作者 | Ayn de Jesus

Artificial Intelligence for Customer Service – Current and Future Applications

Forrester(Forrester是一家美國市場研究公司，為客戶和公眾提供有關技術現有和潛在影響的建議)對呼叫中心業務負責人進行了調查，發現其中46％的人預計認為他們的業務將會在2019年增長5%-10%。為了實現這一目標，Forrester的報告說企業將會越來越多的探索並使用人工智慧驅動的聊天機器人和語音服務。

之前，我們釋出了一份有關於客戶服務聊天機器人的報告。在這份報告中，我們將研究範圍擴大到更廣泛的研究客戶服務的應用程式。我們研究了人工智慧在客戶服務領域中的使用,以便我們更好地了解人工智慧在行業中的作用,並回答以下問題：

目前在客戶服務中使用了哪些型別的人工智慧的應用程式？人工智慧在客戶服務方面帶來了哪些切實的成果？這些創新努力中有什麼共同存在的趨勢嗎？這些趨勢如何影響客戶服務的未來？

本報告涵蓋了橫跨了提供三種應用程式領域軟體的供應商：

語音社交聊天機器人

本文旨在為客戶服務領域的業務領導者提供一個人工智慧的概念,了解他們目前可以從所處的行業的人工智慧中期望獲得什麼。我們希望這份報告可以讓企業領導者獲得一些見解,可以讓他們自信的將這些見解傳遞給他們的執行團隊，以便他們在考慮採用人工智慧時做出明智的決定。至少，本報告旨在減少企業領導者在客戶服務上研究他們可能(或可能不)感興趣的人工智慧的時間。

語音

IBM WatSon

IBM開發了Watson助手，這是一種基於電話的互動式語音相應（IVR）系統或虛擬助手，可與使用自然語言處理（NLP）技術的呼叫者進行互動。

該公司聲稱，Watson助手 可以減少呼叫者與呼叫中心人工話務員就可以輕鬆解決的問題的需求，並減少解決呼叫者的擔憂的時間。

該應用程式具有客戶服務代表和呼叫者之間的語音到文字和文字到語音互動功能。該公司報告稱，IBM Voice Agent使用了語音閘道器這種方案來解決這種互動。

下圖解釋了Watson 助手可能首先向呼叫者詢問一兩個問題。呼叫者的響應由NLP演算法處理並轉換為文字。該技術通過在其資料庫中搜索與呼叫者所說的內容及其周圍環境相匹配的類似關鍵詞和短語進一步提煉出該文字。一旦系統找到匹配的適當響應，系統就會將文字轉換為語音並以音訊形式回答呼叫者。

例如，有人可以打電話給電信公司的客戶服務熱線詢問其賬單中的差異。Watson助理最初會接聽電話並詢問來電者的姓名。然後Watson可能會在電信公司的CRM中查詢來電者的姓名。然後，Watson會向來電者詢問一些安全問題來驗證他們的身份，例如他們的地址或電話號碼。在驗證了客戶的身份後，Watson將開始向來電者詢問與他們關注的問題。

根據公司網站的介紹，Watson助手經過專業的培訓之後，可以處理領域語言並以語音的方式回覆來電者。

IBM聲稱湯森路透使用Watson助手開發了一個數據隱私顧問，這是一項全球性、合規和處理當前服務中人工智慧意識的研究，旨在幫助資料隱私專業人員隨時了解不斷變化的法規和規則。

這兩家公司合作建立了兩項服務：向Watson進行提問和它的相關概念。Watson問答服務使資料隱私專業人員能夠使用自然語音提問,並且同樣會獲得自然語言的答案。同時，相關概念提出了相關的引數，來電者可能希望通過探索這些引數以進一步研究。

正如下面3分鐘視訊中所解釋的那樣，該團隊使用機器學習來訓練Watson的概念，例如“什麼是組織？”以及與資料隱私法規相關的更復雜的概念。該團隊還教會Watson用法律領域的語言作出迴應。

