Reggie Scales, Chủ tịch và Trưởng đơn vị Ứng dụng Kinh doanh tại Vonage – Loạt phỏng vấn

Reggie Scales, Chủ tịch và Trưởng đơn vị Ứng dụng Kinh doanh tại Vonage, là một giám đốc công nghệ và truyền thông dày dặn kinh nghiệm với hơn hai thập kỷ lãnh đạo bán hàng, vận hành, chiến lược ra thị trường và tăng trưởng kinh doanh. Kể từ khi gia nhập Vonage vào năm 2018, ông đã đảm nhận trách nhiệm lãnh đạo cấp cao trong mảng ứng dụng của công ty. Trước đó, Scales từng là Phó Chủ tịch Cấp cao cho khu vực Tây Hoa Kỳ tại Masergy, Phó Chủ tịch và Giám đốc Điều hành Khu vực Trung tâm tại Comcast Business, và Phó Chủ tịch Cấp cao về Bán hàng và Tiếp thị tại Wilcon. Ở giai đoạn đầu sự nghiệp, ông đã làm việc hơn 12 năm tại PAETEC, tiến lên qua nhiều vị trí điều hành, bao gồm Chủ tịch Bán hàng và Dịch vụ, nơi ông chỉ đạo bán hàng và vận hành kinh doanh cho một khu vực trị giá 1 tỷ đô la với khoảng 500 nhân viên. Sự nghiệp của ông tập trung vào việc mở rộng quy mô doanh nghiệp truyền thông, xây dựng các đội ngũ hiệu suất cao và phát triển chiến lược bán hàng doanh nghiệp cùng tương tác khách hàng.

Vonage là một công ty công nghệ doanh nghiệp toàn cầu và là một phần của Ericsson, cung cấp các API truyền thông, truyền thông thống nhất và giải pháp trung tâm liên lạc cho hơn 100.000 doanh nghiệp trên toàn thế giới. Nền tảng của họ cho phép các tổ chức nhúng giọng nói, video, tin nhắn, xác thực và các khả năng truyền thông khác trực tiếp vào các ứng dụng và trải nghiệm khách hàng, trong khi các sản phẩm truyền thông doanh nghiệp và trung tâm liên lạc hỗ trợ sự hợp tác của nhân viên và tương tác khách hàng. Vonage ngày càng tích hợp trí tuệ nhân tạo và trí tuệ mạng di động vào nền tảng, cung cấp cho doanh nghiệp và nhà phát triển các công cụ để tạo ra những trải nghiệm truyền thông cá nhân hoá, an toàn và tự động hơn trên các kênh kỹ thuật số

Các năm qua, sự nghiệp của bạn đã trải qua bán hàng, dịch vụ, vận hành khu vực, hạ tầng truyền thông và hiện nay là lãnh đạo mảng ứng dụng của Vonage. Kinh nghiệm vận hành đó đã hình thành cách tiếp cận AI của bạn như thế nào, đặc biệt là nhu cầu cân bằng đổi mới với các kết quả đo lường được cho khách hàng và doanh nghiệp?

Tôi đã làm việc hơn 25 năm trong lĩnh vực truyền thông, và mỗi giai đoạn trong sự nghiệp của mình đều nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kết nối các khoản đầu tư công nghệ với nhu cầu kinh doanh rõ ràng. Tôi bắt đầu bằng việc bán dịch vụ đường dài, sau đó chuyển sang truyền thông địa phương, mạng dữ liệu, điện toán đám mây và hiện nay là AI. Tôi đã có cơ hội chứng kiến nhiều chuyển đổi lớn trong ngành, và một bài học luôn nhất quán: công nghệ mới mang lại giá trị bền vững khi nó giải quyết một vấn đề thực tế cho khách hàng và doanh nghiệp.

