음성 AI가 고객 서비스의 비밀 무기인 이유
Voice AI는 모든 업계 고객의 가장 중요한 문제점 중 일부를 해결할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
훌륭한 고객 서비스 경험은 브랜드와 구매자 사이에 정서적 연결을 형성합니다. 이러한 감정적 연결은 충성도와 매출 증대의 주요 원동력입니다. 음성 AI가 도움이 될 수 있습니다.
왜? 반면에 열악한 서비스는 고객을 경쟁사로 몰아갈 위험이 있습니다. 2020년 Statista 설문 조사에서 응답자의 40%는 열악한 고객 서비스로 인해 회사와의 거래를 중단했다고 말했습니다. 은행, 케이블 TV 제공업체, 항공사, 건강 보험 회사 등 서비스 점수가 낮은 산업은 이러한 방식으로 사업을 잃을 가능성이 가장 높습니다.
지난 몇 년 동안 기업은 서비스 프로젝트에 더 많은 리소스를 계속 투자해 왔습니다. 그들은 라이브 채팅, 챗봇과 같은 최신 혁신 도구에 투자하지만 종종 잊혀지는 채널이 하나 있는데 바로 음성입니다. 전화를 들고 회사에 전화를 걸면 매우 자연스러운 방식으로 즉각적으로 고객과 소통할 수 있습니다.
음성의 힘은 고객 서비스에 실질적인 변화를 가져올 수 있으며, 음성 AI는 그들의 비밀 무기가 될 수 있습니다. 음성 AI가 기업이 인력을 보충하고 고객 서비스를 개선하는 데 도움이 되는 세 가지 방법은 다음과 같습니다.
1. 원활한 고객 경험 제공
사람들이 고객 서비스에 문의할 때는 일반적으로 업무 회의, 집안일, 심부름 등 일상생활 사이에 이루어집니다. 그들은 일상 생활로 돌아갈 수 있도록 문제를 신속하게 표시하고 해결하는 방법을 원합니다. 그것은 종종 그들이 얻는 것이 아닙니다.
공적으로 오늘날 많은 브랜드는 고객 상호 작용을 위한 여러 온라인 및 오프라인 접점을 보유하고 있습니다. 그러나 터치포인트의 수는 종종 고객을 더욱 좌절하게 만드는 복잡한 고객 여정을 만들어냅니다. 옴니채널은 여전히 중요하지만 특히 음성과 관련하여 최고의 채널 전략에 집중하는 것도 중요합니다. Optichannel은 고객이 선택한 채널을 지원하도록 설계되었습니다.
많은 사람들에게 이것은 소리입니다. HubSpot 설문 조사에 따르면 참가자 중 69%가 휴대폰, 온라인 채팅 또는 기타 채널을 통해 고객 서비스에 연락하는 것을 선호하는 것으로 나타났습니다. 그러나 사람들은 자동화된 음성과 대화한다고 생각할 때 자신의 말을 반복하는 것, 로봇이 자신의 목적을 오해하는 것, 기타 자주 발생하는 좌절감을 생각하는 경우가 많습니다.
Voice AI는 고객 서비스 부서가 최적의 채널 전략을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 즉, 고객이 선호하는 채널에서 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다. 오늘날의 음성 AI는 고객의 문제점을 이해하고 복잡한 대화를 탐색하도록 훈련될 수 있습니다. 음성 AI 에이전트는 회사와의 이전 대화 내역에 접근할 수 있고 미결 요청을 검토 및 조치할 수 있으며 결제 기한, 잔액, 주문 상태 등 중요한 정보를 제공할 수 있습니다.
실제로 음성 AI는 사람의 개입 없이 밤낮 언제든지 가장 일반적인 쿼리 유형을 통해 고객에게 신속하게 안내할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 더 빠른 해결 시간, 실시간 정보 및 일관된 브랜드 경험을 얻을 수 있습니다.
2. 고객이 가치를 느낄 수 있도록 돕는 맞춤형 서비스
2021년 설문 조사에 따르면 소비자의 80% 이상이 신뢰가 구매 결정을 결정하는 요소라고 믿고 있는 것으로 나타났습니다. 소비자가 회사를 신뢰하지 않으면 그 회사에서 구매하지 않을 것입니다.
