Rebecca Greene, CTO và Đồng sáng lập của Regal – Phỏng vấn

Rebecca Greene, CTO và Đồng sáng lập của Regal, là một giám đốc công nghệ, lãnh đạo sản phẩm và nhà đầu tư có kinh nghiệm sâu rộng trong việc xây dựng các doanh nghiệp kỹ thuật số tập trung vào khách hàng. Trước khi đồng sáng lập Regal vào năm 2020, cô đã từng là Chief Product Officer tại Handy, nơi cô lãnh đạo các đội sản phẩm, thiết kế và dữ liệu và hỗ trợ quá trình tích hợp của công ty với ANGI Homeservices sau khi được mua lại. Trước đó trong sự nghiệp của mình, Greene đã làm việc trong quản lý sản phẩm tại Amazon (AMZN ) và đã giữ các vị trí chiến lược, tư vấn và dịch vụ tài chính tại Booz & Company, First Manhattan Consulting Group và Bear Stearns. Cô cũng là Đối tác tại Blue Trail Partners, nơi cô hỗ trợ các nhà sáng lập xây dựng các công ty có tác động cao.

Regal là một nền tảng trí tuệ nhân tạo giọng nói doanh nghiệp cho phép các trung tâm liên lạc xây dựng, triển khai, cải thiện và quản lý các đại lý tự động AI cho bán hàng, hỗ trợ khách hàng và các quy trình hoạt động. Nền tảng của nó kết hợp công nghệ giọng nói, lời nhắc tiên tiến và dữ liệu khách hàng thời gian thực để cung cấp các cuộc trò chuyện cá nhân hóa cho cả cuộc gọi đến và đi, đồng thời tích hợp với các hệ thống quản lý mối quan hệ khách hàng, trung tâm liên lạc, điện thoại và cơ sở dữ liệu hiện có. Được thành lập vào năm 2020, công ty được thiết kế để giúp các doanh nghiệp tự động hóa các tương tác khách hàng mà không cần thay thế cơ sở hạ tầng công nghệ hiện có của họ.

Bạn đã giúp Handy mở rộng từ một công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu thành một doanh nghiệp cuối cùng trở thành một phần của ANGI, mang lại cho bạn kinh nghiệm trực tiếp trong việc xây dựng sản phẩm thông qua sự tăng trưởng siêu tốc. Những bài học từ hành trình đó đã thuyết phục bạn đồng sáng lập Regal, và vấn đề trải nghiệm khách hàng nào bạn cảm thấy không thể giải quyết được với công nghệ trung tâm liên lạc hiện có?

Khi chúng tôi ở ANGI, người đồng sáng lập của tôi, Alex, và tôi đã điều hành một trung tâm dịch vụ liên lạc 3.000 người, xử lý gần 100 triệu tương tác khách hàng mỗi năm. Ban đầu, mục tiêu của tôi là khiến khách hàng gọi cho chúng tôi càng ít càng tốt vì mọi người trong lĩnh vực công nghệ đều nói “giọng nói đã chết”, vì vậy chúng tôi đã chơi vào tâm lý chống điện thoại. Câu hỏi thường gặp, rô-bốt trò chuyện, ẩn số điện thoại trên trang web. Chúng tôi đã làm mọi thứ có thể để đẩy khách hàng đến tự phục vụ.

Nhưng khách hàng vẫn tiếp tục gọi. Người ta thực sự muốn gọi điện khi có điều gì đó quan trọng, cấp thiết hoặc quá phức tạp để giải thích trong một hộp văn bản. Đó là khi chúng tôi bắt đầu xem xét sâu hơn về giọng nói như một kênh outbound, khi dữ liệu bắt đầu cho thấy nó vô cùng hiệu quả. Nếu bạn muốn khách hàng cập nhật thẻ tín dụng hoặc nhắc họ về một cuộc hẹn, email có thể có tỷ lệ nhấp chuột 2%. Với cuộc gọi điện thoại, chúng tôi có thể có 20 đến 30% người trả lời. Đó là tốt hơn 10 lần.