Tôi áp dụng cùng một suy nghĩ này cho AI. Trong một trung tâm liên lạc, điểm xuất phát nên là kết quả mà bạn muốn cải thiện. Đó có thể là giúp khách hàng giải quyết các câu hỏi thường gặp nhanh hơn, cung cấp cho nhân viên thông tin tốt hơn trong cuộc trò chuyện, giảm các bước không cần thiết, hoặc làm cho việc chuyển đổi giữa các kênh trở nên dễ dàng hơn mà không mất ngữ cảnh.

Vai trò hiện tại của tôi bao gồm sản phẩm, kỹ thuật, bán hàng, hợp tác và hỗ trợ khách hàng, điều này cũng ảnh hưởng đến cách tôi suy nghĩ về việc áp dụng. Một khả năng có thể ấn tượng về mặt kỹ thuật, nhưng các doanh nghiệp vẫn phải xem xét cách nó phù hợp với hoạt động hiện tại, mức độ dễ dàng mà nhân viên và khách hàng có thể sử dụng và cách họ sẽ đo lường hiệu quả của nó. Mối liên hệ giữa công nghệ, thực thi và kết quả đặc biệt quan trọng với AI vì tốc độ thay đổi quá nhanh.

Nhiều doanh nghiệp háo hức đưa AI sinh tạo và AI tác nhân vào trung tâm liên lạc của mình. Trước khi cố gắng mở rộng vượt qua giai đoạn thí nghiệm ban đầu, họ cần hoàn thành những công việc nền tảng nào về dữ liệu, thiết kế quy trình, tích hợp hệ thống và quản trị?

Doanh nghiệp cần có nền tảng vững chắc trước khi mở rộng AI trên toàn bộ trung tâm liên lạc. Một dự án thí nghiệm có thể hoạt động trong môi trường kiểm soát với một bộ dữ liệu hẹp và quy trình giới hạn. Việc mở rộng đồng nghĩa với việc kết nối AI với nhiều hệ thống hơn, nhiều thông tin khách hàng hơn và nhiều phần của doanh nghiệp hơn, điều này sẽ tạo ra độ phức tạp bổ sung.

Dữ liệu là một trong những lĩnh vực đầu tiên cần giải quyết. Các tổ chức cần hiểu thông tin khách hàng của họ nằm ở đâu, liệu nó có chính xác và cập nhật không, và ai có quyền sử dụng nó. Thiết kế quy trình cũng quan trọng không kém. Các công ty nên nắm rõ quy trình mà AI sẽ tham gia, những quyết định AI có thể thực hiện và ở đâu cần có con người can thiệp.

Tích hợp là một yếu tố quan trọng khác. Khách hàng giao tiếp qua giọng nói, tin nhắn, video và các kênh khác, trong khi nhân viên có thể dựa vào nhiều hệ thống phía sau. Nếu các môi trường này vẫn tách rời, việc thêm AI có thể tạo ra một lớp phân mảnh mới.

Quản trị cũng nên được thiết lập ngay từ đầu. Doanh nghiệp cần các quy tắc rõ ràng về quyền riêng tư, bảo mật, quyền truy cập và giám sát con người. Họ cũng nên xác định cách đánh giá AI theo thời gian. Việc vượt ra ngoài giai đoạn thí nghiệm đòi hỏi sự tự tin rằng công nghệ có thể hoạt động nhất quán khi số lượng tương tác và phạm vi tình huống tăng lên.

Thông tin khách hàng thường bị phân mảnh trên các hệ thống quản lý quan hệ khách hàng, bản ghi cuộc gọi, lịch sử tin nhắn và các nền tảng doanh nghiệp khác. Một lớp ngữ cảnh khách hàng thực sự thống nhất cần gì, và các tổ chức có thể ngăn AI hoạt động trên thông tin không đầy đủ hoặc lỗi thời như thế nào?

Một lớp ngữ cảnh khách hàng hữu ích bắt đầu bằng việc kết nối các thông tin giải thích khách hàng là ai, những gì đã xảy ra trong hành trình của họ và họ đang muốn đạt được gì hiện tại. Điều này có thể bao gồm thông tin CRM, bản ghi cuộc gọi, lịch sử tin nhắn, chi tiết tài khoản, các tương tác dịch vụ trước đây và các hồ sơ liên quan khác.

