Sergey Galchenko, मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी, IntelePeer – साक्षात्कार श्रृंखला

आपको कंप्यूटर विज्ञान और एआई के क्षेत्र में आकर्षित करने वाली बात क्या थी?

मुझे समस्याओं का समाधान करने में आनंद आता है, और सॉफ्टवेयर विकास आपको बहुत तेजी से प्रतिक्रिया लूप के साथ ऐसा करने की अनुमति देता है। एआई एक नए फ्रंटियर के उपयोग के मामलों को खोलता है जो पारंपरिक निर्धारित प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण के साथ हल करना मुश्किल है, जो इसे समाधान टूलबॉक्स में एक रोमांचक उपकरण बनाता है।

ग्राहक सहायता के परिदृश्य में, विशेष रूप से सीएक्स (ग्राहक अनुभव) संचालन को स्वचालित करने में, एआई ने कैसे क्रांति ला दी है?

जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने अपूर्व तरीकों से संपर्क केंद्र व्यवसाय को क्रांतिकारित किया है। संचार को स्वचालित करने में मदद करने वाले समाधानों के साथ जोड़े जाने पर, जनरेटिव एआई ग्राहक इंटरैक्शन को बढ़ाने, संचालन की दक्षता में सुधार करने और एक उद्योग में श्रम लागत को कम करने के लिए नए अवसर प्रदान करता है जो अत्यधिक प्रतिस्पर्धी हो गया है। इन प्रौद्योगिकियों के साथ, ग्राहक व्यक्तिगत सेवा और निरंतर समर्थन का लाभ उठा सकते हैं। व्यवसाय, एक ही समय में, कॉल को अधिक प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकते हैं और एजेंट टर्नओवर और उच्च रिक्ति दरों से लड़ने के दौरान अपने कर्मचारियों को उच्च-प्राथमिकता वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति दे सकते हैं। अंत में, जेन एआई, अपने उन्नत अल्गोरिदम के माध्यम से, व्यवसायों को ग्राहक इंटरैक्शन से प्राप्त जानकारी को समेकित और सारांशित करने में सक्षम बनाता है, जो सीएक्स में इन प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने के मामले का समर्थन करने वाले डेटा की स्पष्टता को दिखाता है।

क्या आप इंटेलपियर के जेन एआई द्वारा ग्राहक सहायता एजेंटों के लिए कठिन कार्यों को कम करने के विशिष्ट उदाहरण प्रदान कर सकते हैं?

इंटेलपियर के जेन एआई का अंतिम लक्ष्य ग्राहक सहायता परिदृश्यों में पूर्ण स्वचालन को सक्षम करना है, जो एजेंटों पर निर्भरता को कम करता है और हमारे द्वारा सेवा प्राप्त करने वाले ग्राहकों के लिए संचालन लागत में 75% तक की कमी लाता है। हमारा प्लेटफ़ॉर्म ग्राहक इंटरैक्शन का 90% स्वचालित करने में सक्षम है, और हमने पहले ही 5 अरब से अधिक ग्राहक इंटरैक्शन को स्वचालित कर लिया है। न केवल हमारा जेन एआई मैनुअल कार्यों जैसे कॉल रूटिंग, अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग और ग्राहक डेटा एंट्री को स्वचालित कर सकता है, बल्कि यह ग्राहकों द्वारा मांगे जाने वाले स्व-सेवा अनुभव भी प्रदान कर सकता है – हाइपर-व्यक्तिगत संचार, सुधारित प्रतिक्रिया सटीकता और तेजी से समाधान के साथ।

क्या आप बता सकते हैं कि एआई संबंधित सेवाओं में रचनात्मकता के साथ सटीकता को संतुलित करने की आवश्यकता क्यों है?

