程實現了現代化，該軟件通過Amazon Mechanical Turk提供了人工標簽，并為標簽提供了工作流和界面。隨著時間的推移，通過不斷學習人類數據標記師創建的標簽，這個模型將會變得更好。與通過煩人的IVR系統和聊天機器人的“投資轉向”不同，T-Mobile使用了AI增強的人類來培養“更快樂的客戶”，Sanford說。
其他公司也正在采用這種人加AI的方式，盡管采用的是不同的軟件手段。Humana和Aetna正在使用來自Cogito的AI軟件，幫助呼叫中心的工作人員在面對情緒激動甚至憤怒的消費者時，能夠表現出富有同情心、但專業的語氣。該軟件所提供的短信服務能夠提供諸如他們是否說話太快或打斷了呼叫者之類的提示。這是一個聊天機器人的實時客戶敏感性培訓，它可以分析語調、音調和語速。
這是數字化戰略的一部分
T-Mobile的AI系統是一場更廣泛變革的組成部分，它反映了許多現代IT組織的變革:使用AWS和Microsoft Azure中的公共云服務，并通過針對某些本地功能的混合模型來加以增強。例如，Oracle計費軟件等應用程序將依舊在本地運行。
“我們的目標是讓基礎設施變得透明，但我們的業務還沒有達到那一步。”Sanford說。T-Mobile還利用了大規模的容器化來輕松地在混合云之間連接軟件;封裝在微服務中的可分解軟件單元;以及一個包含了15000個API的API系統。
這一數字戰略支持了T-Mobile實現用5G來提供高速互聯網連接的目標，5G是電信運營商和其他超高速數據傳輸的權威機構普遍關注的焦點。Sanford說，T-Mobile正致力于將5G服務帶給今天無法獲得此類服務的人們，為生活在農村地區和其他服務參差不齊的地區的人創造公平的競爭環境。
這一點尤為重要，因為冠狀病毒危機已經促使數以千萬計的美國學生在家參加遠程學習了，Sanford說，這一趨勢“真正暴露了數字鴻溝”，并補充說，“我們想給學生的家庭也帶來公平。”
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