Nhiều công ty vẫn quản lý các phần này trên các hệ thống riêng biệt, và điều đó tạo ra vấn đề, có hoặc không có AI. Khách hàng có thể bắt đầu một cuộc trò chuyện trên một kênh, chuyển sang kênh khác và sau đó phải lặp lại thông tin vì hệ thống thứ hai không có lịch sử của tương tác đầu tiên. AI làm cho việc giải quyết sự phân mảnh này trở nên quan trọng hơn vì một đại lý chỉ có thể đưa ra đề xuất hữu ích hoặc thực hiện hành động phù hợp khi có ngữ cảnh đáng tin cậy.

Doanh nghiệp cần biết hệ thống nào là nguồn tin cậy cho từng loại thông tin và có quy trình giữ cho thông tin đó luôn cập nhật. Họ cũng cần có biện pháp bảo vệ cho những trường hợp AI không có đủ ngữ cảnh để tiến hành một cách tự tin.

Nếu thông tin thiếu, mâu thuẫn hoặc lỗi thời, AI nên có khả năng nhận ra giới hạn này và yêu cầu làm rõ hoặc đưa con người vào. Điều này đặc biệt quan trọng khi AI chuyển từ việc trả lời câu hỏi sang thực hiện các hành động cho khách hàng.

Một quá trình chuyển giao hiệu quả từ đại lý ảo sang cố vấn con người nên như thế nào? Thông tin nào về ý định của khách hàng, cuộc trò chuyện trước đó, các hành động đã hoàn thành và vấn đề chưa giải quyết cần được chuyển giao để khách hàng không phải bắt đầu lại?

Khách hàng nên trải nghiệm một quá trình chuyển giao liền mạch như một phần tiếp nối của cùng một cuộc trò chuyện. Khi cố vấn con người tham gia, họ cần hiểu lý do khách hàng liên hệ, những gì đã được thảo luận, những gì đại lý ảo đã hoàn thành và những gì còn cần chú ý.

Tối thiểu, quá trình chuyển giao nên bao gồm ý định của khách hàng, lịch sử cuộc trò chuyện liên quan, thông tin tài khoản cần thiết cho tương tác, bất kỳ bước hoặc xác minh nào đã được thực hiện và lý do đại lý ảo escalated vấn đề. Nếu khách hàng đã giải thích vấn đề hoặc trả lời câu hỏi, cố vấn nên có sẵn thông tin đó.

Sự liên tục này quan trọng vì một trong những nguồn gây bực bội lớn nhất trong dịch vụ khách hàng là phải bắt đầu lại. AI nên giúp giảm ma sát này thay vì tạo thêm các bước.

Khi các đại lý ảo trở nên có khả năng xử lý nhiều tương tác thường ngày hơn, chất lượng của việc chuyển giao sang người sẽ càng quan trọng. Sẽ vẫn còn những tình huống đòi hỏi sự đồng cảm, phán đoán, sáng tạo hoặc giải quyết vấn đề tinh vi. Các công ty cần thiết kế điều này từ đầu và cung cấp cho nhân viên đủ ngữ cảnh để tiếp nhận cuộc trò chuyện một cách hiệu quả khi các tình huống đó phát sinh.

Giai đoạn tiếp theo của AI trải nghiệm khách hàng dự kiến sẽ tập trung ít vào các công cụ độc lập và nhiều hơn vào trí tuệ được nhúng trực tiếp vào quy trình làm việc hiện có. Điều này thay đổi vai trò của AI trong trung tâm liên lạc như thế nào, và các doanh nghiệp nên quyết định công việc nào tự động hoàn toàn và công việc nào nên vẫn do con người thực hiện?