एआई-संचालित सेवाओं और समाधानों में विश्वास को बढ़ावा देने के लिए सटीकता और पूर्वानुमान के साथ रचनात्मकता को संतुलित करना महत्वपूर्ण है। सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण, यह कहा जाना चाहिए कि किसी भी एआई समाधान को संभव के रूप में उच्चतम स्तर की सटीकता के लिए प्रयास करना चाहिए ताकि सभी इनपुट के लिए आवश्यक आउटपुट प्रदान किए जा सकें। लेकिन एआई के साथ एक महान अनुभव बनाने के लिए सही जानकारी प्रदान करने के अलावा, यह भी शामिल है कि उस जानकारी को अंतिम उपयोगकर्ताओं को सही तरीके से वितरित किया जाए, जिसके लिए सफलतापूर्वक निष्पादित करने के लिए एक अच्छी मात्रा में रचनात्मकता की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, एक ग्राहक सेवा इंटरैक्शन में, एक एआई-संचालित संचार समाधान को स्वचालित रूप से ग्राहक के स्वर का मिलान करने और वास्तविक समय में आवश्यकतानुसार समायोजित करने में सक्षम होना चाहिए, उन्हें उस पल में उन्हें सबसे अच्छी तरह से पहुंचाने के तरीके से उन्हें ठीक वैसा ही प्रदान करना चाहिए। एआई को एक जीवन-जैसे तरीके से संवाद करना चाहिए ताकि ग्राहकों को अधिक आरामदायक महसूस हो, लेकिन इतना नहीं कि उन्हें यह विश्वास हो जाए कि वे मानव के साथ बात कर रहे हैं जब वे वास्तव में नहीं हैं। फिर से, यह सभी एआई में विश्वास को बढ़ावा देने के लिए आता है, जो अंततः इस प्रौद्योगिकी के अधिक व्यापक अपनाने और उपयोग की ओर ले जाएगा।

एआई प्रतिक्रियाओं की सटीकता सुनिश्चित करने में डेटा की भूमिका क्या है, और आप एआई प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए डेटा का प्रबंधन कैसे करते हैं?

अच्छा डेटा अच्छा एआई बनाता है। दूसरे शब्दों में, एआई मॉडल में खिलाया गया डेटा की गुणवत्ता सीधे उस मॉडल द्वारा उत्पादित जानकारी की गुणवत्ता से संबंधित है। ग्राहक सेवा में, ग्राहक इंटरैक्शन डेटा ग्राहक यात्रा में अंतराल को खोजने के लिए महत्वपूर्ण है। इस डेटा में गहराई से खुदाई करके, संगठन ग्राहक इरादों को बेहतर ढंग से समझना शुरू कर सकते हैं और फिर उस जानकारी का उपयोग एआई-संचालित जुड़ाव को सुधारने और स्ट्रीमलाइन करने के लिए कर सकते हैं, जो अंततः ग्राहक यात्रा और अनुभव को बदल देता है। लेकिन संगठनों को एआई समाधानों से जुड़े विशाल डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने और प्रसंस्करण के लिए सही डेटा वास्तुकला की आवश्यकता है।

इंटेलपियर के एआई समाधान में क्या शामिल है और यह कैसे काम करता है?

इंटेलपियर का एआई समाधान इंटरैक्शन के दौरान सबसे अच्छा कोर्स ऑफ एक्शन निर्धारित करने के लिए इंटरैक्शन की सामग्री और संदर्भ का उपयोग करता है। एक इंटरैक्शन के दौरान, यदि ग्राहक द्वारा एक प्रश्न उठाया जाता है जो एक व्यवसाय की प्रक्रिया, नियमों या नीतियों के लिए विशिष्ट उत्तर की आवश्यकता होती है, तो एआई कार्य प्रवाह स्वचालित रूप से एक ज्ञान आधार का लाभ उठाता है जिसमें व्यवसायिक डेटा जैसे एफएक्यू दस्तावेज़, एजेंट प्रशिक्षण सामग्री, वेबसाइट डेटा, नीति और अन्य व्यवसायिक जानकारी शामिल हैं ताकि उत्तरदायित्व के अनुसार प्रतिक्रिया दी जा सके। इसी तरह, यदि एक प्रश्न या अनुरोध किया जाता है जिसका व्यवसाय सीधे एआई के माध्यम से उत्तर देना नहीं चाहता है, तो एआई कार्य प्रवाह को एक मानव एजेंट को बढ़ा देगा यदि आवश्यक हो। शेष इंटरैक्शन को स्वचालित रूप से क्यू एंड ए जोड़ी में जोड़ा जा सकता है ताकि बाद के ग्राहक इंटरैक्शन में प्रतिक्रियाओं को बेहतर बनाया जा सके या पहले एक पर्यवेक्षी प्राधिकरण को अनुमोदन के लिए सौंपा जा सकता है।

एआई की बढ़ती भूमिका के साथ ग्राहक सहायता में फ्रंटलाइन एजेंटों की भूमिका कैसे विकसित होने की संभावना है?

