Sergey Galchenko, Chief Technology Officer, IntelePeer – Phỏng vấn Series

Bạn最初 bị thu hút vào lĩnh vực khoa học máy tính và AI là gì?

Tôi thích giải quyết vấn đề và phát triển phần mềm cho phép bạn làm điều đó với một vòng phản hồi rất nhanh. AI mở ra một biên giới mới của các trường hợp sử dụng mà khó có thể giải quyết bằng cách tiếp cận lập trình xác định truyền thống, khiến nó trở thành một công cụ thú vị trong hộp công cụ giải pháp.

AI đã biến đổi cảnh quan hỗ trợ khách hàng như thế nào, đặc biệt là trong việc tự động hóa các hoạt động CX (Trải nghiệm khách hàng)?

Trí tuệ nhân tạo sinh ra đang cách mạng hóa ngành kinh doanh trung tâm liên lạc theo những cách chưa từng có. Khi kết hợp với các giải pháp giúp tự động hóa giao tiếp, trí tuệ nhân tạo sinh ra mang lại cơ hội mới để nâng cao tương tác khách hàng, cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm chi phí lao động trong một ngành đã trở nên cạnh tranh gay gắt. Với những công nghệ này, khách hàng có thể tận hưởng dịch vụ được cá nhân hóa cao và hỗ trợ nhất quán. Đồng thời, các doanh nghiệp có thể kiểm soát cuộc gọi hiệu quả hơn và chống lại sự chuyển đổi của đại lý và tỷ lệ bỏ việc cao trong khi cho phép nhân viên của họ tập trung vào các nhiệm vụ ưu tiên cao. Cuối cùng, trí tuệ nhân tạo sinh ra, thông qua các thuật toán tiên tiến, cho phép các doanh nghiệp hợp nhất và tóm tắt thông tin thu được từ các tương tác khách hàng bằng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Lợi ích của việc sử dụng những công nghệ này trong CX là rõ ràng – và có nhiều dữ liệu hơn hỗ trợ trường hợp này sẽ ảnh hưởng đến nhiều công ty hơn.

Bạn có thể cung cấp các ví dụ cụ thể về cách IntelePeer’s Gen AI đã giảm các nhiệm vụ nhàm chán cho các đại lý hỗ trợ khách hàng không?

Mục tiêu cuối cùng của IntelePeer’s gen AI là cho phép tự động hóa hoàn toàn trong các kịch bản hỗ trợ khách hàng, giảm sự phụ thuộc vào các đại lý và dẫn đến giảm tới 75% chi phí hoạt động cho khách hàng chúng tôi phục vụ. Nền tảng của chúng tôi có thể tự động hóa tới 90% các tương tác khách hàng của một tổ chức và chúng tôi đã tự động hóa hơn nửa tỷ tương tác khách hàng. Không chỉ gen AI của chúng tôi có thể tự động hóa các nhiệm vụ thủ công như định tuyến cuộc gọi, lập lịch hẹn và nhập dữ liệu khách hàng, mà nó còn có thể cung cấp các trải nghiệm tự phục vụ mà khách hàng ngày càng yêu cầu và mong đợi – bao gồm giao tiếp được cá nhân hóa cao, độ chính xác của phản hồi được cải thiện và giải quyết nhanh hơn.

Bạn có thể mô tả tại sao các dịch vụ liên quan đến AI phải cân bằng giữa sáng tạo và độ chính xác không?

Cân bằng giữa sáng tạo và độ chính xác và khả năng dự đoán là rất quan trọng khi nói đến việc xây dựng niềm tin vào các dịch vụ và giải pháp được hỗ trợ bởi AI – một trong những thách thức lớn nhất xung quanh các công nghệ AI ngày nay. Trước hết và quan trọng nhất, bất kỳ giải pháp AI nào cũng nên phấn đấu đạt được mức độ chính xác cao nhất có thể để cung cấp các đầu ra chính xác cần thiết cho tất cả các đầu vào. Nhưng việc tạo ra một trải nghiệm tuyệt vời với AI không chỉ là cung cấp thông tin chính xác cho người dùng cuối; nó cũng bao gồm việc cung cấp thông tin đó cho họ theo cách sẽ tiếp cận họ tốt nhất vào thời điểm đó, điều này đòi hỏi một lượng sáng tạo đáng kể để thực hiện thành công. Ví dụ, trong một tương tác dịch vụ khách hàng, một giải pháp giao tiếp được hỗ trợ bởi AI nên có thể tự động phù hợp với giọng điệu của khách hàng và điều chỉnh khi cần thiết trong thời gian thực, cung cấp cho họ chính xác những gì họ cần theo cách sẽ tiếp cận họ tốt nhất vào thời điểm đó. AI cũng nên giao tiếp theo cách tự nhiên để làm cho khách hàng cảm thấy thoải mái hơn, nhưng không quá nhiều đến mức đánh lừa họ nghĩ rằng họ đang nói chuyện với một con người khi họ không phải vậy. Một lần nữa, tất cả đều quay trở lại việc xây dựng niềm tin vào AI, điều này cuối cùng sẽ dẫn đến việc áp dụng và sử dụng công nghệ rộng rãi hơn.

