在客户服务中部署生成式人工智能的实践指南

通过本文，企业可以有效地在客户服务中部署生成式人工智能，不仅提升了自动化的效率，还能提供更加个性化和高质量的客户体验。

随着客户对个性化和高效服务的需求不断增长，企业开始探索利用生成式人工智能来提升客户体验。根据对消费者和客户体验（CX）专业人士进行的最新调查，72%的受访者认为生成式人工智能将大大改善他们的服务体验。这表明，生成式AI正在成为提升客户服务效率与质量的重要工具。

那些与时俱进、不断寻找创新解决方案的公司，正积极寻求如何有效实施人工智能和自动化策略的指导。本文将分享在客户服务中部署生成式人工智能的最佳实践，并提供一套三步走的实施框架。通过这些步骤，你将学习到如何：

在客户服务自动化的过程中，如何高效构建、部署并不断优化自动化流程是一项挑战。这通常被称为“自动化策略”，也可以视为一种“自动化成熟度”路径。

很多时候，客户寻求帮助的原因是他们遇到了重复性高且简单的问题。我们称这些问题为“低悬果实”，也就是那些可以通过自动化轻松解决的问题。这类问题往往涉及基础操作，例如查找产品信息、排查故障、重置密码或查询订单状态等。

对于这些常见问题，生成式人工智能可以显著提高效率。AI可以快速从已有的支持文档中提取信息，生成常见问题的答案，这样无需人工编写答案，减少了人工干预的成本，同时保证响应速度。

然而，值得注意的是，为了确保AI生成的答案准确且相关，必须先确保知识库（Knowledge Base，KB）中的信息是最新的。

如何确保知识库的有效性：

品牌形象的一致性：

生成式AI不仅要提供准确的信息，还要与公司品牌的声音保持一致。例如，如果你的客服团队通过友好的语气和表情符号与客户互动，那么你的AI机器人也应当采取类似的方式，保持品牌的一致性和亲和力。

为了使生成式AI能够高效地解决客户问题，必须与企业的其他系统（如CRM系统、订单管理系统等）进行深度集成。这意味着，AI不仅要提供信息，还需要能够代表客户执行特定操作，如更改订单、申请退货等。

如何实现系统集成：

API策略： 定义需要集成的第三方系统，以及如何通过API获取和传递信息。例如，通过API，AI可以访问客户的账户信息、订单状态等，进而处理更复杂的客户请求。
确保技术资源到位： 集成AI与其他系统的过程往往需要技术支持，因此需要为客服团队提供必要的技术资源，以便他们能够在技术上与AI实现无缝对接。
确保数据流畅： 客户数据应在不同系统间流畅传递，确保AI能够获取到所需的数据进行决策和操作。

尽管生成式AI在客户服务中表现出了巨大的潜力，但要实现其最大价值，必须持续优化AI的应用，并根据实际数据进行调整。这就需要构建一个专注于优化AI表现的卓越中心，持续分析AI的效果，并改进自动化策略。

如何提升生成式AI：

分析客户数据： 利用AI从多个数据源提取信息，全面了解客户的需求和反馈，从而优化AI的服务质量。
持续优化： 通过分析AI处理的对话数据，识别瓶颈并改进AI的回答方式。AI不仅可以生成常见问题的解答，还能够动态为不可预见的问题创建新的答案，无需人工干预。
知识转化： 让人类专家帮助将其知识转化为AI可用的资源。可以通过路由技术将专家与AI系统对接，提供关键知识支持，帮助AI更智能地处理客户需求。

分析和优化流程：