音声 AI が顧客サービスの秘密兵器である理由
Voice AI には、あらゆる業界の顧客にとって最も重大な問題点のいくつかを解決する大きな可能性があります。
優れたカスタマー サービス エクスペリエンスは、ブランドと購入者の間に感情的なつながりを生み出します。これらの感情的なつながりは、ロイヤルティを維持し、売上を増加させる主な原動力となります。音声 AI が役立ちます。
なぜですか? 一方、サービスが不十分だと、顧客を競合他社に誘導するリスクがあります。 2020 年の Statista 調査では、回答者の 40% が、顧客サービスが不十分なために企業との取引を中止したと回答しました。銀行、ケーブル TV プロバイダー、航空会社、健康保険会社など、サービス スコアの低い業界は、この方法でビジネスを失う可能性が最も高くなります。
過去数年間、企業は自社のサービス提供により多くのリソースを投資し続けてきました。彼らはライブ チャットやチャットボットなどの最新の革新的なツールに投資していますが、忘れられがちなチャネルが 1 つあります。それは音声です。電話を取って会社に電話をかけると、非常に自然な方法で顧客を即座に引き付けることができます。
音声の力は顧客サービスに大きな変化をもたらす可能性があり、音声 AI は秘密兵器になる可能性があります。ここでは、音声 AI が企業の従業員の補充と顧客サービスの向上に役立つ 3 つの方法を紹介します。
1. スムーズなカスタマー エクスペリエンスを提供する
人々がカスタマー サービスに問い合わせるときは、通常、仕事の会議、家事、用事などの日常生活のイベントの合間に行われます。彼らは、日常生活に戻るために、問題に迅速にフラグを立てて解決する方法を望んでいます。それは多くの場合、彼らが得られるものではありません。
名誉のために言っておきますが、今日の多くのブランドは、顧客との対話のために複数のオンラインおよびオフラインのタッチポイントを持っています。ただし、タッチポイントの数が増えると、多くの場合、カスタマー ジャーニーが複雑になり、顧客の不満がさらに高まるだけです。オムニチャネルは依然として重要ですが、特に音声に関しては、最適なチャネル戦略に焦点を当てることも重要です。オプティチャネルは、顧客が選択したチャネルをサポートするように設計されています。
多くの人にとって、これは音です。 HubSpot の調査によると、参加者の 69% が携帯電話、オンライン チャット、またはその他のチャネルを通じてカスタマー サービスに連絡することを好むことがわかりました。しかし、自動音声に話しかけることを考えると、同じことを繰り返したり、ロボットが目的を誤解したり、その他のイライラが頻繁に発生することを考える傾向があります。
Voice AI は、顧客サービス部門が最適なチャネル戦略を策定し、顧客が好むチャネルでより良いサービスを提供できるようにするのに役立ちます。今日の音声 AI は、顧客の問題点を理解し、複雑な会話をナビゲートするようにトレーニングできます。音声 AI エージェントは、会社との以前の会話の履歴にアクセスでき、未解決のリクエストを確認して対応し、支払い期日、残高、注文ステータスなどの重要な情報を提供できます。
実際、音声 AI は、人間の介入なしに、昼夜を問わずいつでも、最も一般的なクエリの種類を顧客に迅速に案内できます。これにより、顧客はより迅速な解決時間、リアルタイムの情報、一貫したブランド エクスペリエンスを得ることができます。
2.顧客が価値を感じられるようにカスタマイズされたサービス
2021 年の調査では、消費者の 80% 以上が、信頼が購入決定の決定要因であると信じていることがわかりました。消費者が企業を信頼しなければ、その企業からは買わなくなります。
信頼は、自分が大切にされていると感じさせる、パーソナライズされたサービスを受けたときに得られることがよくあります。自分の話を聞いてもらえ、自分のニーズが満たされていると感じる場合 (カスタマー サービスを通じて問題を迅速に解決するなど)、常連客になる可能性が高くなります。音声 AI は、顧客が問題を解決し、現在の態度に基づいてサービスをパーソナライズし、価値があると感じられるように支援する優れた方法です。
音声 AI は人間の会話をモデルにしており、一部の音声 AI 企業は会話のコンテキストとセマンティクスの理解に優れています。高度な音声 AI エンジンは、会話からピッチや話す速度などの手がかりを抽出して、顧客の意図や行動を評価できます。この情報を使用して、AI はパーソナライズされた状況に応じた正確な応答を提供できます。
たとえば、顧客が登録された携帯電話番号を使用してコンタクト センターに電話すると、音声 AI エージェントは製品の好みや過去に注文した製品などの詳細を問い合わせることができます。音声 AI エージェントは、そのコンテキストと会話できるようになります。基本的な個人情報を交換することなく、新製品の注文や推奨、今後のメンテナンス要件の通知、または要求への対応を支援できる場合があります。このシームレスな機能はゲームチェンジャーです。
3. スケーラビリティとコスト効率の達成
Voice AI は、コンタクト センターに自動化機能を提供し、強力な方法でヒューマン サービス エージェントの作業を強化します。
現在、コンタクト センターは記録的な減少に直面しています。通常、離職率は高いのですが、パンデミックにより状況がさらに悪化しています。たとえば、T-Mobile のコールセンターの離職率は、パンデミック中に 45% から 65% に増加しました。パンデミックにより、難しい電話の数も増加し、顧客サービスのエクスペリエンスが大幅に悪化しました。
こうした問題があるため、コールセンターを単に拡張するだけでは実現できないことがよくあります。これらのセンターは、クライアント、リソース、チームの管理の問題に直面しています。たとえこれらの問題に対処できたとしても、通話量の急増に対応するためのスケーリングは一夜にして可能になるわけではありません。
Voice AI は、コンタクト センターが必要に応じて業務をシームレスに拡張し、あらゆる数の通話に対応できるように支援します。銀行、健康保険、航空会社など、待ち時間が長く電話件数が多いことで悪名高い業界は、音声 AI を使用することで待ち時間なく顧客のあらゆる質問に答えることができ、AI への通話が複雑になるだけです。音声 AI の助けを借りて、同じ AI チームが通話量の急増に対応できます。
Voice AI エージェントは、反復的な顧客サービスの問題を解決し、日常業務を自動化できるため、リアルタイム エージェントは価値の高い複雑な顧客の問題に集中できます。これにより、企業はコンタクト センターを変革し、カスタマー サポート コストを数分の一に削減しながら世界クラスの顧客エクスペリエンスを提供し、より多くの収益を生み出すことができます。
Voice AI には、あらゆる業界の顧客にとって最も重大な問題点のいくつかを解決する大きな可能性があります。収益を増やすためには、顧客が話を聞いてもらっている、助けられていると感じてもらうこと以上に良い方法はありません。今こそ、カスタマー サービスの取り組みをさらに将来に向けて進め、多くの人が発言権を持たないサービス コンポーネントを追加するときです。
以上が音声 AI が顧客サービスの秘密兵器である理由の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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