Vai trò của dữ liệu trong việc đảm bảo độ chính xác của phản hồi AI là gì và bạn quản lý dữ liệu như thế nào để tối ưu hóa hiệu suất AI?

Dữ liệu tốt tạo ra AI tốt. Nói cách khác, chất lượng dữ liệu được đưa vào mô hình AI tương quan trực tiếp với chất lượng thông tin mà mô hình đó tạo ra. Trong dịch vụ khách hàng, dữ liệu tương tác khách hàng là chìa khóa để tìm ra khoảng trống trong hành trình khách hàng. Bằng cách đào sâu vào dữ liệu này, các tổ chức có thể bắt đầu hiểu rõ hơn về ý định của khách hàng và sau đó sử dụng thông tin đó để tối ưu hóa và cải thiện sự tham gia của AI, biến đổi toàn bộ hành trình và trải nghiệm khách hàng. Nhưng các tổ chức phải có kiến trúc dữ liệu phù hợp để xử lý và trích xuất thông tin từ lượng dữ liệu khổng lồ liên quan đến các giải pháp AI.

Giải pháp AI của IntelePeer sử dụng nội dung và ngữ cảnh của tương tác để xác định hành động tốt nhất tại mọi bước. Trong quá trình tương tác, nếu khách hàng đặt câu hỏi yêu cầu trả lời cụ thể cho quy trình, quy tắc hoặc chính sách kinh doanh, luồng công việc AI sẽ tự động sử dụng cơ sở kiến thức bao gồm dữ liệu kinh doanh như tài liệu FAQ, tài liệu đào tạo đại lý, dữ liệu trang web, chính sách và các thông tin kinh doanh khác để phản hồi tương ứng. Tương tự, nếu khách hàng đặt câu hỏi hoặc yêu cầu mà doanh nghiệp không muốn AI phản hồi trực tiếp, luồng công việc AI sẽ chuyển yêu cầu lên đại lý người nếu cần. Tương tác còn lại có thể được thêm tự động vào cặp Q&A để cải thiện phản hồi trong các tương tác khách hàng sau hoặc được chuyển đến một cơ quan giám sát để phê duyệt trước khi kết hợp.

Khi AI ngày càng đóng vai trò quan trọng trong hỗ trợ khách hàng, bạn dự đoán vai trò của các đại lý tiền tuyến sẽ phát triển như thế nào?

Chúng tôi tại IntelePeer dự đoán sẽ có sự giảm đáng kể sự phụ thuộc vào các đại lý tiền tuyến do sự phát triển của các công nghệ AI. Với những bước tiến lớn trong khả năng chứa cuộc gọi được hỗ trợ bởi AI, đang được cải thiện về chất lượng và tăng về khối lượng, các tổ chức ngày nay có thể tự động hóa tới 90% các tương tác khách hàng của họ. Điều này cho phép họ tối ưu hóa nhân sự tiền tuyến và tiết kiệm đáng kể về chi phí hoạt động – đồng thời cung cấp trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng họ phục vụ.

Mặc dù một số nhiệm vụ được tự động hóa, bạn tin rằng những vai trò CX nào sẽ vẫn quan trọng mặc dù có sự tiến bộ của AI?

Mặc dù AI sẽ cắt giảm số lượng đại lý tiền tuyến cần thiết trong các vai trò dịch vụ khách hàng, nhưng yếu tố con người luôn cần thiết trong các hoạt động CX. Ví dụ, các mô hình giao tiếp được hỗ trợ bởi AI phải được đào tạo, cấu hình và quản lý với sự giám sát của con người để đảm bảo độ chính xác và loại bỏ mọi thiên vị. Sự chạm khắc của con người cũng cần thiết để căn chỉnh các giao tiếp khách hàng tự động với thông điệp và tính cách của tổ chức hoặc thương hiệu mà chúng đến, điều này góp phần làm cho khách hàng cảm thấy thoải mái hơn và giúp xây dựng niềm tin vào công nghệ. Những vai trò kỹ thuật, hướng tới AI này sẽ vượt qua các vai trò tiền tuyến điển hình trong những năm tới.

