ซัม โอลิเวอร์ ผู้ก่อตั้ง OpenFi – สัมภาษณ์ซีรีส์

ซัม โอลิเวอร์ เป็นนักธุรกิจด้านเทคโนโลยี นักลงทุนด้านอสังหาริมทรัพย์ และผู้เขียนที่เปิดตัวสตาร์ทอัพครั้งแรกเมื่ออายุเพียง 20 ปี การลงทุนล่าสุดของเขา OpenFi เทรนนิ่งให้ บริษัท ใหญ่ๆ ใช้ AI ในการสนทนาผ่าน WhatsApp เพื่อสร้างและดูแลความสัมพันธ์กับลูกค้า

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่าทำไมคุณถึงเชื่อว่าคำว่า “ชัตบอท” ไม่เหมาะสมที่จะใช้อธิบายเครื่องมือ AI ในการสนทนาที่ทันสมัยอย่าง OpenFi?

ชัตบอทเป็นการสนทนาที่มีโครงสร้างและยืดหยุ่นไม่ได้ มักจะเป็นแบบฟอร์มที่มีหลายตัวเลือกหรือคำตอบที่เทียบเท่ากัน สภาพที่ไม่เปลี่ยนแปลงของการสนทนาไม่ได้สร้างความเชื่อมโยงทางอารมณ์หรือส่วนตัว หากคำถามหรือข้อมูลไม่เข้ากับกล่องที่กำหนดไว้ การสนทนาจะถูกขัดขวาง มีกี่ครั้งที่เราเป็นผู้ใช้ที่หงุดหงิดที่พยายามพูดคุยกับตัวแทนมนุษย์ที่เราสามารถมีการสนทนาที่แท้จริงกับเขาได้?

นี่คือจุดที่เครื่องมือ AI ในการสนทนาที่ทันสมัยอย่าง OpenFi เข้ามา มีไม่มีความจำเป็นที่จะต้องมีโครงสร้างที่ยืดหยุ่นไม่ได้ ไม่มีคำถามหลายตัวเลือกที่ทำให้นึกถึงช่วงเวลาที่เรียนในโรงเรียน มีเพียงการสนทนาที่แท้จริงที่รู้สึกเหมือนมีมนุษย์ช่วยเหลือ ดังนั้นลูกค้าไม่เพียงแต่ได้รับประโยชน์จากการสนทนาที่เป็นมิตรและน่าสนใจเท่านั้น แต่ยังได้รับประโยชน์จากความสามารถของธุรกิจในการเปลี่ยนการสนทนาของมนุษย์ให้เป็นข้อมูลที่จำเป็นและไม่จำเป็น

การเรียกเครื่องมือ AI ในการสนทนาว่า “ชัตบอท” เหมือนกับการเรียก iPhone ว่า “โทรศัพท์แบบเดิม” พวกมันไม่ได้อยู่ในประเภทเดียวกันเลย

OpenFi แตกต่างจากชัตบอทแบบดั้งเดิมในด้านฟังก์ชันและความสามารถอย่างไร?

ความแตกต่างที่สำคัญที่สุดคือประสบการณ์ของผู้ใช้ เนื่องจากชัตบอทมีข้อจำกัดอย่างมากในการสนทนาที่กำหนดไว้ พวกมันจึงมีแนวโน้มที่จะล้มเหลวเมื่อถูกถามอะไรที่อยู่นอกเหนือจากสิ่งที่กำหนดไว้ พวกมันยังมีแนวโน้มที่จะทำผิดพลาด เช่น ขอข้อมูลเดียวกันหลายครั้งหรือตอบคำถามด้วยตัวเลือกหลายตัวที่ไม่เกี่ยวข้องกับคำถามเดิม

