Vấn đề Kiến trúc Trí tuệ Nhân tạo trong Dịch vụ Khách hàng

Klarna gần đây đã cắt giảm 700 việc làm dịch vụ khách hàng, đặt cược vào việc trí tuệ nhân tạo (AI) có thể hấp thụ sự khác biệt. Trong vòng một năm, sự hài lòng của khách hàng đã giảm và công ty đã bắt đầu tuyển dụng lại.

Điều này không phải là vấn đề về khả năng của AI. 100% của các đại lý trung tâm liên lạc tương tác với AI hàng ngày để xử lý nhiều tình huống phức tạp.

Tuy nhiên, không có đại lý nào coi AI là yếu tố quan trọng trong công việc của họ. Khoảng cách đó không có gì ngạc nhiên. AI tiếp tục được thêm vào cùng các hệ thống bị phân mảnh mà đã thất bại trong việc hỗ trợ các đại lý trước khi các công cụ AI tiên tiến xuất hiện. Hiện tại, con người vẫn phải thực hiện công việc kết nối, chuyển đổi giữa các tab, sao chép và dán, và hòa giải thủ công để kết nối giữa các hệ thống.

AI được xây dựng để thay thế lao động đó. Thay vào đó, nó làm cho công việc trở nên phức tạp hơn. Cho đến khi ai đó sửa chữa các kết nối giữa các hệ thống, các đại lý sẽ tiếp tục thực hiện công việc của AI bằng tay và mất niềm tin vào công cụ quan trọng nhất mà họ có.

Khoảng cách Tin cậy mà Không ai Sửa chữa

78% của các đại lý cho biết các công cụ AI chưa thay đổi đáng kể cách họ làm việc.

Hậu quả trở nên rõ ràng trong quá trình trò chuyện với khách hàng. Một khách hàng gọi về tranh chấp hóa đơn, và tóm tắt tài khoản được AI tạo ra đã lỗi thời ba tháng. Họ dành thêm mười phút để xác minh thông tin trên nhiều hệ thống mà AI lẽ ra phải cung cấp ngay lập tức, tất cả trong khi khách hàng đang chờ.

Hầu hết các tổ chức coi trải nghiệm tiêu cực này là vấn đề của con người. Các đại lý sợ rằng công việc của họ có nguy cơ bị mất do AI thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn, vì vậy họ làm việc xung quanh nó.

Thực tế, đó là vấn đề của lãnh đạo.

Dưới áp lực như vậy, việc giải thích sự phản kháng như một vấn đề về việc áp dụng AI thay vì một tín hiệu cho thấy AI không được kiến trúc đúng cách là điều dễ hiểu. Kết quả là, sự tập trung vẫn nằm ở việc tăng tốc triển khai trong các lĩnh vực sai lầm và tăng giảm biên chế mà không giải quyết vấn đề cơ bản.

Việc Triển khai Phân mảnh Thực sự Sản xuất ra gì

Các đại lý phục vụ như một lớp tích hợp thủ công giữa cuộc trò chuyện của khách hàng và 4 đến 10 công cụ doanh nghiệp bị ngắt kết nối. Họ “xoay ghế” giữa các nền tảng hóa đơn, hệ thống ERP và công cụ vé mà khách hàng đang chờ.

Ví dụ, các rô-bốt trò chuyện có thể xử lý phía trước của một tương tác nhưng thất bại khi các đại lý cần truy cập vào hệ thống văn phòng cũ nơi giao dịch thực sự tồn tại, buộc các đại lý phải hoàn thành nhiệm vụ thủ công.

AI chỉ kết nối như các hệ thống bên dưới nó. Khi các hệ thống không chia sẻ ngữ cảnh, AI không thể làm được điều đó.

Ngữ cảnh không đầy đủ, dữ liệu cũ và các hệ thống bị ngắt kết nối không phải là các vấn đề riêng biệt. Chúng là các triệu chứng của sự thất bại trong kiến trúc AI.

Xây dựng Kiến trúc Trí tuệ Nhân tạo làm việc với Đại lý Con người

Xây dựng AI mà các đại lý thực sự tin tưởng và cải thiện kết quả dịch vụ khách hàng, phụ thuộc vào bốn yêu cầu về cơ sở hạ tầng:

1. Cung cấp cho các công cụ AI quyền truy cập vào dữ liệu thời gian thực.Hầu hết các triển khai AI trong CX kéo từ bất kỳ dữ liệu khách hàng nào có sẵn. Nó thường đã lỗi thời. AI cần được kiến trúc để cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu khách hàng thời gian thực tại thời điểm yêu cầu được thực hiện, không phải là một bản tóm tắt bị phân mảnh được lắp ráp từ các hệ thống giữ các phiên bản khác nhau của cùng một khách hàng.
2. Đưa ngữ cảnh liên tục cho AI.Khi AI được gắn vào cơ sở hạ tầng hiện có thay vì được xây dựng vào nó, ngữ cảnh không di chuyển. Nó bị rơi tại mọi bàn giao. AI liên tục nên được phân lớp trên toàn bộ tương tác, liên tục mang theo ý định của khách hàng và ngữ cảnh hội thoại khi công việc di chuyển giữa các hệ thống, kênh và đại lý con người. Khi một đại lý con người bước vào, họ không nên bắt đầu từ đầu.
3. Triển khai AI có tính đại lý cho việc thực hiện tự động, không chỉ là các khuyến nghị.Bước nhảy có ý nghĩa tiếp theo là AI có thể thực hiện công việc mà các đại lý cần một cách tự động trong khi vẫn giữ con người trong vòng quan sát và kiểm soát. Thay vì chỉ cho các đại lý biết phải làm gì tiếp theo, AI có tính đại lý sẽ điều phối các quy trình làm việc trên các hệ thống doanh nghiệp, nộp đơn khiếu nại, xử lý hoàn trả, cập nhật hồ sơ và hoàn thành nhiệm vụ ngay cả trên các ứng dụng cũ không có API. AI xử lý việc thực hiện trong khi các đại lý con người tập trung vào phán quyết, đồng cảm và xây dựng mối quan hệ khách hàng mạnh mẽ hơn.
4. Chọn hệ thống AI cải thiện từ kết quả, không chỉ là đầu vào.Hầu hết AI doanh nghiệp là tĩnh sau khi triển khai. Kiến trúc có tác động hơn là một kiến trúc liên tục học hỏi từ kết quả tương tác, tối ưu hóa các quy trình làm việc dựa trên những gì thực sự giải quyết vấn đề, không chỉ là những gì dữ liệu đào tạo dự đoán sẽ xảy ra. AI đóng vòng lặp phản hồi giữa kết quả và hiệu suất trong tương lai là khác biệt cơ bản so với AI được triển khai và giữ nguyên.

Khoảng cách tin cậy mà các đại lý có với AI không phải là vấn đề đào tạo hoặc vấn đề áp dụng. Đó là vấn đề về kiến trúc.

Tỷ suất hoàn vốn thực sự của AI không nằm ở việc giảm biên chế, mà là giá trị được tạo ra khi các đại lý cuối cùng có thể tập trung vào khách hàng thay vì hệ thống. Điều đó chỉ xảy ra khi AI được xây dựng vào lớp thực hiện, không phải là được thả xuống trên nó.

Các tổ chức vẫn đang vật lộn với việc áp dụng AI không bị tụt lại phía sau về AI. Họ tụt lại phía sau về cơ sở hạ tầng. Sửa chữa kiến trúc, và vấn đề áp dụng sẽ tự giải quyết.