IBM聲稱Salesforce，KPMG，LivePerson，Volkswagen，Identity Guard和Accrete.ai都在使用Watson進行客戶服務。

Alexa for Hospitality

亞馬遜最近推出了 Alexa for Hospitality，該公司聲稱Alexa可以為酒店客人提供虛擬接待服務。通過接受常規的請求並將這些請求指引給正確的員工，Alexa for Hospitality可以使酒店員工更好地專注於跟更重要的客戶互動。

該應用程式可以跟Amazon Echo，Echo Plus和Echo Dot揚聲器相容。該公司聲稱，Alexa可以讓客人從他們自己的酒店房間想要播放音樂，訂購毛巾，控制室內溫度或照明，尋找當地的美食餐廳和景點以及離開酒店時幫助客人。

亞馬遜聲稱，客人可以在酒店的房間裡面直接跟Alexa通話，可以使用自然語言提出請求，例如訂購客房服務，請求叫醒服務或者要求打掃房間。然後，Alexa 將通知合適的可以滿足需求的酒店團隊，如家政人員或廚師，這一切都基於通過Alexa了解客人的要求。

根據該網站，亞馬遜正致力於開發一種新的Alexa技術，使客人能夠連線到他們的亞馬遜賬戶，允許他們播放他們自己喜歡的音樂，或者收聽Audible有聲讀物。

亞馬遜最近才推出這樣一款應用程式，因此亞馬遜這家公司還沒有提供可以研究的案例，也沒有提供Alexa for Hospitality在那些大型酒店成功的酒店名單。然而，亞馬遜聲稱萬豪國際集團計劃在萬豪酒店、威斯汀酒店、瑞吉酒店及度假村，雅樂軒酒店及Autograph Collection Hotels的精選酒店實施該應用程式。

社交

微軟Dynamics 365為客戶服務

Microsoft為客戶服務提供Dynamics 365，其中一個元件是機器學習驅動的社交跟蹤器。據該公司稱，該軟體能夠梳理組織的社交渠道並檢測客戶的情緒。我們可以推斷，該應用程式可能正在使用NLP從社交媒體帖子中提取其系統中的預定義關鍵字，用來確定客戶的滿意度。

如下面的視訊所述，這使組織能夠識別需要幫助的特定客戶。該公司聲稱該應用程式能夠自動建立案例或票據，並在需要時將其傳送給代理：

Dynamic 365還附帶一項聊天機器人的服務，這一項服務使用NLP和機器學習來提供對重複和簡單的客戶查詢的自動響應服務。

惠普每年提供6億次技術服務查詢。為了改進呼叫中心服務，惠普使用Microsoft Dynamics 365 人工智慧解決方案為客戶服務構建了一個虛擬代理。根據案例研究，這使客戶能夠與助手進行互動，以解決容易解決和經常出現的問題並減輕呼叫中心代理的部分負擔。

案例研究解釋說，該解決方案是使用惠普50,000頁產品資訊中的資訊進行訓練的，以幫助客戶對惠普的裝置排除故障。惠普還使用虛擬助手來訓練,方便解決常見的客戶問題。

“隨著時間的推移，虛擬代理變得更加智慧,變得越來越聰明，因此我們的代理將始終擁有最佳解決方案。最初，我們使用數字工具解決了15％到20％的問題。我們正在通過人工智慧將其擴大到接近70％或80％，“惠普售後解決方案總監Daniel Martinez說。案例研究沒有提供確切的資料。

其他使用Dynamics 365的公司包括邁克爾•希爾(Michael Hill)、美國男孩女孩俱樂部(Boys & Girls Club of America)、雷諾體育(Renault Sport)、安利(Amway)、潘多拉(Pandora)、馬克•雅可布(Marc Jacobs)、芬達(Fender)和梅西百貨(Macy 's)。