เครื่องมือ AI ในการสนทนาเป็นประสบการณ์ที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง คุณรู้สึกเหมือนคุณกำลังพูดคุยกับมนุษย์ที่มีความสามารถสูง เราเรียกเครื่องมือ AI ในการสนทนาของเราว่า “ซูเปอร์ฮิวแมน” รูปแบบภาษาที่เป็นธรรมชาติพร้อมกับลักษณะที่เป็นส่วนตัวและตรงกับแบรนด์เป็นสิ่งที่ชัตบอทไม่สามารถทำได้ จากการสนทนาที่เป็นธรรมชาติเหล่านี้ OpenFi สามารถดึงข้อมูลและจัดเก็บตามที่ลูกค้าต้องการ ซึ่งมักจะเป็นโครงสร้างฟิลด์ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมหรือ CRM

มีความเข้าใจผิดที่พบบ่อยเกี่ยวกับการรวม AI ในการสนทนาเข้ากับกระบวนการทำงานของธุรกิจอย่างไร?

ความเข้าใจผิดที่ใหญ่ที่สุดคือการเทียบเครื่องมือ AI ในการสนทนากับชัตบอทที่ไม่ได้ “ตรงกับแบรนด์” หรือมีประสบการณ์ของผู้ใช้ที่ไม่ดี พวกเขามักจะจัดชัตบอทไว้ในกลุ่มเดียวกับประสบการณ์โทรศัพท์ IVR เมื่อผู้นำธุรกิจใช้เครื่องมือ AI ในการสนทนาของเราสำหรับผู้ใช้ครั้งแรก พวกเขาจะรู้สึกว่าไม่ใช่เช่นนั้น

คุณสามารถแบ่งปันวิธีการเฉพาะที่ OpenFi ได้ปรับปรุงการสร้างลูกค้าและดูแลลูกค้าในอุตสาหกรรมบริการทางการเงินได้หรือไม่?

เราทำการทดลองที่ประสบความสำเร็จอย่างมากสำหรับบริษัทให้กู้ยืมเงินผ่านผลิตภัณฑ์ SocialBoostAi ของเรา เราได้สร้างลูกค้าใหม่ผ่านโซเชียลมีเดียเหมือนกับเอเจนซี่ปกติ แต่แทนที่จะส่งลูกค้าไปที่ทีมขายที่ยุ่งๆ ลูกค้าเหล่านั้นจะถูกจัดการโดย AI ซูเปอร์ฮิวแมนของเราที่สามารถตอบกลับและคัดกรองลูกค้าได้ทันที และส่งต่อลูกค้าที่พร้อมซื้อไปยังทีมขาย ผลลัพธ์เป็นอย่างน่าเหลือเชื่อ โดยมีการเพิ่มขึ้น 3.2 เท่าในการเปลี่ยนจากลูกค้าใหม่ไปสู่การกู้ยืมเงินที่เสร็จสิ้น!

สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความแตกต่างในประสบการณ์ของผู้ใช้ระหว่างแบบฟอร์มการกรอกข้อมูลแบบดั้งเดิมและการเริ่มการสนทนา WhatsApp สองทางที่มีชีวิตชีวา ความสามารถของ AI ในการสนทนาของเราในการให้ข้อมูลที่มีประโยชน์และให้ความรู้เป็นตัวแยกแยะที่สำคัญที่ช่วยให้ลูกค้าได้รับการคัดกรอง แต่ยังดึงดูดพวกเขาและผลักดันให้พวกเขาผ่านกระบวนการขาย

OpenFi จัดการกับความท้าทายของความไม่ถูกต้องและความไม่ยืดหยุ่นของข้อมูลที่มักเกี่ยวข้องกับชัตบอทแบบดั้งเดิมอย่างไร?

