В эпоху глобальной цифровизации ключевым фактором успеха компаний становится способность предоставлять высокоэффективный клиентский сервис. Ни для кого не секрет, что он становится неотъемлемой частью продуктов и услуг, предлагаемых компаниями своим клиентам. А эффективность клиентского сервиса давно перестала оцениваться только способностью обрабатывать большой объем обращений. На первый план вышло качество взаимодействия бизнеса со своими клиентами. С течением времени ИИ начинает предлагать решения, которые ранее казались недостижимыми, для всех этапов формирования качественного сервиса.
От гармоничного сосуществования человека и технологии в области клиентского сервиса зависит имидж, репутация и способность к масштабированию абсолютно любого бизнеса. Компании, работающие в отрасли аутсорсинга клиентского сервиса, в последние годы с интересом наблюдают за стремительным ростом объемов применения искусственного интеллекта в этой сфере и активно внедряют его в свои программные разработки.
Исходя из своего
Фреймворки и инструменты
В контексте использования ИИ для улучшения клиентского сервиса, фреймворки и инструменты являются ключевыми элементами, которые обеспечивают разработку и внедрение интеллектуальных систем. Apache Spark, благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных, является отличным выбором для аналитики и машинного обучения.
Рассмотрим некоторые из фреймворков и инструментов, которые могут быть использованы в сочетании с российскими технологиями.
- TensorFlow. Это один из самых популярных фреймворков для машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанный командой Google Brain. TensorFlow предлагает гибкую экосистему инструментов и библиотек, что позволяет разработчикам создавать и развертывать приложения на базе машинного обучения.
- PyTorch. Этот фреймворк отличается своей гибкостью и скоростью, что делает его популярным выбором для исследований в области ИИ. PyTorch предоставляет динамические вычислительные графы, что облегчает эксперименты и прототипирование.
- Keras. Это высокоуровневый API, который работает поверх TensorFlow, позволяя быстро и просто прототипировать модели глубокого обучения.
- XGBoost. Это эффективная и масштабируемая библиотека для усиления градиента, которая широко используется в задачах машинного обучения.
Плюсы применения ИИ в клиентском сервисе
Есть целый ряд преимуществ, которые компании могут приобрести, используя ИИ в клиентском сервисе. Рассмотрим их подробнее.
Подбор персонала
Истинный клиентский сервис начинается с глубоко проработанной сервисной архитектуры бизнеса. Критическую роль в ней играет персонал, который призван как формулировать миссию компании, так и транслировать ее клиентам. ИИ начинает играть первую скрипку уже на этом этапе. Интеллектуальные чат-боты позволяют провести первоначальное анкетирование при большом объеме соискателей, что позволяет HR-сотрудникам сосредоточиться на наиболее подходящих кандидатах. Это значительно снижает затраты и нагрузку на HR, при этом кратно повышая пропускную способность кадровой воронки и качество персонала.
Обработка обращений
В момент поступления клиентского обращения в любой коммуникационный канал перед бизнесом встает задача правильной категоризации и маршрутизации этого обращения. С точки зрения ручного человеческого труда — это первая по ценности задача, так как при некорректном ее исполнении дальнейшая работа над задачей может стать как источником дополнительных затрат, так и клиентского раздражения. Поэтому неудивительно, что задача автоматизации этого этапа была поставлена одной из первых. Автоматизация обработки различных типов обращений — это большой труд, требующий глубокого анализа возможных сценариев взаимодействия с клиентом, а также привлечения высококвалифицированных специалистов. В некоторых процессах и подпроцессах ИИ может значительно разгрузить персонал.
Одним из примеров такого применения может служить автоматическая классификация обращений с использованием семантического анализа обращений. Такая классификация помогает автоматически выбирать необходимый сценарий обработки и передавать его на исполнение наиболее подходящему специалисту, что может значительно повысить качество и скорость обработки. Другим примером может быть автоматический опрос клиента, чтобы получить необходимую информацию для исполнения данного типа заявки. Для этого могут использоваться как линейные алгоритмы опроса, так и большие языковые модели (LLM) в зависимости от сложности сценария.
Сокращение времени ответа и повышение точности
ИИ также способен сократить время, необходимое для ответа на запросы клиентов, что является критически важным в условиях высокой конкуренции и требований рынка о соблюдении международных стандартов сервиса. Системы на основе ИИ могут обрабатывать запросы с высокой точностью и меньшим количеством ошибок по сравнению с традиционными методами, что делает их незаменимыми в современном клиентском сервисе.
Автоматизация и персонализация через ИИ
Современные ИИ-системы способны анализировать огромные массивы данных, предоставляя персонализированные решения для каждого клиента. Это достигается благодаря алгоритмам машинного обучения, которые могут предсказывать потребности клиентов с удивительной точностью, основываясь на их предыдущих взаимодействиях с компанией. Такой подход позволяет не только увеличить вероятность совершения покупки, но и значительно повысить уровень удовлетворенности клиентов.
Анализ и качество
ИИ позволяет анализировать и обогащать данные дополнительными метриками, как например эмоциональный фон диалога, добавлять различные метки и отмечать ключевые слова. Эта информация может быть очень полезной как для ручного анализа качества, так и для машинного анализа динамики взаимодействия с клиентом.
Минусы применения ИИ в клиентском сервисе
Существуют, безусловно, и сложности при внедрении ИИ, такие как:
- высокий порог входа для специалистов;
- зависимость от качества данных.