Ảo giác AI là một mối quan tâm trong việc duy trì các tương tác khách hàng chính xác. Những rào cản cụ thể nào mà IntelePeer đã triển khai để ngăn AI tạo ra các sự kiện?

 Các doanh nghiệp cần triển khai trí tuệ nhân tạo sinh ra ngày nay để duy trì sự liên quan trong cuộc cách mạng đang diễn ra trong khi tránh một cuộc triển khai thảm hại và vội vàng. Để làm điều đó một cách có trách nhiệm, các công ty phải bắt đầu bằng cách triển khai một mẫu Tạo sinh tăng cường (RAG) để giúp gen AI của họ giao tiếp với việc phân tích các tập dữ liệu doanh nghiệp lớn. Đối với các tương tác dịch vụ khách hàng tự động, các thương hiệu phải tạo một vòng phản hồi của con người để phân tích các tương tác trong quá khứ và cải thiện chất lượng của các tập dữ liệu được sử dụng để tinh chỉnh và tăng cường thu hồi. Hơn nữa, để loại bỏ ảo giác AI, các tổ chức nên tập trung vào:

• triển khai các rào cản bằng cách phân tích dữ liệu tương tác khách hàng và phát triển các cơ sở kiến thức toàn diện, động;
• đầu tư vào việc giám sát và cập nhật liên tục các hệ thống này để thích nghi với các truy vấn mới và duy trì độ chính xác; và
• đào tạo nhân viên để nhận ra và quản lý các biến thể không thể xác định đảm bảo quá trình chuyển đổi và giải quyết trơn tru.

Làm thế nào để bạn đảm bảo rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) diễn giải ngữ cảnh một cách chính xác và cung cấp phản hồi đáng tin cậy?

 Một cách tiếp cận hời hợt đối với việc triển khai gen AI có thể dẫn đến các vấn đề về chất lượng đầu ra, ảo giác, vi phạm bản quyền và thuật toán thiên vị. Do đó, các doanh nghiệp cần có rào cản phản hồi khi áp dụng gen AI trong môi trường dịch vụ khách hàng. IntelePeer sử dụng tạo sinh tăng cường (RAG), cung cấp ngữ cảnh dữ liệu cho LLM để có được phản hồi dựa trên tập dữ liệu do khách hàng cung cấp. Trong toàn bộ quá trình, từ khi dữ liệu được chuẩn bị cho đến khi LLM gửi phản hồi cho khách hàng, các rào cản cần thiết ngăn chặn bất kỳ thông tin nhạy cảm nào bị lộ. RAG của IntelePeer bắt đầu khi khách hàng đặt câu hỏi cho một bot được hỗ trợ bởi AI. Bot thực hiện tìm kiếm câu hỏi trong cơ sở kiến thức. Nếu nó không thể tìm thấy câu trả lời, nó sẽ chuyển câu hỏi lên đại lý và lưu câu hỏi vào cơ sở dữ liệu Q&A. Sau đó, một người sẽ xem xét câu hỏi mới này, thực hiện nhập dữ liệu và lưu câu trả lời vào cơ sở kiến thức. Cuối cùng, không có câu hỏi nào bị bỏ lại phía sau. Với quy trình RAG được triển khai, các doanh nghiệp có thể duy trì quyền kiểm soát các tập phản hồi cho tự động hóa tương tác.

Nhìn về phía trước, bạn dự đoán xu hướng nào trong vai trò của AI trong trải nghiệm khách hàng?

Ở IntelePeer, chúng tôi tin sâu sắc rằng trí tuệ nhân tạo sinh ra là một công cụ mạnh mẽ sẽ tăng cường khả năng giao tiếp của con người, mở ra các cơ hội mới và vượt qua các rào cản lâu dài. AI sẽ tiếp tục cải thiện giao tiếp dịch vụ khách hàng bằng cách tối ưu hóa các tương tác dịch vụ khách hàng, cung cấp hỗ trợ 24/7 và cung cấp khả năng bắc cầu ngôn ngữ. Hơn nữa, được đào tạo trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), các trợ lý ảo sẽ có thể dựa trên hàng triệu cuộc trò chuyện của con người để nhanh chóng phát hiện cảm xúc và thay đổi giọng điệu, cảm xúc và lựa chọn từ. Sẽ có nhiều bằng chứng hơn rằng các doanh nghiệp sử dụng thành công AI để tăng cường các kết nối của con người sẽ thấy sự đầu tư đáng kể và hiệu quả, năng suất được cải thiện.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập IntelePeer.