AI 고객 서비스 대체의 장점이 충분히 입증되었습니다. 수요 매칭과 대중적 적용에는 시간이 걸릴 것입니다.

​수동 콜센터 시대부터 IVR 프로세스 설계, 온라인 고객 서비스 시스템 등의 적용을 경험하며 오늘날의 인공지능(AI) 고객 서비스로 발전했습니다. 고객에게 서비스를 제공하는 중요한 창구로서 고객 서비스 산업은 항상 시대의 선두에 서서 끊임없이 새로운 기술을 사용하여 새로운 생산성을 개발하고 고효율, 고품질, 고 서비스 및 개인화 된 전천후 고객을 향해 나아가고 있습니다. 서비스.

고객 수의 증가와 인건비 비용의 급격한 증가에 따라 인공 지능, 빅 데이터 등 차세대 정보 기술을 활용하여 노동 집약적에서 지능형, 고급, 세련된 기술 변화와 업그레이드는 많은 산업이 직면한 중요한 문제가 되었습니다.

인공지능 기술의 지속적인 발전과 시나리오 기반 애플리케이션의 급속한 확장에 힘입어 고객 서비스도 대화형 AI 기술을 핵심으로 하는 차세대 지능형 고객 서비스 단계로 진입하기 시작했습니다. 는 고객센터의 문제점을 해결하며 점차 성숙해지고 있습니다. 대규모(통화량 최대), 범위가 넓음, 수동 서비스 효율성이 낮다는 등 많은 문제점을 해결하여 마케팅 서비스의 품질과 효율성을 향상하고 비즈니스 성과를 극대화할 수 있는 새로운 아이디어를 제공합니다.

구체적으로, 인공지능 고객 서비스는 수동 고객 서비스에 비해 "7*24시간 + 365일" 대기, 업무 효율성 향상, 인건비 절감, 맞춤형 서비스 제공, 교차 판매 및 상향 촉진 등의 장점이 있습니다. -판매 기회. 예를 들어, 인공 지능 고객 서비스는 24시간 대기하며 상담, 조달, 거래, 애프터 세일즈 등에서 사용자의 문제를 해결할 준비가 되어 있어 저렴한 투자로 고객 서비스 시나리오의 적용 범위를 크게 향상시킬 수 있습니다.

그러나 현재 고객 서비스 산업은 여전히 ​​"인공 + AI"의 조합입니다. 인간 고객 서비스를 지원하여 고객 정보를 마스터하고 과거 커뮤니케이션의 진행 상황을 이해하는 등 간단한 질문에 대부분 인공 지능 고객 서비스가 답변합니다. , 신속한 표준 음성 기술 및 지원 지능형 견적, 독립적인 주문 배치 및 기타 작업은 고객 서비스 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있으며 새로운 고객 서비스 직원이 신속하게 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다. 복잡한 문제에는 여전히 수동 고객 서비스 후속 조치가 필요합니다.

업계에 종사하는 사람들은 인공지능 고객 서비스의 초기 단계에서는 각계각층에 완벽하게 적합한 최적의 솔루션이 없다고 생각합니다. 또한 필요에 따라 업계 지식 베이스(코퍼스)를 축적해야 합니다. 계속해서 축적하고 "학습"하는 업계의 방대한 데이터가 있어야만 기술 논리가 각계각층에서 필요로 하는 "지능형 고객 서비스 인력"에 더욱 부합할 수 있습니다.

인구배당이 점차 사라지는 상황에서 인건비 증가, 비즈니스 접근 채널 증가, 직원 감축 및 효율성 증대가 기업 운영의 합의가 되었습니다. 인공지능 고객 서비스는 기술 계층과 애플리케이션 계층에서 빠르게 발전할 것이며 점차 전통적인 수동 고객 서비스를 대체할 것입니다. 그러나 단기적으로 인간 고객 서비스와 인공지능(AI) 고객 서비스는 여전히 서로 보완적이다. 현재로서는 인공지능 고객 서비스가 인간 고객 서비스를 완전히 대체할 수는 없다.

인공지능 기술의 지속적인 발전에 힘입어 가까운 시일 내에 인공지능 고객 서비스가 고객 서비스의 최전선에 서서 사용자와 사용자 간의 소통을 위한 최초의 "인간" 대표자가 될 것으로 예상되는 것은 사실입니다. 기업.

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