Vấn đề là không có công nghệ trung tâm liên lạc hiện có nào cho phép các công ty đáp ứng nhu cầu đó một cách hợp lý. Cuộc gọi giọng nói có chi phí khoảng 10 đô la mỗi cuộc gọi để nhân viên, vì vậy hầu hết các công ty đều được khuyến khích tránh chúng, ngay cả khi khách hàng muốn chúng. Khoảng cách giữa nhu cầu cao về giọng nói, với không có cách nào để cung cấp nó một cách hiệu quả, là điều đã thuyết phục người đồng sáng lập và tôi bắt đầu Regal vào năm 2020.

Regal hiện đã xử lý hàng trăm triệu tương tác khách hàng được hỗ trợ bởi AI trên các tổ chức doanh nghiệp. Những thách thức kỹ thuật lớn nhất trong việc khiến AI giọng nói đáng tin cậy đủ để sản xuất ở quy mô doanh nghiệp là gì, và những đột phá nào đã khiến việc áp dụng rộng rãi trở nên khả thi?

Regal gần đây đã vượt qua 500 triệu cuộc gọi được xử lý bởi AI, tương đương với 408 năm cuộc trò chuyện. Chúng tôi hiện có 100+ giọng nói AI, 33 ngôn ngữ và 26 mô hình ngôn ngữ lớn, và đã tạo ra 9 tỷ đô la doanh thu cho khách hàng của chúng tôi.

Đối với chúng tôi và khách hàng của chúng tôi, thách thức lớn nhất là đảm bảo rằng các đại lý có đúng ngữ cảnh mỗi khi họ nói chuyện với khách hàng và đưa ra lời khuyên chính xác. Chúng tôi làm việc với các công ty trong một số ngành công nghiệp được quản lý cao nhất, như chăm sóc sức khỏe và bảo hiểm, nơi điều quan trọng là AI phải hiểu những gì nó có thể và không thể nói. Vì vậy, chúng tôi đối xử với AI của mình như nhân viên: bạn phải đào tạo nó, giám sát nó và đánh giá hiệu suất của nó liên tục.

Sự kiện thực sự mở khóa là sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn với lý do và tạo ngôn ngữ thực sự, điều này đã khiến việc tự động hóa các cuộc gọi phức tạp, nhiều lượt trở nên khả thi lần đầu tiên.

Nhiều người vẫn liên kết các đại lý giọng nói AI với các hệ thống IVR khó chịu hoặc rô-bốt trò chuyện. Điều gì đã thay đổi cơ bản trong vài năm qua để cho phép các đại lý giọng nói hiện đại cung cấp các cuộc trò chuyện tự nhiên hơn nhiều?

Các đại lý giọng nói AI hoàn toàn khác với các hệ thống IVR trong quá khứ. Bất kỳ ai vẫn đang sử dụng IVR đều rất hạn chế, vì chúng là quyết định. Ngày nay, các đại lý thực sự suy nghĩ thông qua một cuộc trò chuyện như một người sẽ làm, sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn cho tạo ngôn ngữ và được cung cấp bởi ngữ cảnh và dữ liệu từ 500 triệu cuộc trò chuyện trước đó. Kết hợp với chất lượng giọng nói tốt hơn, thời gian phản hồi độ trễ cải thiện và logic trò chuyện tự nhiên hơn, hầu hết khách hàng của chúng tôi ngày nay thực sự không thể phân biệt họ đang nói chuyện với AI, hoặc không quan tâm nếu họ có thể, miễn là nó tạo ra đầu ra mà họ cần.

Là CTO, bạn làm thế nào để cân bằng giữa sự tiến bộ nhanh chóng của các mô hình nền tảng với nhu cầu về sự ổn định, bảo mật và hành vi dự đoán cho khách hàng doanh nghiệp?

Đây là sự căng thẳng cốt lõi mà tôi quản lý như CTO: các mô hình nền tảng di chuyển rất nhanh, nhưng khách hàng doanh nghiệp của chúng tôi trong các ngành công nghiệp được quản lý cần sự dự đoán, bảo mật và hành vi nhất quán.

