Sztuczna inteligencja

Sztuczną inteligencję (AI – Artificial Intelligence) w kontekście Contact Center należy obecnie rozpatrywać w dwóch różnych formach: klasyfikacyjnej i generatywnej.

Klasyfikacyjna AI stosowana jest do wywnioskowania na bazie mowy naturalnej intencji (zdefiniowana lista) z jaką zwraca się do nas Klient, a następnie odpowiada przy pomocy predefiniowanych statycznych odpowiedzi odpowiednio do rozpoznanej intencji.

Generatywna AI stosowana jest do generowania różnego rodzaju treści w języku naturalnym.

Ww. technologie można oczywiście łączyć, jednak w przypadku generatywnej AI musimy wziąć pod uwagę fakt, że jeśli nie znajdzie ona odpowiedzi na zadane pytanie to istnieje ryzyko, że “wymyśli” ją sama i nie będzie ona zgodna z prawdą.

BOTy to wirtualni konsultanci wspomagani sztuczną inteligencją, która umożliwia im rozumienie naturalnego języka oraz reagowanie na różnorodne pytania i komendy użytkowników. Zwykle platforma botowa składa się z dwóch podstawowych komponentów: Dialog Managera i silnika NLU.

Dialog manager pozwala na modelowanie procesów poprzez definiowanie przepływów w zależności od intencji wykrytej przez NLU, który jest silnikiem przetwarzania języka naturalnego. NLU odpowiada za przyjęcie komendy od użytkownika i identyfikację intencji jaka za tym poleceniem stoi, następnie przekazuje zdefiniowaną intencję do Dialog Managera, który realizowanym steruje procesem. Przetwarzanie odbywa się na danych tekstowych, a więc w przypadku voiceBOTów wymagane są dwa dodatkowe komponenty tj. ASR (Automatic Speech Recognition) i TTS (Text-to-Speech). Pierwszy odpowiada za rozpoznanie mowy i wygenerowanie transkrypcji tekstowej a drugi jest syntezatorem mowy, który na bazie danych tekstowych tworzy komunikat głosowy.

Generalnie BOTy służą do automatyzacji procesów, a co za tym idzie odciążenia konsultantów. Do implementacji nadają się tutaj procesy powtarzalne, gdzie możemy z góry zdefiniować każdy krok. Nie zawsze automatyzacji musi podlegać cały proces od A do Z. Czasami warto zautomatyzować jego część, taką jak np. inicjalne zbieranie danych od użytkownika wymaganych np. do przyjęcia zgłoszenia. Dane są zbierane, a następnie w przypadku przekazania połączenia do agenta są mu prezentowane.

Najczęściej spotykane procesy, w których BOTy mają zastosowanie to:

• call steering – zastąpienie klasycznego IVR z wyborem DTMF pytaniem o sprawę, z którą dzwoni Klient i skierowanie interakcji do odpowiedniej grupy konsultantów
• uwierzytelnienie / autoryzacja użytkownika
• ankiety badania satysfakcji
• inicjalne zbieranie danych (parametrów) wejściowych do procesu
• kampanie outboundowe np. na potrzeby miękkiej windykacji
• potwierdzanie umówionych spotkań

Cludo ma w swojej ofercie wiele rozwiązań BOTOwych, wliczając w to dostawców usług BOTowych w chmurach publicznych jak Google, Microsoft, AWS.

Sztuczna inteligencja znajduje też zastosowanie w bieżącym wsparciu pracy konsultantów poprzez inteligentne wyszukiwanie w bazach wiedzy i umiejętność generowania treści w języku naturalnym.

Możliwe scenariusze obejmują m.in.:

• przeszukiwanie baz wiedzy i podsuwanie odpowiedzi
• automatyczne generowanie odpowiedzi na bazie dotychczasowej konwersacji
• kończenie rozpoczętej przez konsultanta odpowiedzi
• odpowiadanie na wiadomości e-mail
• automatyczne generowanie podsumowania dla interakcji

Pozwala to odciążyć konsultanta i skrócić czas obsługi, a co za tym idzie podnieść satysfakcję Klienta.

BOTy mogą być trenowane np. pod kątem kontekstu tematycznego w jakim funkcjonują i słownictwa specjalistycznego charakterystycznego dla danego kontekstu.

Treści generowane przez sztuczną inteligencję pozbawione są literówek, a sama technologia może być dodatkowo wykorzystana do poprawiania tekstów pisanych przez ludzi.

Usługi podobne do tych, które wspomagają w pracy konsultantów można wykorzystać udostępniając je bezpośrednio Klientom np. na stronie internetowej. Zastosowana technologia FTS (fulltext search) pozwala na wyszukiwanie w dokumentach i bazach wiedzy konkretnych informacji, o które pyta Klient, a następnie generatywna AI umożliwia przedstawienie tych informacji użytkownikowi w przyjazny sposób (w języku naturalnym).