เราพัฒนามอเดลอุตสาหกรรมและลูกค้าจากฐานความรู้ที่กำหนดเอง ซึ่งรับประกันว่า AI ในการสนทนาจะตอบกลับจากแหล่งข้อมูลที่ถูกต้อง มันเหมือนกับมนุษย์ที่มีความรู้และสามารถตอบคำถามได้จากความรู้ที่มีอยู่ในสมองของเขา เราได้จำลองโครงสร้างนี้ แต่แทนที่จะใช้เวลาหลายปีในการศึกษาและการฝึกอบรมผลิตภัณฑ์ เราสามารถตั้งค่าได้ภายในไม่กี่วัน

เราพูดถึงความไม่ยืดหยุ่นของชัตบอทและวิธีที่ AI ในการสนทนาของเรามีลักษณะการไหลที่ไม่แน่นอน การสนทนาของมนุษย์ไม่มีการไหลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ดังนั้น AI ในการสนทนาของเราจึงไม่มีเช่นกัน ใช่ มักจะมีข้อมูลบางอย่างที่เราต้องการดึงออกมา แต่ลำดับและวิธีการที่เรารวบรวมไม่ได้ถูกกำหนดไว้

OpenFi ใช้ AI, NLP และ LLMs เพื่อให้ประสบการณ์ลูกค้าที่ราบรื่นและน่าสนใจข้ามแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น WhatsApp, การสนทนาแบบสด และอีเมลอย่างไร?

ปัจจุบัน OpenFi อยู่ในเวอร์ชันเบต้า และเรากำลังสื่อสารผ่านช่องทางเดียว ซึ่งปัจจุบันคือ WhatsApp ช่องทางเพิ่มเติม เช่น การสนทนาแบบสด อีเมล LinkedIn และโซเชียลมีเดียจะตามมาในปลายปีนี้

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เป็นเครื่องมือที่ใช้การประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติ (NLP) เพื่อให้การจำลองความฉลาดของมนุษย์ แพลตฟอร์ม OpenFi ได้รับการเปิดใช้งานโดย LLM และ NLP ของ ChatGPT4o

ปัจจุบันประสบการณ์ของลูกค้าสามารถแตกต่างกันอย่างมากจากธุรกิจหนึ่งไปสู่อีกธุรกิจหนึ่ง บางลูกค้าจะส่งคำถามและไม่ได้รับการตอบกลับ ในขณะที่บางคนไม่ได้รับการตอบกลับเป็นเวลาหลายวัน วัตถุประสงค์หลักของ OpenFi คือการให้การตอบกลับทันทีแก่ลูกค้า 24/7 ซึ่งเป็นไปได้เมื่อใช้ตัวแทน AI ในการสนทนาโดยใช้ LLM

ความล้มเหลวที่สองของประสบการณ์ลูกค้าหลายๆ ครั้งคือความไม่สามารถของระบบในการให้ข้อมูลเฉพาะ ชัตบอทและหน้าจอสนทนาแบบสดมักจะทำงานบนแบบสคริปต์และต้นไม้ตรรกะที่ไม่สามารถจัดการกรณีชายขอบหรือคำถามที่ซับซ้อนได้ OpenFi ให้ความสม่ำเสมอของความรู้ เราเทรน AI บนเว็บไซต์บริษัททั้งหมดและเอกสารผลิตภัณฑ์ การขาย และการอบรมทั้งหมด ซึ่งสร้างฐานความรู้ภายใน AI ที่สามารถตอบคำถามที่มีรายละเอียดเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการของบริษัท ราคา ขั้นตอนการอบรม ขั้นตอนการคืนเงิน ฯลฯ ไม่เพียงแต่ AI จะให้ข้อมูลที่ถูกต้องและสม่ำเสมอเท่านั้น แต่ยังสามารถทำได้ในภาษาใดๆ ก็ตาม

ความสามารถพิเศษที่สามของ OpenFi คือความสม่ำเสมอของการดำเนินการ ส่วนใหญ่ของการสนทนาในการขายจะหยุดเพราะตัวแทนขายไม่ได้ติดตามและให้ความรู้แก่ลูกค้าอย่างต่อเนื่องจนถึงจุดขาย AI ของ OpenFi จะไม่เคยเป็นคนสุดท้ายที่ตอบกลับ AI ได้รับการฝึกให้แน่ใจว่าการสนทนาเป็นไปอย่างต่อเนื่อง

OpenFi ยังซิงค์ข้อมูลทั้งหมดไปยัง SalesForce ซึ่งหมายความว่าแหล่งข้อมูลเดียวที่ถูกต้องยังคงถูกต้องและมีข้อมูลที่ถูกต้อง

มีข้อผิดพลาดทั่วไปที่บริษัทต่างๆ ทำเมื่อออกแบบและใช้เครื่องมือ AI ในการสนทนา และพวกเขาสามารถหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเหล่านี้ได้อย่างไร?