Nhúng AI vào quy trình làm việc hiện có rất hiệu quả vì nhân viên và khách hàng không phải chuyển sang một trải nghiệm riêng biệt để tận hưởng lợi ích. AI có thể hỗ trợ những gì đã đang diễn ra trong trung tâm liên lạc bằng cách giúp nhân viên tìm thông tin trong cuộc trò chuyện, tóm tắt tương tác, đề xuất bước tiếp theo hoặc hoàn thành quy trình thường ngày cho khách hàng.

Khi quyết định tự động hoá, doanh nghiệp nên xem xét kỹ tính chất và hậu quả của công việc. Các tương tác lặp lại với quy tắc rõ ràng và kết quả dự đoán được là những ứng cử viên mạnh cho việc tự động hoá cao hơn. Một yêu cầu thông tin tài khoản đơn giản, ví dụ, rất khác so với một cuộc trò chuyện liên quan đến khiếu nại nhạy cảm, hoàn cảnh bất thường hoặc quyết định có thể ảnh hưởng đáng kể tới khách hàng.

Nhân viên sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng ở những nơi cần đồng cảm, phán đoán và giải quyết vấn đề sáng tạo. AI cũng có thể hỗ trợ những nhân viên này thay vì chỉ chiếm đoạt tương tác.

Tôi sẽ đánh giá tự động hoá dựa trên trải nghiệm mà nó tạo ra. Nếu một quy trình trở nên nhanh hơn nhưng dẫn đến nhiều liên hệ lặp lại, nhiều escalations hoặc gây bực bội cho khách hàng, công ty cần xem xét lại cách thiết kế quy trình đó.

Vonage gần đây đã giới thiệu các đại lý AI chuyên ngành cho các trung tâm liên lạc trong lĩnh vực y tế, dịch vụ tài chính và bán lẻ. Tại sao việc chuyên môn hoá theo ngành đang trở nên quan trọng, và doanh nghiệp nên xác định như thế nào một đại lý AI thực sự hiểu quy trình, thuật ngữ và yêu cầu pháp lý của ngành mình?

Cách khách hàng tương tác với nhà cung cấp dịch vụ y tế có thể rất khác so với cách họ giao tiếp với một tổ chức tài chính hay nhà bán lẻ. Công nghệ nền tảng của trung tâm liên lạc có thể có những điểm tương đồng, nhưng ngôn ngữ, quy trình, mong đợi của khách hàng và các yêu cầu liên quan đến những tương tác này có thể khác nhau đáng kể.

Điều này làm cho ngữ cảnh ngành ngày càng quan trọng khi các đại lý AI có khả năng làm nhiều hơn việc trả lời các câu hỏi cơ bản. Một đại lý cần hiểu các loại yêu cầu mà khách hàng thường đưa ra, thuật ngữ mà nhân viên và khách hàng sử dụng, các hệ thống liên quan đến việc thực hiện các yêu cầu đó, và giới hạn mà nó được phép thực hiện.

Doanh nghiệp nên đánh giá AI chuyên ngành bằng các kịch bản thực tế từ hoạt động của họ. Điều này có nghĩa là kiểm tra các yêu cầu phổ biến cùng với các ngoại lệ và các tình huống phức tạp hơn. Họ nên xem xét liệu đại lý có tuân thủ quy trình mong đợi, hiểu ngôn ngữ khách hàng và biết khi nào cần đưa con người vào.

Các tổ chức cũng phải đánh giá cách mà quyền riêng tư, bảo mật và yêu cầu pháp lý được xử lý. Những cân nhắc này nên là một phần của quá trình thiết kế và đánh giá, không phải là điều được xem xét sau khi đại lý đã tương tác với khách hàng.

Cuối cùng, kiến thức ngành trở nên có giá trị khi nó chuyển thành các tương tác khách hàng chính xác hơn, phù hợp hơn và hữu ích hơn.