John Hoegger是Microsoft 365的首席資料科學家經理。他在Microsoft工作了20年，從擔任Office許可和Azure基礎架構的首席測試經理晉升到現在的職位。在加入微軟之前，他曾擔任Conveyors International的系統工程師。Hoegger在德蒙福特(De Montfort)大學獲得資訊科技碩士學位。

聊天機器人

Digital Genius

Digital Genius提供了一種軟體，他們聲稱這款軟體可以為旅行社等企業提供自動完成重複的客戶查詢，並幫助人工代理使用NLP回答客戶問題。從本質上講，Digital Genius提供了一個聊天機器人，可以讓更多的使用者進行諮詢，他們稱之為“Co-Pilot”服務.Digital Genius主要與Salesforce和Zendesk整合。

Digital Genius聲稱，他們的軟體會根據企業的客戶與代理對話的歷史記錄,自動提取客戶頻繁詢問的問題的回覆。換句話說，該軟體會根據過去人類對這些問題的回答,生成對客戶問題的回答。

然後，Digital Genius聊天機器人可以自動將生成的響應傳送給客戶，也可以將其設定為等待發送響應，直到獲得相關人員的批准。這將有可能最大限度地減少未來所發生的錯誤，因為每次人工代理批准或不批准響應時，聊天機器人都會在提供下一個響應時考慮該決定。

實際上，Digital Genius表示，企業的人力客戶服務代理商負責訓練聊天機器人背後的機器學習演算法。從我們的研究中，我們發現這對於市場上的許多聊天機器人來說都是很常見的。

根據Digital Genius的說法，如果聊天機器人生成的響應超出了一定的置信區間（以百分比形式表示），那麼系統可以設定為自動向客戶傳送該響應。

例如，如果客戶詢問“我旁邊的座位是否空著”，聊天機器人可能會以75%的置信區間給出"您旁邊的座位仍然可用""的相應。而在傳送響應之前,75%的資料可能需要人工代理的批准。

另一方面，如果客戶問：“我可以把我的小狗帶上飛機嗎”，聊天機器人可能會以98%的置信區間回答到"是的,你可以把寵物帶上經濟艙或者商務艙"。那麼在98%的置信區間內,聊天機器人可以自動向客戶傳送相應。

信心似乎是Digital Genius的價值主張之一。置信區間測試其傳送給客戶的資訊的準確性。在座位可用性示例中，系統確定客戶座位已被佔用的概率為25％。然後由人工代理來驗證是否確實存在,確保客戶不會被誤導。

此外，Digital Genius聲稱，如果無法解釋客戶的響應，其聊天機器人會將客戶轉移到實時服務代理（在使用者業務的員工身上）。

在下面的視訊中，從1:34到3:00，Digital Genius的Quattroporte兼聯合創始人Mikhail Naumov演示了他公司的聊天機器人：

Digital Genius聲稱幫助Travelbird減少了客戶與客戶服務代表打交道的時間。Travelbird將Digital Genius整合到他們的Zendesk帳戶中，以便它可以處理重複的客戶查詢。根據Digital Genius的說法，3個月後，他們的軟體幫助Travelbird完成了65%以上的客戶服務

由於使用頻率高，Digital Genius聲稱聊天機器人產生的響應的置信區間超過95%。因此，Travelbird代理髮現自己使用這些生成的響應(也稱為巨集)的頻率比將聊天機器人整合到服務協議之前增加了200%。

Digital Genius補充說，Travelbird減少了人工代理評估客戶查詢所需的次數並對其進行響應所需要的時間。Digital Genius聲稱這可以節省公司的客戶服務成本。

在Travebird開始使用該公司的聊天機器人九個月後，Digital Genius表示，該業務將其服務人員的平均留任期從8個月提高到12個月。

Digital Genius沒有列出任何大公司列為客戶，但他們已籌集了2600萬美元的資金。

Bogdan Maksak是Digital Genius的聯合創始人兼首席技術官。他擁有牛津大學的軟體工程碩士學位。然而，Maksak在機器學習方面似乎沒有專業背景。