ข้อผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดที่เราทำเมื่อเริ่มต้นคือโครงสร้างคำสั่ง ในการรักษาข้อมูลเมื่อใช้ GPT API เราต้องส่งคำสั่งเดิมและคำตอบทั้งหมดที่ส่งทุกขั้นตอนของการสนทนา ซึ่งนำไปสู่การนับโทเค็นที่ใหญ่มากที่เพิ่มขึ้นอย่างเป็นเอกซ์โปเนนเชียลเมื่อการสนทนาเพิ่มขึ้น ทำให้ AI ในการสนทนาไม่คุ้มค่าในการใช้จ่าย มันใช้เวลาในการวิจัยเพิ่มเติมมากเพื่อค้นหาคุณลักษณะใหม่ใน GPT ที่เราสามารถใช้เพื่อแก้ปัญหานี้ได้พร้อมกับการพัฒนาส่วนตัว

OpenFi ปรับแต่งโซลูชัน AI ของตนให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของแนวตั้งและข้อมูลลูกค้าแต่ละรายได้อย่างไร?

เราพัฒนามอเดลที่กำหนดเองสำหรับลูกค้าและอุตสาหกรรม แทนที่จะใช้มอเดลทั่วไปที่อาจไม่ถูกต้อง เราเน้นการพัฒนาฐานความรู้ที่กำหนดเอง ซึ่งช่วยให้เราสามารถเรียนรู้ได้เร็วขึ้นและให้โมเดลมีแหล่งข้อมูลที่ถูกต้อง

ทีมขายของมนุษย์มีบทบาทอย่างไรในการดูแลลูกค้าซึ่งอำนวยความสะดวกโดย OpenFi และวิธีการส่งต่อจาก AI ไปยังตัวแทนมนุษย์ทำงานอย่างไร?

สิ่งนี้ขึ้นอยู่กับลูกค้าของเรา เราตั้งค่า AI ซูเปอร์ฮิวแมนของเราให้ทำงานในงานที่ลูกค้าต้องการ หลายคนต้องการให้ลูกค้าได้รับการคัดกรองและจองนัดหมายกับตัวแทนมนุษย์ ในความเป็นจริง AI ซูเปอร์ฮิวแมนของเราสามารถทำงานตั้งแต่ต้นจนจบหรือทุกจุดระหว่างนั้น และส่งต่อให้กับตัวแทนมนุษย์เมื่อใดก็ตามที่ลูกค้าของเราต้องการ การส่งต่อนี้สามารถอยู่ในรูปแบบอีเมล การจองปฏิทิน การแทรก CRM หรือแม้กระทั่งการเรียกโทรศัพท์ที่ถูกกระตุ้น

คุณสามารถแบ่งปันการพัฒนาที่คาดหวังหรือการปรับปรุงที่จะเกิดขึ้นจาก OpenFi ในด้าน AI ในการสนทนาสำหรับบริการทางการเงินได้หรือไม่?

เวอร์ชันแอลฟาของผลิตภัณฑ์หลักของเราคือ SalesTalkAI เปิดให้ใช้งานแล้ว มันจะทำหน้าที่แทน SDR (ตัวแทนพัฒนาการขาย) เพื่อคัดกรองลูกค้าและจองนัดหมาย คุณสามารถดูได้โดยไปที่เว็บไซต์ www.openfi.tech และคลิกที่ปุ่ม WhatsApp ที่ด้านล่างขวาของหน้าเว็บ คุณสามารถให้คำติชมได้ และเรายินดีที่จะรับฟัง!