신뢰는 자신이 소중하다고 느낄 수 있는 맞춤형 서비스를 받을 때 형성되는 경우가 많습니다. 고객 서비스를 통해 문제를 신속하게 해결하는 등 자신의 의견을 듣고 자신의 요구 사항이 충족된다고 느끼는 사람은 단골 고객이 될 가능성이 더 높습니다. Voice AI는 고객이 문제를 해결하도록 돕고, 현재 태도에 따라 서비스를 개인화하며, 고객이 가치 있다고 느낄 수 있도록 돕는 훌륭한 방법입니다.
음성 AI는 인간의 대화를 모델로 하고 있으며, 일부 음성 AI 회사는 대화의 맥락과 의미를 매우 잘 이해하고 있습니다. 고급 음성 AI 엔진은 대화에서 음조, 말하는 속도 등의 단서를 추출하여 고객 의도와 행동을 측정할 수 있습니다. 이 정보를 통해 AI는 개인화되고 상황에 맞게 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.
예를 들어, 고객이 등록된 휴대폰 번호로 컨택센터에 전화하면 음성AI 에이전트가 고객이 과거에 주문한 상품, 선호하는 상품 등의 세부정보를 조회할 수 있습니다. 그러면 음성 AI 에이전트는 해당 컨텍스트와 대화를 나눌 수 있습니다. 그들은 새로운 제품을 주문하거나 추천하는 것을 돕거나, 다가오는 유지 관리 요구 사항을 상기시키거나, 기본적인 개인 정보를 교환하지 않고도 요청을 처리할 수 있습니다. 이 원활한 기능은 게임 체인저입니다.
3. 확장성과 비용 효율성 달성
Voice AI는 컨택센터에 자동화 기능을 제공하고 인간 서비스 상담원의 업무를 강력한 방식으로 향상시킵니다.
오늘날 컨택센터는 기록적인 변동을 겪고 있습니다. 일반적으로 이직률이 높지만, 전염병으로 인해 상황이 더욱 악화되었습니다. 예를 들어, T-Mobile의 콜센터 이직률은 팬데믹 기간 동안 45%에서 65%로 증가했습니다. 또한 전염병으로 인해 어려운 통화 수가 증가하고 고객 서비스 경험이 크게 악화되었습니다.
이러한 문제로 인해 단순히 콜센터를 확장하는 것이 불가능한 경우가 많습니다. 이들 센터는 고객, 자원 및 팀 관리 문제에 직면해 있습니다. 이러한 문제가 해결되더라도 통화량 급증을 처리하기 위한 확장은 하루아침에 불가능합니다.
Voice AI는 연락 센터가 필요에 따라 운영을 원활하게 확장하여 모든 통화를 처리할 수 있도록 도와줍니다. 은행, 건강 보험, 항공사 등 대기 시간이 길고 통화량이 많은 것으로 악명 높은 산업에서는 음성 AI를 사용하여 대기 시간 없이 모든 고객 질문에 답변할 수 있으며 AI 통화의 복잡성만 가중시킬 수 있습니다. 음성 AI의 도움으로 동일한 AI 팀이 통화량 급증을 처리할 수 있습니다.
음성 AI 에이전트는 반복적인 고객 서비스 문제를 해결하고 일상적인 작업을 자동화하여 실시간 에이전트가 가치가 높고 복잡한 고객 문제에 집중할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객 지원 비용을 비용의 일부로 줄이는 동시에 세계적 수준의 고객 경험을 제공함으로써 더 많은 수익을 창출하도록 컨택 센터를 혁신할 수 있습니다.
Voice AI는 모든 업계에서 고객의 가장 중요한 문제점 중 일부를 해결할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 고객이 자신의 의견을 듣고 도움을 받았다고 느끼게 하는 것보다 수익을 높이는 더 좋은 방법은 없습니다. 이제는 고객 서비스 이니셔티브를 미래 지향적으로 발전시키고 많은 사람들이 목소리를 내지 못하는 서비스 구성 요소를 추가해야 할 때입니다.
위 내용은 음성 AI가 고객 서비스의 비밀 무기인 이유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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