हम इंटेलपियर में एआई प्रौद्योगिकियों के विकास के कारण फ्रंटलाइन एजेंटों पर निर्भरता में एक महत्वपूर्ण कमी की कल्पना करते हैं। एआई-संचालित कॉल कंटेनमेंट में गुणवत्ता और मात्रा में सुधार के साथ, आज के संगठन अपने ग्राहक इंटरैक्शन का 90% स्वचालित करने में सक्षम हैं। इससे उन्हें अपने फ्रंटलाइन कर्मचारियों को अनुकूलित करने और संचालन लागत पर काफी बचत करने की अनुमति मिलती है – जबकि वे जिन ग्राहकों की सेवा करते हैं उन्हें बेहतर अनुभव प्रदान करते हैं।

एआई प्रगति के बावजूद कौन से कुशल सीएक्स भूमिकाएं महत्वपूर्ण बनी रहेंगी?

जबकि एआई फ्रंटलाइन एजेंटों की संख्या को कम कर देगा, ग्राहक सेवा भूमिकाओं में मानव तत्व की हमेशा आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए, एआई-संचालित संचार मॉडलों को प्रशिक्षित, कॉन्फ़िगर और मानव पर्यवेक्षण के साथ प्रबंधित किया जाना चाहिए ताकि सटीकता और पूर्वाग्रहों के उन्मूलन की गारंटी दी जा सके। मानव स्पर्श की भी आवश्यकता है ताकि स्वचालित ग्राहक संचार को संगठन या ब्रांड के संदेश और व्यक्तित्व के साथ संरेखित किया जा सके जो वे आ रहे हैं, जो ग्राहकों को आराम देने में योगदान देता है और प्रौद्योगिकी में विश्वास को बढ़ावा देता है। ये अधिक तकनीकी भूमिकाएं, जो एआई पर केंद्रित हैं, आगामी वर्षों में पारंपरिक फ्रंटलाइन भूमिकाओं को प्रतिस्थापित करेंगी।

एआई हॉल्यूसिनेशन एक चिंता का विषय है जो सटीक ग्राहक इंटरैक्शन को बनाए रखने में है। इंटेलपियर ने एआई से तथ्यों का आविष्कार करने से रोकने के लिए कौन से विशिष्ट गार्डरेल्स लागू किए हैं?

व्यवसायों को जनरेटिव एआई को जिम्मेदारी से लागू करने की आवश्यकता है ताकि वे प्रतिस्पर्धी बने रह सकें, जबकि एक तेज और विनाशकारी रोलआउट से बचा जा सके। ऐसा करने के लिए, कंपनियों को एक रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) पैटर्न लागू करना शुरू करना चाहिए ताकि उनके जेन एआई को बड़े उद्यम डेटासेट का विश्लेषण करने में मदद मिल सके। स्वचालित ग्राहक सेवा इंटरैक्शन के लिए, ब्रांडों को एक मानव प्रतिक्रिया लूप बनाना चाहिए ताकि वे पिछले इंटरैक्शन का विश्लेषण कर सकें और जेन एआई को फाइन-ट्यूनिंग और रिट्रीवल ऑगमेंटेशन के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट की गुणवत्ता में सुधार कर सकें। इसके अलावा, एआई हॉल्यूसिनेशन को खत्म करने के लिए, संगठनों को ग्राहक इंटरैक्शन डेटा का विश्लेषण करके और व्यापक, गतिशील ज्ञान आधार विकसित करके गार्डरेल्स लागू करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए; जेन एआई के संचालन की निरंतर निगरानी और अद्यतन में निवेश करना चाहिए ताकि नए प्रश्नों के लिए अनुकूलन और सटीकता बनाए रखी जा सके; और कर्मचारियों को अज्ञात परिवर्तनों को पहचानने और प्रबंधित करने के लिए प्रशिक्षित करना चाहिए ताकि निर्बाध एस्केलेशन और समाधान प्रक्रिया सुनिश्चित हो सके।