Khi các đại lý AI tiến từ trả lời câu hỏi sang hoàn thành giao dịch và thực hiện hành động thay mặt khách hàng, những biện pháp bảo vệ nào cần có về quyền truy cập, quyền riêng tư, hiện tượng “ảo tưởng”, khả năng kiểm toán và giám sát con người?

Mức độ giám sát nên tăng lên khi các đại lý AI được giao nhiều trách nhiệm hơn. Có một sự khác biệt đáng kể giữa một đại lý cung cấp thông tin chung và một đại lý thực hiện thay đổi tài khoản, hoàn thành giao dịch hoặc thực hiện hành động khác ảnh hưởng trực tiếp tới khách hàng.

Quyền truy cập là một phần then chốt. Một đại lý AI chỉ nên có quyền truy cập vào thông tin và hệ thống cần thiết cho nhiệm vụ mà nó được ủy quyền thực hiện. Xác thực danh tính, kiểm soát truy cập và các quy tắc rõ ràng về cách sử dụng dữ liệu khách hàng cũng rất quan trọng. Khách hàng cần được minh bạch về cách thông tin của họ được xử lý.

Doanh nghiệp cũng cần có hồ sơ về những gì đã xảy ra trong một tương tác. Khi các đại lý bắt đầu thực hiện hành động, doanh nghiệp cần hiểu thông tin nào đã được sử dụng, hành động nào đã được hoàn thành và nơi xảy ra vấn đề nếu có sự cố. Điều này trở nên đặc biệt quan trọng trong môi trường nhạy cảm hoặc được quy định.

Giám sát con người nên phản ánh mức độ rủi ro của nhiệm vụ. Một số hành động thường ngày có thể phù hợp để một đại lý AI thực hiện độc lập. Các tình huống có hậu quả lớn hơn có thể yêu cầu xem xét hoặc phê duyệt.

AI cũng cần nhận ra sự không chắc chắn. Khi thông tin không đầy đủ, mâu thuẫn hoặc vượt ra ngoài giới hạn được giao, cách an toàn nhất là tạm dừng, yêu cầu thêm thông tin hoặc đưa con người vào thay vì tiếp tục dựa trên giả định không được hỗ trợ.

Các dự án AI trong trung tâm liên lạc thường được đánh giá qua tiết kiệm chi phí, giảm số cuộc gọi hoặc giảm thời gian xử lý trung bình. Các chỉ số bổ sung nào các nhà lãnh đạo nên sử dụng để xác định AI có cải thiện độ giải quyết lần đầu, mức độ hài lòng khách hàng, trải nghiệm nhân viên, doanh thu và niềm tin lâu dài không?

Các chỉ số hiệu quả quan trọng, nhưng các nhà lãnh đạo cần nhìn xa hơn tốc độ hoặc chi phí xử lý một tương tác. Một tương tác ngắn không có giá trị nếu khách hàng phải liên hệ lại vì vấn đề chưa được giải quyết hoàn toàn.

Giải quyết lần đầu là một thước đo quan trọng vì lý do này. Tỷ lệ liên hệ lại và tỷ lệ escalations cũng có thể cho các nhà lãnh đạo biết AI thực sự giúp khách hàng hay chỉ chuyển vấn đề sang nơi khác. Sự hài lòng của khách hàng nên luôn là trung tâm vì trải nghiệm cuối cùng quyết định liệu khách hàng có tiếp tục tin tưởng và lựa chọn giao dịch với công ty hay không.

Điều này đặc biệt quan trọng khi xét đến nghiên cứu tương tác khách hàng của chúng tôi. Khách hàng có mức chịu đựng thấp đối với trải nghiệm kém, vì vậy các công ty nên cẩn trọng khi tối ưu một chỉ số hiệu quả mà làm tổn hại mối quan hệ tổng thể.

Trải nghiệm nhân viên cũng cần được chú ý. Nếu AI cung cấp thông tin tốt hơn, xử lý công việc lặp lại và giúp nhân viên giải quyết các vấn đề phức tạp hơn, các nhà lãnh đạo nên thấy điều này trong phản hồi và hiệu suất của nhân viên.