Clare.AI

總部位於香港的Clare.AI建立了一個同名的聊天機器人和金融數字助理，以滿足亞洲金融業客戶的需求。該公司聲稱該應用程式採用多種亞洲語言進行訓練，如印度尼西亞語，簡體中文，粵語，韓語，馬來語，菲律賓語，泰語，日語和越南語。它也可以用英語來回答問題。

該公司聲稱聊天機器人使用機器學習和自然語言處理來通過文本回復問題。據該公司稱，支援語音的應用程式能夠理解粵語，簡體中文和英語,並進行語音回覆。聊天機器人已經被整合到銀行的訊息系統中，以了解有關客戶的更多資訊，並提供更深入的響應,比如提供關於賬戶資訊和交易的客戶服務。

該公司沒有詳細說明允許應用程式響應查詢的人工智慧流程，但由於聊天機器人可能使用NLP，我們可以推斷應用程式過濾其資料集的模式，並能夠通過識別關鍵字從使用者的查詢中提取在問題中的關鍵字,然後，聊天機器人在其資料庫中搜索這些關鍵字，並在必要時搜尋使用者的帳戶以響應查詢。

如下面的視訊所示，使用者可以通過鍵入查詢來使用聊天機器人。客戶可能詢問他們的銀行賬戶和財務的詳細資訊，並且Clare聲稱其聊天機器人隨後會訪問銀行的系統以提供對客戶查詢的響應。

聊天機器人還可以為使用者提供更謹慎的支出和財務管理指南。使用者使用Clare的聊天機器人越多，就越了解使用者的消費習慣，並且越能夠更好地定製其財務管理建議。

該公司既沒有提供他的客戶,也沒有提供出可以研究的案例。

Ken Yeung是 Clare.ai的創始人兼執行長。在此之前，他創立了Quantize Analytics，擔任Saxo Bank的主要開發人員和世界衛生組織的軟體開發人員。他還擁有丹麥技術大學電腦科學與工程碩士學位。

Kylie.AI

Kylie.AI建立了一個同名的聊天機器人，聲稱反映了該企業的品牌個性，為客戶提供更加人性化和同情心的反應。

Kylie沒有具體說明人工智慧流程，但聲稱它與一家公司的呼叫中心的前10%的代理進行合作，根據代理的個性訓練演算法，並使用這些來建立對客戶查詢的自動響應。反過來，這些自動對話也用於指導新僱用的人類代理以類似的方式作出響應。

Kylie使用深度學習和NLP來分析客戶資訊，並通過使用自然人類對話中常用的詞語來建立公司所謂的“同理心反應”，但這些詞彙仍然與公司的聲音保持一致。

例如，如果客戶詢問“如何重置密碼？”，Kylie的系統將檢視公司的該問題歷史響應資料庫。如果它找到與該問題相關的10個不同的響應，它將根據這10個不同的響應的置信水平對響應進行排名，併為客戶提供最佳答案。

根據聯合創始人兼首席技術官Sinan Ozdemir的說法，客戶服務經理或代理人仍然可以控制會話，並可能決定調整響應或允許應用程式傳送響應。這使得該軟體可供其他部門（包括營銷和銷售部門）使用，因為聊天機器人通過使用相同的語音和品牌訊息來代表公司品牌。

企業可以使用Kylie 連線不同的客戶服務系統和客戶支援渠道，例如CRM系統，電子郵件，實時聊天，社交媒體和訂單管理系統，從而訓練演算法和自動化對話。這使Kylie能夠對客戶可能提出的問題型別進行分類和理解。

該公司似乎沒有製作演示視訊來展示其軟體的工作原理以及是如何運作的。

在一個案例研究中，總部位於巴西的 Computel向Kylie.ai 提出申請，要求提供一個應用程式,可以能夠支援手中的13000名客戶。Computel需要減少在票證上花費的時間。該公司還努力培訓新的服務人員來應對大量的諮詢。