Chúng tôi không phải là nhà cung cấp mô hình; chúng tôi cung cấp một ứng dụng để xây dựng các đại lý AI, và chúng tôi ngồi cùng với các phần mềm trung tâm liên lạc khác. Sự tách biệt này cho phép chúng tôi cải tiến mà không làm mất đi các rào cản, tích hợp và kiểm soát tuân thủ mà khách hàng của chúng tôi phụ thuộc vào. Đó cũng là lý do tại sao chúng tôi đã tập trung vào việc cho phép bất kỳ nhóm nào xây dựng các đại lý AI xử lý các quy trình phức tạp trong vài tuần, không phải vài tháng. Chúng tôi gần đây đã ra mắt một sản phẩm gọi là Copilot, có thể xây dựng một bản thảo làm việc đầu tiên của một đại lý giọng nói cho các nhóm với logic kinh doanh, thương hiệu và bảo mật cụ thể của công ty họ đã được tích hợp sẵn.

Nền tảng Regal kết nối các đại lý AI với ngữ cảnh khách hàng và các quy trình kinh doanh chứ không chỉ trả lời các câu hỏi. Tại sao việc truy cập dữ liệu khách hàng và các hệ thống kinh doanh lại trở nên quan trọng không kém so với sự tiến bộ của các mô hình ngôn ngữ?

Độc lập, một mô hình ngôn ngữ có thể giữ một cuộc trò chuyện, nhưng nó không thể thực sự làm gì cho khách hàng của bạn. Khi bạn yêu cầu nó kiểm tra đơn hàng, áp dụng giảm giá, chuyển tiếp trường hợp hoặc cập nhật hồ sơ, đại lý AI cần được kết nối với các hệ thống mà các đại lý con người của bạn sử dụng – như hệ thống CRM và hóa đơn của họ.

Khi các mô hình chính nó trở nên tốt hơn về chất lượng, việc truy cập dữ liệu khách hàng thực và các hệ thống kinh doanh là những gì thực sự phân biệt một trải nghiệm được xử lý bởi AI tuyệt vời với một trải nghiệm khó chịu.

Nền tảng của bạn phục vụ các tổ chức trên các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, bảo hiểm, giáo dục và dịch vụ tài chính. Những ngành công nghiệp được quản lý cao này đã dạy bạn điều gì về việc triển khai AI một cách có trách nhiệm trong khi duy trì niềm tin của khách hàng?

Chúng tôi tập trung vào các ngành công nghiệp được quản lý cao, phức tạp hơn, không phải các trường hợp sử dụng thấp, một phần vì lý lịch của tôi trong việc lãnh đạo sản phẩm, thiết kế và dữ liệu, và làm việc với các trung tâm liên lạc doanh nghiệp.

Sự tin tưởng và tuân thủ thực sự quan trọng trong những tương tác này. Việc triển khai AI có trách nhiệm là về việc đảm bảo rằng các đại lý có rào cản đáng tin cậy, ngữ cảnh cấp tài khoản chính xác và một con đường rõ ràng đến con người khi có điều gì đó nằm ngoài phạm vi của họ. Sự tin tưởng trong các ngành công nghiệp được quản lý không đến từ việc AI hoàn hảo, mà đến từ việc nó có thể dự đoán và sửa chữa.

Nhiều người cho rằng AI sẽ thay thế các đại lý trung tâm liên lạc con người. Bạn nhìn thấy mối quan hệ giữa nhân viên con người và các đại lý AI sẽ phát triển như thế nào trong 5 năm tới, và những trách nhiệm nào nên luôn được lãnh đạo bởi con người?

AI không phải sẽ lấy đi việc làm của mọi người như nhiều người sợ, nhưng nó sẽ phát triển những gì công việc trông như thế nào.

Vai trò con người quan trọng hơn trong vài năm tới không phải là đại lý trung tâm liên lạc truyền thống – đó là một vai trò hoàn toàn mới. Người đồng sáng lập và tôi gọi nó là Kỹ sư CX: ai đó quản lý và giám sát các đại lý AI chính nó, làm việc ngược lại từ hành trình khách hàng chứ không phải ngồi trong các cuộc gọi cá nhân. Bạn có thể thấy sự thay đổi này đang xảy ra rộng rãi hơn, với AWS vừa đầu tư 1 tỷ đô la vào một đơn vị Kỹ sư Triển khai Tiên tiến để giúp khách hàng xây dựng với AI, một vai trò không thực sự tồn tại một năm trước.