Tôi cũng sẽ xem xét các kết quả kinh doanh rộng hơn như giữ chân khách hàng, tăng trưởng tài khoản và doanh thu được tạo ra hoặc bảo vệ thông qua các tương tác dịch vụ. Khi kết hợp lại, những chỉ số này cung cấp cho các nhà lãnh đạo một bức tranh rõ ràng hơn về việc AI có tạo ra giá trị cho khách hàng, nhân viên và doanh nghiệp theo thời gian hay không.

Vonage hoạt động trên các lớp trung tâm liên lạc, truyền thông thống nhất, giao diện lập trình ứng dụng truyền thông và các khả năng dựa trên mạng qua Ericsson. Các lớp này có thể phối hợp như thế nào để giúp các đại lý AI giao tiếp và hành động trên nhiều kênh mà không tạo ra một ngăn xếp công nghệ phân mảnh mới?

Khách hàng không suy nghĩ về việc một tương tác đang diễn ra trên nền tảng trung tâm liên lạc, hay được hỗ trợ bởi một API truyền thông hoặc mạng di động. Họ mong muốn có thể giao tiếp qua kênh mà họ cảm thấy thuận tiện và tiếp tục tương tác mà không gặp ma sát không cần thiết. Công nghệ phía sau trải nghiệm này phải hỗ trợ sự liên tục đó.

Vonage hoạt động trên các API Mạng, CPaaS, CCaaS và UCaaS, điều này mang lại cho chúng tôi cơ hội xem các khả năng này như những phần kết nối của trải nghiệm khách hàng. Khi các đại lý AI trở nên mạnh mẽ hơn, sự kết nối này càng trở nên quan trọng vì một đại lý có thể cần giao tiếp qua một kênh, truy cập ngữ cảnh từ hệ thống khác và thực hiện hành động ở nơi khác.

Cách tiếp cận tích hợp hơn cũng giúp duy trì ngữ cảnh khi khách hàng di chuyển giữa giọng nói, tin nhắn và các kênh khác. Nguyên tắc này cũng áp dụng khi một tương tác AI chuyển sang nhân viên để quản lý.

Mối quan hệ của chúng tôi với Ericsson cũng tạo cơ hội đưa các ứng dụng truyền thông và khả năng mạng lại gần nhau hơn. Mục tiêu là đảm bảo các khả năng này hữu ích trong hành trình khách hàng mà không buộc doanh nghiệp phải quản lý một bộ công cụ tách rời.

Bạn có thể chia sẻ một ví dụ về cách các khả năng trung tâm liên lạc, truyền thông thống nhất, API của Vonage và mạng Ericsson có thể phối hợp trong một tương tác khách hàng ngày hôm nay?

Một ví dụ điển hình là khi khách hàng gọi tới trung tâm liên lạc dịch vụ tài chính để báo cáo giao dịch đáng ngờ hoặc yêu cầu thay đổi tài khoản.

Trước khi đại lý nhận cuộc gọi, các API Mạng của Vonage – được hỗ trợ bởi hạ tầng nhà mạng của Ericsson – đã hoạt động. Ngay khi cuộc gọi đến, khả năng Identity Insights của chúng tôi kiểm tra số điện thoại người gọi với dữ liệu mạng di động thời gian thực, bao gồm việc SIM liên quan có được đổi mới gần đây hay không. Đây là một tín hiệu mạnh về khả năng gian lận, và quá trình này diễn ra ẩn danh, không gây bất kỳ ma sát nào cho khách hàng.

Thông tin mạng này được truyền trực tiếp vào trung tâm liên lạc qua các API Truyền thông của Vonage, hiện ra như một tín hiệu tin cậy thời gian thực trong không gian làm việc của đại lý. Nếu đại lý đang làm việc trong Salesforce, thông tin này tự động xuất hiện trong Agentforce, cho phép đại lý thấy liệu danh tính người gọi đã được xác minh hay có lý do để áp dụng kiểm tra bổ sung – tất cả trước khi cuộc trò chuyện bắt đầu.

