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Kylie.ai 利用 AI 技術幫助企業進行客戶支持 --不只是聊天那么簡單

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  商務決策遠比簡單聊天復雜,和chatbots相比,Kylie.ai將工作能力提升到了另外一個層級
  Chatbots技術帶來的即時訊息回復被視為下一代客戶服務的媒介,也越來越得到企業的重視,借助這類技術,后臺客服人員的團隊配置得以減輕,轉由聊天機器人來解決客戶方的要求或提問。伴隨著AI技術的發展,越來越多的企業用戶開始關注AI在改善服務體驗中的潛力,期待AI能夠提供更高水平的問題解決能力。
  Kylie.ai是一家獲得Y Combinator Fellowship資助的創業公司,創始人Jamasen Rodriguez和Sinan Ozdemir表示,Kylie.ai能夠了解客戶投訴時的不同情境和情緒,并在公司的數據庫中選擇合適的響應方式。
  Kylie.ai的最大特點在于跨平臺。使用Kylie.ai的用戶需要將其接入到第三方企業服務平臺中,如Zendesk、Google、Twitter、SAP和Salesforce等,這些平臺上的信息流涵蓋了企業和客戶之間的交流。平臺接入意味著Kylie.ai可以大量接觸到企業和客戶的交流信息,在前期,問題經過工作人員進行審核和處理后由Kylie.ai進行信息回復,在這一階段Kylie雖然并沒有接觸到核心的信息處理環節,但是對工作人員的處理流程和決策的監控是Kylie作為AI的深度學習過程。經過大量重復性問題訓練后,AI便可以獨立進行客戶支持工作,對不同的訴求進行自動回復。而這些工作也是跨平臺的。同時也能保證24X7的服務時效。
  聊天機器人的數據來源一般是從大量的對話中學習得來的,這些對話可以沒有特定的主題,Kylie.ai的學習過程囊括了大量的商務交流,很顯然,Kylie.ai需要面對的問題的情境性更強。
  客戶支持遠比簡單聊天的客服工作復雜,和chatbots相比,Kylie.ai將工作能力提升到了另外一個層級:
  • 從內容層面上,Kylie.ai所面對的信息的將更佳復雜、量級也更為龐大。
  • 對合作客戶支持的情境是十分復雜的,同時要考慮到各類因素。目前這類問題的響應過程需要客戶支持人員根據客戶要求查詢資料后,由高級業務人員再作出決定,而現在,借助大量的“學習積累”,多個工作人員的協作由Kylie代替。
  對于企業來說,將AI應用到更寬泛的場景中有諸多便利:
  • 由于工作人員的工作能力水平對客戶支持水平的影響較大,不摻雜情感因素的AI技術能夠幫助企業剔除這些不可控因素,效率之外更多質量
  • 用AI技術來完成和客戶之間的支持對接意味著團隊的縮減,管理成本的降低
  • 借助AI的協助,工作人員有更多精力專注那些復雜問題
  雖然愿景美好,但客戶支持工作的不確定性難以量化,加重AI在企業經營中的角色對于企業運營而言試錯成本高,面對純理性的AI,理性的企業家們或許并不是那么放心。

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