カスタマーサービスの分野では、ChatGPTに関する変更が始まりました

近年、ますます多くの企業が人工知能テクノロジーを導入してコンタクト センターを自動化し、何百万もの顧客の通話、チャット、テキスト メッセージを処理しています。現在、ChatGPT の優れたコミュニケーション スキルは、社内ナレッジ ベースや CRM などのビジネス固有のシステムに統合された主要な機能と統合されています。

大規模言語モデル (LLM) の適用により、自動化されたコンタクト センターが強化され、人間のカスタマー サービスと同じように最初から最後まで顧客のリクエストを解決できるようになり、目覚ましい成果を上げています。その一方で、より多くの顧客が ChatGPT の人間のような機能に気づくにつれて、クレジット カード情報が更新されるまでに 45 分も待たなければならないことが多いレガシー システムに対して不満を感じ始めることが想像できます。

しかし、恐れることはありません。 AI を使用して顧客の問題を解決することは、アーリーアダプターには時代遅れに見えるかもしれませんが、実際には完璧なタイミングです。

LLM は顧客満足度の低下を食い止めることができます

顧客サービス業界の満足度は、座席不足と需要の増加により、ここ数十年で最低のレベルに低下しています。 LLM の台頭により、顧客ロイヤルティを再構築しようとするすべての役員室にとって、人工知能が中核的な問題となることは間違いありません。

高価なアウトソーシング オプションに切り替えたり、コンタクト センターを完全に廃止したりしていた企業は、突然、持続可能な成長への道を見出しました。

青写真が描かれました。 AI は、コールセンターの 3 つの主な目標、つまり最初の呼び出しで顧客の問題を解決する、全体的なコストを削減する、エージェントの負担を軽減する (そしてそれによってエージェントの定着率を高める) を達成するのに役立ちます。

過去数年にわたり、企業レベルのコンタクト センターは、最も一般的なリクエスト (請求、アカウント管理、さらにはアウトバウンド コールなど) を処理するために人工知能を導入してきました。この傾向は 2023 年も続くと見込まれています。年月が経ちます。

これにより、待ち時間を短縮し、エージェントが収益を生み出す通話や付加価値のある通話に集中できるようになり、顧客をエージェントやソリューションから遠ざけるために設計された時代遅れの戦略から解放されるようになりました。

これらすべてがコスト削減につながる可能性があり、ガートナーは、人工知能の導入により 2026 年までにコンタクト センターのコストが 800 億ドル以上削減されると予測しています。

LLM により自動化がこれまでより簡単かつ優れたものになります

LLM は大規模な公開データセットでトレーニングされています。この世界に関する幅広い知識は、顧客サービスに役立ちます。彼らは、発信者の話し方や表現方法に関係なく、顧客の実際のニーズを正確に理解することができます。

LLM は既存の自動化プラットフォームに統合されており、エラーの発生を減らしながら、非構造化人間の会話を理解するプラットフォームの能力を効果的に向上させます。これにより、解決率が向上し、会話ステップが減り、通話時間が短縮され、エージェントの必要性が減ります。

顧客は、複数の質問をしたり、マシンに待機を依頼したり、テキストで情報を送信したりするなど、自然な文を使用してマシンと会話できます。 LLM の主な改善点は、通話解決の向上であり、より多くの顧客がエージェントと話すことなく必要な回答を得ることができるようになりました。

LLM は、人工知能のカスタマイズと導入に必要な時間を大幅に短縮します。適切な API を使用すれば、人員が不足しているコンタクト センターでも、顧客が行う可能性のあるさまざまなリクエストを理解するために人工知能を手動でトレーニングする必要がなく、ソリューションを数週間で立ち上げて稼働させることができます。

コンタクト センターは大きな課題に直面しており、同時に厳格な SLA 指標を満たし、通話時間を最小限に抑える必要があります。 LLM を使用すると、より多くの電話に応答できるだけでなく、問題をエンドツーエンドで解決できるようになります。

コールセンターの自動化により ChatGPT のリスクが軽減されます

LLM は優れていますが、不適切な回答や「幻覚」の事例も多数文書化されています - マシン上で何を言ったらよいのかわからないとき、それは答えを作り上げます。

企業にとって、これが、ChatGPT のような LLM が顧客と直接接続できない、ましてや顧客を特定のビジネス システム、ルール、プラットフォームと統合できない最大の理由です。

Dialpad、Replicant、Five9 などの既存の AI プラットフォームは、リスクを軽減しながら LLM の力をより効果的に活用するための安全策をコンタクト センターに提供しています。これらのソリューションは、SOC2、HIPAA、および PCI 規格に準拠し、顧客の個人情報を最大限に保護します。

また、会話は各ユースケースに合わせて特別に構成されているため、コンタクト センターはマシンによって話されたり書かれたりするすべての単語を制御でき、プロンプト入力 (つまり、ユーザーが LLM を「だまそうとする」こと) の必要がなくなります。状況によって引き起こされるリスク）。

急速に変化する人工知能の世界では、コンタクト センターにはこれまで以上に多くのテクノロジー ソリューションを評価する必要があります。

顧客の期待は高まっており、ChatGPT レベルのサービスは間もなく共通の標準になるでしょう。すべての兆候は、顧客サービスが過去の技術革命から最も恩恵を受けた分野の 1 つであることを示しています。

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