يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في الوصول إلى شخص حقيقي بشكل أسرع

تظهر الأبحاث الجديدة أن إعدادات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر بنمط ChatGPT يمكن أن توجّه المتصلين إلى الشخص الصحيح في مركز الاتصال باستخدام اللغة الطبيعية ، دون اتباع خيارات القائمة المثيرة للغضب التي تختلف كل أسبوع ، وتظهر وكأنها معيقة بشكل متعمد.

يمكن أن يكون الوصول إلى شخص حقيقي في مركز الاتصال تجربة محبطة ، بسبب الحاجة إلى التنقل في خيارات متعددة في темп بطيء – في كثير من الأحيان دون يقين من الخيار الذي يناسب حالتك. إذا لم يكن أي منهم مناسبًا ، فإن المستخدمين المخضرمين يعتمدون على الحيل والطرق للوصول إلى مستشار بشري من نوع ما ، والخروج من “جحيم الخيارات”. يمكن للكثير منا أن يعرف هذا باعتباره تجربة أكثر أو أقل قتالية وعدائية للمستخدم.

ليس من المستغرب أن تكون مراكز الاتصال في طليعة التكنولوجيا لتحسين أو استبدال أنظمة الذكاء الاصطناعي؛ وعلى الرغم من النهج الحذر الموصى به من بعض الجهات ، لا يزال تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مراكز الاتصال من أسهل فرص التقارير التكنولوجية ، ولفرصة الابتكار القائم على الذكاء الاصطناعي الذي يمكن أن يقدم عائدًا استثماريًا مبكرًا بشكل غير عادي.

متجر مغلق

لكن هناك بعض المجالات التي لا تُطبق فيها مبادئ وموارد مفتوحة المصدر أو متاحة بحرية ، وهذه واحدة منها. هذا يبدو منطقيًا: أي شركة مهتمة بتحسين أنظمة الاستجابة للعملاء سيكون لديها interesse محدود أو صفر في مشاركة البيانات التي تزوّد رؤى قوية ، وطرقها ، أو الملكية الفكرية للشركة.

من بين الأشياء الأخرى ، مشاركة هذه الموارد سوف تكلفها حافزًا مع المنافسين؛ وأهم من ذلك ، نظرًا لمدى تعرض أنظمة الذكاء الاصطناعي في الحلقة إلى الكشف عن المعلومات المهمة ، فهو يعتبر مخاطرة قانونية.

هذا أدى إلى عدد من اللاعبين المثقلين بالاستثمارات لتطوير أنظمة استجابة مراكز الاتصال بمساعدة الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل عن بعضهم البعض (مع بعض التكرار الحتمي للجهد)؛ ولانتشار الشركات الناشئة واللاعبين القائمين على تلبية الطلب المتزايد على قدرات الاستجابة للعملاء التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

مُساعد صوتي PolyAI يفتح مكالمة خدمة العملاء لشركة ‘Augusta Lawn Care’ الخيالية ، يستند إلى كميات كبيرة من محادثات التدريب لتوفير استجابات تلقائية من خلال بنية تحتية لمراكز الاتصال الحالية. مصدر

بالإضافة إلى ذلك ، أثبتت سباق إزالة إحباط التنقل في متاهة مركز الاتصال حافزًا للجهود البحثية – على الرغم من أن معظم هذه المنشورات ت发生 بعيدًا عن Arxiv وشبكات النشر البحثية المفتوحة ، بما يتفق مع الطبيعة السرية بشكل عام لتطوير الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR).

بدلاً من ذلك ، يتم حماية البحث والبيانات والاستخبارات التجارية المتعلقة بتحسين أنظمة الاستجابة للعملاء بالذكاء الاصطناعي ، مع توفر خيارات مفتوحة المصدر قليلة جدًا – حتى لو كان استخدام أنظمة FOSS وبياناتها خيارًا قانونيًا صحيحًا ، الذي يُعتبر مشكوكًا فيه.

مكالمة محلية

مع هذا في الاعتبار ، من المفرح أن نرى ورقة جديدة من كولومبيا تحاول كسر خزنة مركز الاتصال ، على الأقل قليلًا. العمل الجديد ، وهو مدخل موجز بعنوان ما وراء Touch-Tones IVR: توجيه النية العملاء باستخدام LLMs ، يأتي من باحث في Universidad Distrital Francisco José de Caldas في بوغوتا ، ويزعم أنه أول مشروع غير مغلق يستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتوليد مخطط عمل لنظام توجيه النية العملاء (CIR).

بدلاً من محاولة الحصول على بيانات مكالمات حقيقية أو أشجار قوائم ملكية ، يولد المشروع الجديد جميع المكونات من الصفر باستخدام ثلاثة نماذج ذكاء اصطناعي: واحدة لاختراع قائمة مركز اتصال واقعية؛ وآخر لتمثيل مئات شكاوى المتصلين؛ وثالثة لتتصرف كالتشات بوت ، محاولة توجيه تلك الشكاوى إلى الوجهة الصحيحة.

النتيجة هي بيئة اختبار اصطناعية كاملة ولكن مقنعة ، تتميز بشركة اتصالات خيالية ، جنبًا إلى جنب مع 920 استفسار مستخدم متميز ، مما يسمح للمерим بالتجاوز من المخاطر القانونية أثناء استكشاف كيفية تفسير الذكاء الاصطناعي الحالي للكلام الغامض والمتغير ، ولا يزال يصل المتصل بالشخص الصحيح.

تُظهر الاختبارات أن نظام الخطة يمكن أن يطابق شكاوى المتصلين المجانية بالطريقة الصحيحة إلى وجهة مركز الاتصال بدقة تصل إلى 89.13٪ ، خاصة عند تقديم خيارات القائمة “المسطحة” بدلاً من الوصف الكبير (المزيد من ذلك لاحقًا).

كما وجدت الدراسة أن khi يستخدم المتصلون لغة أكثر غير رسمية أو متنوعة ، يخطئ الذكاء الاصطناعي أكثر؛ لكن بعض تلك الأخطاء حدثت ليس لأن الذكاء الاصطناعي أسيء فهم ، ولكن لأن قائمة الهاتف نفسها كانت محيرة.

أمثلة على تفاعلات العملاء ، تمت مشاركتها كجزء من المشروع الجديد. مصدر

تم جعل بيانات المشروع متاحة للجمهور.

الطريقة

النموذج الأول في النهج الثلاثي يخلق هيكلًا مفصلًا لقائمة هاتف لشركة اتصالات خيالية؛ والثاني يولد رسائل فريدة للمتصلين – بعضها بسيط ، والبعض الآخر معبر عنه أو جعل أكثر غير رسمي – لتمثيل كيفية حديث الناس عندما يتصلون طلبًا للمساعدة. فيما يتعلق بذلك ، تم إنشاء 920 مثالًا فريدًا للمشروع.

النموذج الثالث تم تكليفه بمهمة ربط كل متصل بالقسم الصحيح ، بناءً فقط على الرسالة ، ونسخة من القائمة. سمح هذا المخطط للمерим أن يكون قابلاً للتكرار بالكامل ، مع تجاوز الحاجة إلى بيانات مكالمات حقيقية أو كشف معلومات العملاء:

النظم الثلاثة المختارة للنهج الثلاثي. مصدر