Кроме того, необходимо учитывать, что эффективность применения ИИ для различных типов задач может сильно варьироваться. В некоторых случаях затраты, необходимые для реализации отдельных решений, могут быть огромными, но при этом не принести желаемого результата. Например, для индивидуальных задач или часто меняющихся сценариев обработки.
Опасности применения ИИ в клиентском сервисе
Стоит отметить, что слепое следование технологическим трендам всегда довольно сомнительно. За явным ажиотажем вокруг искусственного интеллекта зачастую умалчивается вопрос возможных опасностей и вовсе не универсальной и не глобальной эффективности.
Разберем нюансы, которые обязательно нужно учитывать, принимая решение об интеграции ИИ в программные решения и операционные процессы.
Опасность N1. Приватность данных
Утечки информации. Несанкционированный доступ к данным может привести к утечке конфиденциальной информации.
Решение: реализация многоуровневой системы безопасности, включая шифрование данных и использование безопасных систем хранения данных.
Неправомерное использование. Данные могут быть использованы для манипуляции поведением клиентов или для мошенничества.
Решение: введение строгих протоколов доступа к данным и аудита действий с данными, а также обучение сотрудников этике использования данных.
Опасность N2. Зависимость от технологий
Уязвимость систем. Перебои в работе ИИ могут привести к сбоям в обслуживании клиентов.
Решение: создание резервных систем и процессов быстрого восстановления для минимизации времени простоя в случае сбоев.
Утрата человеческого контакта. Чрезмерная автоматизация может уменьшить личное взаимодействие, важное для установления доверия.
Решение: разработка гибридных моделей обслуживания, сочетающих ИИ и человеческое взаимодействие, для поддержания баланса между эффективностью и личным подходом.
Опасность N3. Уязвимость к манипуляциям
Алгоритмическая предвзятость. ИИ может воспроизводить и усиливать существующие предубеждения, основанные на неполных или искаженных данных.
Решение: проведение регулярного аудита и обновления алгоритмов для исключения предвзятости, а также использование разнообразных наборов данных для обучения ИИ.
Целенаправленные атаки. Системы ИИ могут быть целью хакерских атак, направленных на искажение их функционирования.
Решение: применение передовых методов кибербезопасности и постоянное обновление систем безопасности для защиты от хакерских атак.
Опасность N4. Отсутствие эмпатии
Непонимание нюансов. ИИ может не распознавать тонкие эмоциональные нюансы в общении, что важно для решения сложных проблем.
Решение: интеграция технологий обработки естественного языка и машинного обучения для улучшения способности ИИ распознавать и интерпретировать эмоциональные нюансы.
Ограниченный отклик. Стандартизированные ответы ИИ могут не удовлетворять уникальные запросы клиентов.
Решение: разработка адаптивных алгоритмов, способных генерировать персонализированные ответы и решения, основанные на контексте запроса. Использование гибридных моделей обслуживания, сочетающих ИИ и человеческое взаимодействие
Возможная неэффективность ИИ в клиентском сервисе
Искусственны й интеллект — это безусловный прорыв в области технологий. Однако этот факт не дает нам оснований считать его панацеей и совершенно точно не стоит питать иллюзий относительно универсальности и равной его эффективности для всех сфер человеческой деятельности. Рассмотрим лишь некоторые факторы его возможной несостоятельности.
Фактор N1. Ошибки в обработке запросов
ИИ может неправильно интерпретировать запросы клиентов, что приведет к неправильным или неадекватным ответам. Кроме того, сложность интеграции ИИ с существующими системами может привести к техническим проблемам и задержкам в обслуживании.
Решение: улучшение алгоритмов понимания естественного языка и обучение ИИ на более широком спектре запросов для повышения точности интерпретации. Разработка стандартизированных API и протоколов для упрощения интеграции ИИ с различными системами и платформами.
Фактор N2. Ограниченное обучение
ИИ обучается на основе предоставленных данных, и если эти данные ограничены или устарели, это может снизить качество обслуживания. Можно столкнуться и с неадаптивностью к новым ситуациям, которые не были включены в обучающий набор данных, что может привести к ошибкам.
Решение: постоянное расширение базы данных для обучения с использованием актуальных и разнообразных источников, чтобы ИИ мог адаптироваться к новым условиям и запросам. Внедрение механизмов непрерывного обучения, позволяющих ИИ самостоятельно обновлять свои знания и адаптироваться к изменениям.
Фактор N3. Высокие затраты на поддержку
Необходимость постоянного обновления и поддержки систем ИИ может потребовать значительных финансовых вложений. И, в свою очередь, сложность и высокая стоимость разработки и внедрения ИИ могут не оправдать ожидаемую отдачу от инвестиций.
Решение: автоматизация процессов обновления и использование облачных решений для снижения затрат на поддержку и обслуживание. Применение готовых решений и платформ с открытым исходным кодом для сокращения затрат на разработку и внедрение ИИ. Использование прототипирования.
Подводя итоги, стоит отметить, что ИИ представляет собой мощный инструмент, способный радикально преобразить клиентский сервис. Технологический стек ИИ для клиентского сервиса должен быть тщательно продуман, чтобы обеспечить не только высокую производительность и точность, но и гибкость, масштабируемость и безопасность системы. При правильном подходе к выбору технологического стека и оценке всех плюсов и минусов ИИ может стать ключом к созданию эффективной и инновационной системы обслуживания клиентов, отвечающей требованиям современного рынка.