• ग्राहक इंटरैक्शन डेटा का विश्लेषण करके और व्यापक, गतिशील ज्ञान आधार विकसित करके गार्डरेल्स लागू करना;
• जेन एआई के संचालन की निरंतर निगरानी और अद्यतन में निवेश करना ताकि नए प्रश्नों के लिए अनुकूलन और सटीकता बनाए रखी जा सके;
• कर्मचारियों को अज्ञात परिवर्तनों को पहचानने और प्रबंधित करने के लिए प्रशिक्षित करना ताकि निर्बाध एस्केलेशन और समाधान प्रक्रिया सुनिश्चित हो सके।

आप लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) को संदर्भ को सही ढंग से व्याख्या करने और विश्वसनीय प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए कैसे सुनिश्चित करते हैं?

जनरेटिव एआई को लागू करने के लिए एक अव्यवस्थित दृष्टिकोण आउटपुट गुणवत्ता मुद्दों, हॉल्यूसिनेशन, कॉपीराइट उल्लंघन और पूर्वाग्रह अल्गोरिदम का कारण बन सकता है। इसलिए, व्यवसायों को ग्राहक सेवा वातावरण में जनरेटिव एआई लागू करते समय प्रतिक्रिया गार्डरेल्स की आवश्यकता होती है। इंटेलपियर रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) का उपयोग करता है, जो एक एलएलएम को डेटा संदर्भ प्रदान करता है ताकि ग्राहक-प्रदत्त डेटासेट में आधारित प्रतिक्रिया प्राप्त की जा सके। पूरी प्रक्रिया के दौरान, डेटा तैयार होने से लेकर एलएलएम के ग्राहक को प्रतिक्रिया भेजने तक, आवश्यक गार्डरेल्स सुनिश्चित करते हैं कि कोई संवेदनशील जानकारी उजागर नहीं होती है। इंटेलपियर का आरएजी तब शुरू होता है जब ग्राहक एआई-संचालित बॉट से एक प्रश्न पूछता है। बॉट ज्ञान आधार में प्रश्न की खोज करता है। यदि यह उत्तर नहीं खोज सकता है, तो यह एक एजेंट को स्थानांतरित कर देगा और प्रश्न को क्यू एंड ए डेटाबेस में सहेजेगा। बाद में, एक मानव इस नए प्रश्न की समीक्षा करेगा, डेटासेट आयात करेगा, और उत्तर को ज्ञान आधार में सहेजेगा। अंततः, कोई प्रश्न अनुत्तरित नहीं रहता है। आरएजी प्रक्रिया के साथ, व्यवसाय इंटरैक्शन स्वचालन के लिए प्रतिक्रिया सेट पर नियंत्रण बनाए रख सकते हैं।

ग्राहक अनुभव में एआई की भूमिका के लिए आपकी भविष्यवाणी क्या है?

इंटेलपियर में, हम गहराई से मानते हैं कि जनरेटिव एआई एक शक्तिशाली उपकरण है जो मानव संचार क्षमताओं को सकारात्मक रूप से बढ़ाने जा रहा है, नए अवसरों को अनलॉक करने और लंबे समय से चली आ रही बाधाओं को पार करने जा रहा है। एआई ग्राहक सेवा संचार को सुव्यवस्थित करना, चौबीसों घंटे सहायता प्रदान करना और भाषा पुल प्रदान करने जैसी क्षमताओं के साथ आगे बढ़ेगा। इसके अलावा, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पर प्रशिक्षित वर्चुअल सहायक लाखों मानव बातचीत से डेटा का उपयोग करके भावनाओं का पता लगाने में सक्षम होंगे और अपने स्वर, भावना और शब्द चयन को बदलेंगे। एआई का उपयोग करके मानव संबंधों को बढ़ाने वाले व्यवसायों को निवेश पर महत्वपूर्ण रिटर्न और दक्षता में सुधार का अनुभव होने के और अधिक प्रमाण होंगे।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें IntelePeer पर जाना चाहिए।