前提背景
我們距離“不再智障”的智慧客服還有多遠?對於智慧客服,使用者一直都是“批評多於褒獎”,究其原因是在於人們對於AI客服的期待很高,而AI客服在實際應用中的拙劣表現讓許多使用者大失所望。所有功能都致力於使用負責任的、以人為本的AI應用方式,即Contact Center AI,谷歌認為它可能提升使用者的全程服務體驗。
谷歌釋出Contact Center AI,智慧客服如何?
谷歌推出的第一個Solution Product (行業解決方案產品)——Contact Center AI(AI聯絡中心)。其集虛擬助理、智慧資訊發掘和情感分析等功能於一身,幫助Contact Center 的工作人員更有效的解決問題和使用者提升體驗。
機器學習支援的客戶支援工具包利用Dialogflow(一種對話式體驗開發平臺)和Cloud Speech-to-Text(一套音訊到文字技術)來通過電話與呼叫者進行互動。
Dialogflow
該軟體是用於構建會話代理的綜合開發套件,有著超60萬的業內開發人員使用者。
Contact Center A的任務
Contact Center AI的任務,一是替人類客服接電話,二是幫人類客服更好地接電話。
Dialogflow與Contact Center AI的關係
Contact Center AI的出現,為這一套件再次增添了新內容。谷歌通過【DeepMind的WaveNet】和用於電話整合的【Dialogflow電話閘道器】添加了新功能,如文字到語音轉換功能。
Contact Center AI的新自動語音適應功能(可在beta中使用)針對(Dialogflow)代理的語音識別系統可能會使發音相似的單詞造成混淆的情況,【它考慮了上下文,特別是訓練短語】,實體和其他特定於代理的資訊,以便使用稱為語音適應的學習過程進行適當響應。
- 例如,如果呼叫者試圖安排產品退貨,那麼Contact Center AI將利用其對退貨流程的瞭解來避免將“郵件”一詞誤認為“釘子”。
- 預設情況下,自動語音適應功能處於關閉狀態。您將在Dialogflow控制檯中找到它。
基準模型改進
增強的上下文意識和增強的語音轉文字並不是Contact Center AI管道上唯一的新自然語言理解改進。除了擴充套件的片語限制,無盡的流媒體等等,谷歌今天在Beta中首次釋出了“更豐富的”手動速度適應和實體類。
SpeechContext引數中包含三項新功能:
- Cloud Speech-to-Text設定的集合以及用於根據企業和垂直行業的語言量身定製的切換開關。
- SpeechContext類 -反映諸如數字序列,地址,數字和貨幣面額等概念的預構建實體-一次為一組單詞優化ASR。
- 至於SpeechContext boost,它可以幫助調整語音適應強度,同時減少誤報的數量,即,當短語未提及但出現在筆錄中時。
- SpeechContext現在每個API請求最多支援5,000個短語提示(以前是500個),從而增加了ASR捕獲不常見單詞或短語的可能性。
總體目標
Contact Center AI,谷歌認為它可能提升使用者的全程服務體驗。
【Contact Center AI】與【Duplex的模式】比較相似。
Duplex
Duplex是谷歌在今年早些時候的I/O大會上推出的,可以為人們提供自己的對話人工智慧助理,以便進行預約,或者通過電話完成其他日常任務。
例如:你的AI會打電話給他們的AI,不再需要人類的互動了。那麼唯一剩下的問題就是我們會怎樣利用我們的空閒時間呢?
Contact Center AI和Duplex是兩款截然不同的產品,它們共用一些底層元件,但技術堆疊和整體目標卻截然不同。
Contact Center AI的運作方式是當使用者給客服中心撥打電話時,首先由虛擬助理(Virtual Agent) 接起,其能夠根據使用者需求完成與使用者之間的複雜多輪對話,並獨立完成一些任務,而如若指令超出AI處理範圍,其將能夠轉接至人類客服,保證效率的同時也完善使用者體驗。
這種情況下,AI轉變為支援功能,由此Contact CenterAI為人類客服代表提供相關資訊。利用Dialogflow的知識聯結器,可以從公司的知識庫中找到相關度最高的知識性文章,確保能夠以近乎實時的方式為客戶提供最佳解決方案。
Contact Center AI可以與人類使用者完全進行自然語言交流,這與Duplex的形式十分相似,AI可以根據訂單資訊猜測人類使用者的大概意圖,在人類使用者提出“退貨”的時候,能正確理解人類向幹什麼,還能給人傳送退貨資訊的郵件。
Contact Center AI 帶來的優勢
可以藉助【人工智慧】改善聯絡中心,與現有的聯絡中心技術相輔相成。
利用它可以輕鬆訓練人工智慧模型來與客戶進行互動,併為客服人員提供富有見地的指導。
通過Virtual Agent可以實現直觀的呼叫自動化處理,使用 Dialogflow 自動進行客戶對話。
Virtual Agent不使用繁瑣的通話分支樹,而是使用開放式問題快速評估客戶的歷史記錄,尋找最佳答案並縮短客戶的等待時間。
當呼叫被轉接給線上客服人員時,Agent Assist 會提供機器學習驅動的資料分析結果,幫助客服人員實現個性化、相關的追加銷售。
它還更快地瞭解您的客戶資料,為每次呼叫提供最佳的Google人工智慧服務。
通過自動處理呼叫、利用人工智慧協助客服人員以及為業務分析師和管理人員提供強大的分析功能,改善聯絡中心的客戶服務體驗。
易於設定,可減少等待時間,可以幫助企業更好地瞭解自己的客戶。此外,它可以在使用的合作伙伴技術進行整合,拓展人工智慧功能並強化合作夥伴關係。
參考資料
- https://help.webex.com/zh-cn/zoex5e/Google-Setup-Contact-Center-AI-Integrations
- https://www.youtube.com/results?search_query=google+cloud+contact+center+voicebot
- https://www.youtube.com/watch?v=Kw4j-7Xj1jI
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/40544890
- https://www.zhihu.com/question/286806889/answer/456989592
- https://searchcustomerexperience.techtarget.com/news/252504590/Nice-expands-contact-center-AI-offering-with-ContactEngine-buy
- https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/transforming-the-contact-center-with-ai
- https://searchcustomerexperience.techtarget.com/tip/10-things-to-know-about-Google-Cloud-Contact-Center-AI
- https://help.webex.com/en-us/7fuy63/#id_138319