Cùng lúc đó, Vonage Contact Center (VCC) tích hợp liền mạch với giải pháp truyền thông thống nhất Vonage Business Communications (VBC) để kết nối với toàn bộ tổ chức. Nếu đại lý cần đưa vào một chuyên gia phòng chống gian lận hoặc đồng nghiệp phòng hậu cần, họ có thể xem ai đang khả dụng trong doanh nghiệp theo thời gian thực và chuyển cuộc gọi với ngữ cảnh đầy đủ. Khách hàng không phải lặp lại, và chuyên gia sẽ tham gia cuộc trò chuyện với đầy đủ thông tin về những gì đã xảy ra.

Điều làm cho ví dụ này có ý nghĩa là không có lớp nào hoạt động độc lập. Mạng cung cấp thông tin cho trung tâm liên lạc. Các API kết nối trí tuệ này với quy trình làm việc. Lớp truyền thông thống nhất giữ cho những người liên quan đúng chỗ. Khách hàng trải nghiệm nó như một tương tác duy nhất, liên tục – đúng như mong đợi.

Đó là kiểu tích hợp mà chúng tôi đang hướng tới trên tất cả các khả năng, và nó đã có sẵn cho khách hàng ngay hôm nay.

Khi AI đảm nhận nhiều tương tác khách hàng thường ngày hơn, bạn dự đoán vai trò của các chuyên gia trung tâm liên lạc con người sẽ thay đổi như thế nào trong ba đến năm năm tới, và các doanh nghiệp nên bắt đầu làm gì ngay bây giờ để chuẩn bị cho con người, quy trình và lãnh đạo?

Khi AI xử lý một phần lớn các tương tác thường ngày, tôi dự đoán các chuyên gia trung tâm liên lạc sẽ dành nhiều thời gian hơn cho những tình huống mà kỹ năng con người quan trọng nhất. Điều này bao gồm các vấn đề phức tạp, hoàn cảnh bất thường và các cuộc trò chuyện đòi hỏi đồng cảm, phán đoán hoặc sáng tạo.

Vai trò của các chuyên gia trung tâm liên lạc cũng sẽ gắn kết chặt chẽ hơn với AI. Nhân viên có thể sử dụng AI để tìm thông tin, hiểu lịch sử tương tác, tóm tắt cuộc trò chuyện hoặc xác định các bước tiếp theo khả thi. Điều này đồng nghĩa với việc con người cần hiểu cách làm việc với các hệ thống này, khi nào tin tưởng chúng và khi nào cần thách thức hoặc ghi đè đề xuất.

Điều quan trọng là các doanh nghiệp nên bắt đầu chuẩn bị đội ngũ ngay từ bây giờ và lãnh đạo có vai trò then chốt. Nhân viên cần rõ ràng về lý do AI được đưa vào và cách công việc của họ sẽ phát triển. Đào tạo nên giúp nhân viên hiểu AI đóng vai trò như thế nào trong công việc hàng ngày và những gì vẫn là trách nhiệm của họ khi AI tham gia.

Các công ty cũng nên đưa các chuyên gia trung tâm liên lạc vào quá trình triển khai vì họ luôn tiếp xúc với câu hỏi của khách hàng, các khoảng trống quy trình và các trường hợp bất thường. Kinh nghiệm của họ có thể giúp xác định nơi tự động hoá hữu ích và dự đoán những vấn đề có thể phát sinh.

Trong ba đến năm năm tới, tôi tin rằng các trung tâm liên lạc mạnh nhất sẽ là những nơi sử dụng AI để làm cho con người trở nên hiệu quả hơn đồng thời duy trì một con đường rõ ràng tới hỗ trợ con người khi khách hàng cần.

Cảm ơn về cuộc phỏng vấn tuyệt vời. Độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Vonage.