Chúng ta có thể mong đợi một sự thay đổi tương tự trong CX: khi các đại lý AI xử lý nhiều khối lượng hơn, những người điều phối, quản lý và kiểm tra chất lượng các đại lý đó sẽ trở thành những người thuê chính.

Trí tuệ nhân tạo giọng nói đã được cải thiện đáng kể, nhưng khách hàng đang ngày càng nhận thức được rằng họ đang nói chuyện với AI. Vai trò của minh bạch và tiết lộ trong việc xây dựng niềm tin lâu dài là gì, và các công ty có nên luôn cho khách hàng biết họ đang tương tác với một đại lý AI?

Khách hàng luôn có thể yêu cầu một con người, và chúng tôi xây dựng điều đó vào mọi triển khai. Điều chúng tôi thực sự thấy trong thực tế là hầu hết mọi người không thể phân biệt họ đang nói chuyện với AI hoặc không quan tâm nếu họ có thể, miễn là tương tác đó quan trọng hơn với họ so với ai ở đầu bên kia.

Cũng có một lý do cấu trúc mà điều này không được nói đến nhiều hơn: một số công ty đã chạy phần lớn các tương tác khách hàng của họ trên AI, nhưng chưa quảng cáo nó. Tôi nghĩ rằng minh bạch quan trọng nhất vào thời điểm khách hàng yêu cầu nó, nhưng không cần thiết phải có yêu cầu chung trên mọi tương tác.

Với AI hiện có thể xử lý các cuộc trò chuyện phức tạp hơn, những chỉ số nào mà các tổ chức nên tập trung vào ngoài việc giảm chi phí đơn giản khi đánh giá liệu việc triển khai AI có thực sự cải thiện trải nghiệm khách hàng?

Trong nội bộ, các tổ chức nên chú ý đến việc nhóm của họ thực sự sử dụng AI hàng ngày, và coi việc sử dụng nặng là một dấu hiệu tốt chung. Nhưng chỉ số lớn hơn mà các công ty nên xem xét là doanh thu trên mỗi nhân viên. Nếu AI thực sự hoạt động, con số đó nên tăng lên, và đó là những gì tài trợ cho sự tăng trưởng và lợi nhuận tốt hơn. AI không thay thế con người của bạn, nhưng những người sử dụng nó tốt sẽ làm được nhiều việc hơn trong khi vẫn giữ nguyên đội ngũ. Họ có thể phục vụ nhiều khách hàng hơn, đóng nhiều thỏa thuận hơn, xây dựng nhiều hơn khi doanh thu trên mỗi nhân viên là chỉ số bạn đang đo lường.

Nhìn về phía trước, bạn tin rằng những công nghệ hoặc khả năng mới nào sẽ định nghĩa thế hệ tiếp theo của các đại lý AI doanh nghiệp, và những phát triển nào bạn cá nhân quan tâm nhất để đưa ra thị trường trong những năm tới?

Ngày nay, giọng nói đã chiếm 60-70% các tương tác khách hàng, với phần còn lại được chia đều cho trò chuyện, email và văn bản. Khi AI khiến các tương tác giọng nói chất lượng cao hơn và có khả năng hơn, tôi dự đoán giọng nói sẽ trở thành kênh thống trị và cuối cùng sẽ chiếm 95% tất cả các tương tác khách hàng.

Điều sẽ định nghĩa thế hệ tiếp theo của các đại lý AI doanh nghiệp là mức độ chủ động và tham gia của họ trong các tương tác khách hàng. Sự mới mẻ của AI trong trải nghiệm khách hàng đang dần phai mờ, và mọi người đều biết rằng nó đang trở nên có khả năng hơn và hơn, nhưng tôi rất hào hứng khi đẩy ranh giới của nó và thực hiện các trường hợp sử dụng phức tạp hơn.

Cảm ơn cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Regal.