該案例研究未提供詳細資訊細節，但報告說部署Kylie使Computel能夠減少響應的時間,並減少了培訓新的服務人員的時間。

該公司還將加州大學舊金山分校(University of California in San Francisco)、微軟(Microsoft)、威瑞森(Verizon)、耐克(Nike)、百思買(Best Buy)、惠普(HP)和DiGiorno Pizza列為客戶。

在加入Kylie.ai之前，Ozdemir是Legion Analytics的創始人兼首席技術官。他是約翰斯·霍普金斯大學的副教授，他的工作主要圍繞資料科學和理論數學。他從同一所大學獲得了純數學碩士學位。

Next IT

Next IT提供對話式人工智慧軟體，他們聲稱可以使用基於NLP的聊天機器人幫助各種型別的企業節省客戶服務成本。

Next IT聲稱他們的員工首先使用“ 機器學習技術”（可能是NLP演算法）從客服和客戶之間的服務積累下來的對話中檢索資料。有了這些資訊，Next IT就會提出一個最適合該業務的聊天機器人。在獲得批准後，Next IT會自行建立聊天機器人。

Next IT似乎會在業務的客戶服務積累的對話資料集進行訓練聊天機器人，然後再將其提供給與之合作的企業。從理論上講，聊天機器人可以在Next IT交給他們時立即整合到業務網站中。在交易結束時，企業可以擁有一個量身定製的聊天機器人，能夠回答它收到的最常見問題。

下面是一段1分鐘的視訊，演示了當公司完成訓練後Next IT聊天機器人的工作方式：

Next IT聲稱幫助 Amtrak建立了一個自助服務聊天機器人，讓網站訪問者可以更輕鬆地購買機票。接下來它創造了Julie,這是一個屢次獲得榮譽的聊天機器人,專門用來幫助Amtrak處理客戶諮詢的。

在成為聊天機器人之前，Julie是Amtrak的自動電話服務。根據Next IT報道稱，實施Julie聊天機器人導致Amtrak在一年內節省了100萬美元的客戶服務費用，並且根據每月平均值判斷，每次旅行預訂產生的收入增加了30％。

Next IT公司還將美國陸軍、阿拉斯加航空公司(Alaska airlines)、Charter Communications和BECU列為過去的客戶。

Fred Brown是Next IT的執行長，2017年被Verint以3000萬美元的價格收購。他沒有在他的LinkedIn個人資料中列出他過去的教育背景和工作經理，看來Next IT的首席技術官Mike Wiseman沒有LinkedIn個人資料。也就是說，Next IT擁有138名員工，其母公司Verint擁有3,000多名員工。

客戶服務業務領導者應該注意的要點

根據我們的研究，客戶服務應用程式由聊天機器人主導。市場主要包括通常提供適用於多個行業的聊天機器人的初創公司：零售，運輸，酒店和金融服務等。

IBM和微軟等全球性公司也擁有自己的客戶服務產品，這些產品似乎比初創公司的同類產品更加強大。這些應用程式可以在更多渠道上執行，例如電話系統，以及社交和聊天機器人訊息。IBM專門將其虛擬助手與語音服務配對。

其中較為獨特的應用包括Clare.AI，一個專注於亞洲銀行業的聊天機器人，以及DigitalGenius，它提供了一個聊天機器人，該公司聲稱該聊天機器人能夠根據人類呼叫中心客服的迴應提供富有同理心的答案。

總之，這些應用程式旨在通過在重複查詢中訓練演算法來減少呼叫者關注的時間。這些應用程式還旨在最大限度地減少升級到需要由人類來進行完成查詢簡單的服務，以使他們能夠專注於更復雜的案例和更復雜的情況。

這些服務中反覆出現的主題是跨渠道的，它們通常只用於自動化重複流程和不太複雜的客戶查詢。對於更復雜的問題來說,仍然需要人為的干預來解決所出現的問題。

搜尋進入我們的CDA小程式，解鎖更多新鮮資訊和優質內容，還有很多專業課程和試聽課，不要錯過喲！