人工智能系统基于AI和数据技术的智能运营的客服中心智能变革路径

简介: 从产业的宏观发展角度来看,由于互联网的发展和普及,以及对政治经济文化生活的深度渗透,客服中心的产业结构和分类一直处在变化之中,微信、微博、手机APP等在线服务渠道迅速崛起,逐步分流昔日的电话热线主流服务方式,但到目前为止,热线电话方式仍是大部分传统客服部门不可或缺的主体服务渠道。在线渠道与互联网已经完全融合,客服中心已经进入到融合时代。整个客服呼叫中心发展的主要驱动力来自于包括(移动)互联网、云计算、大数据、人工智能在内的科技创新,科技创新给传统客服部门引入了新的产业元素和业务模式,同时也扩大了客户服务的边界,未来的客服部门将逐步进入到基于数字技术和AI发展的智能运营。阿里云研

从产业的宏观发展角度来看,由于互联网的发展和普及,以及对政治经济文化生活的

深度渗透,客服中心的产业结构和分类一直处在变化之中,微信、微博、手机APP等

在线服务渠道迅速崛起,逐步分流昔日的电话热线主流服务方式,但到目前为止,热

线电话方式仍是大部分传统客服部门不可或缺的主体服务渠道。

在线渠道与互联网已经完全融合,客服中心已经进入到融合时代。整个客服呼叫中心

发展的主要驱动力来自于包括(移动)互联网、云计算、大数据、人工智能在内的科

技创新,科技创新给传统客服部门引入了新的产业元素和业务模式,同时也扩大了客

户服务的边界,未来的客服部门将逐步进入到基于数字技术和AI发展的智能运营。

阿里云研究中心认为,创新的智能化数字技术将为客服中心实现转型升级提供切实可

行的路径。配合商业业态和企业组织流程的深度改造,智能化数字技术将在以下几方

面重新定义呼叫中心客户服务的竞争力:

通过机器人智能应答/导航提升电话接通率,自动应答实时快速解决客户简单的业务查

询/咨询问题,并通过知识库的构建提升智能机器人首解率,降低客服中心人员压力,

降本增效。

01

智能应答:深耕用户需求和体验,构造知识图谱,实现降本增

通过智能路由,准确识别用户需求,按需求复杂和难易程度进行后端的资源匹配,选

择进入到最合适的处理路径,并通过金牌话术辅助,提升用户满意度,同时结合数据

分析协助提升座席排班的合理性。

02

智能路由:围绕用户需求,智能准确对接服务资源,实现人机协同

在前两点基础上,以数据中台催生全新客服模式,形成全链路智能化,实现基于用户

服务数据的识别、分析和判断,对用户和业务进行洞察,反哺一线业务设计、优化、

决策以及市场营销手段的修正。

03

数据洞察

网络异常,图片无法展示
|

客服中心智能变革路径

客服中心的背后代表了不同行业,客服中心的升级转型需要找到更理解行业的生态合

作伙伴,结合人工智能语音语义技术的模块化,实现产业突破。同时在未来还可结合

用户标签,联合第三方生态,包括位置信息服务、业务接入提供、智能支付以及营销

平台等业态力量,实现跨产业共荣。

客服中心的变革,除了借助人工智能和数据技术以外,更关键的是原有技术模式使用

的思维转变,智能问答和智能路由的支撑效果离不开AI日常的训练,因此原客服中心

还需要将业务和技术进行深度融合,需要培育基于技术的业务训练,这是客服中心智

能化转型与以往依托IT技术厂家租场服务模式最大的不同


相关文章
|
12天前
|
存储 人工智能 数据可视化
高效率,低成本!且看阿里云AI大模型如何帮助企业提升客服质量和销售转化率
在数字化时代,企业面临海量客户对话数据处理的挑战。阿里云推出的“AI大模型助力客户对话分析”解决方案,通过先进的AI技术和智能化分析,帮助企业精准识别客户意图、发现服务质量问题,并生成详尽的分析报告和可视化数据。该方案采用按需付费模式,有效降低企业运营成本,提升客服质量和销售转化率。
高效率,低成本!且看阿里云AI大模型如何帮助企业提升客服质量和销售转化率
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度探索人工智能中的自然语言处理技术#### 一、
【10月更文挑战第28天】 本文旨在深入剖析人工智能领域中的自然语言处理(NLP)技术,探讨其发展历程、核心算法、应用现状及未来趋势。通过详尽的技术解读与实例分析,揭示NLP在智能交互、信息检索、内容理解等方面的变革性作用,为读者提供一幅NLP技术的全景图。 #### 二、
15 1
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
人工智能与未来医疗:AI技术如何重塑医疗健康领域###
【10月更文挑战第21天】 一场由AI驱动的医疗革命正在悄然发生,它以前所未有的速度和深度改变着我们对于疾病预防、诊断、治疗及健康管理的认知。本文探讨了AI在医疗领域的多维度应用,包括精准医疗、药物研发加速、远程医疗普及以及患者个性化治疗体验的提升,揭示了这场技术变革背后的深远意义与挑战。 ###
44 6
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索人工智能的无限可能:技术前沿与应用实践
【10月更文挑战第23天】探索人工智能的无限可能:技术前沿与应用实践
|
13天前
|
人工智能 算法 自动驾驶
人工智能的伦理困境:技术发展与社会责任的平衡
在人工智能(AI)技术飞速发展的今天,我们面临着一个前所未有的伦理困境。本文将探讨AI技术带来的挑战,以及如何在技术创新与社会责任之间找到平衡点。我们将从隐私保护、就业影响、算法偏见等方面进行分析,并提出相应的解决方案。
|
7天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
AI技术在智能客服系统中的应用与挑战
【10月更文挑战第28天】本文将深入探讨人工智能(AI)技术在智能客服系统中的应用及其面临的挑战。我们将通过实例分析,了解AI如何改善客户服务体验,提高效率和降低成本。同时,我们也将关注AI在实际应用中可能遇到的问题,如语义理解、情感识别和数据安全等,并提出相应的解决方案。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索人工智能:从基础到应用的技术之旅
【10月更文挑战第23天】探索人工智能:从基础到应用的技术之旅
|
1月前
|
存储 自然语言处理 机器人
实战揭秘:当RAG遇上企业客服系统——从案例出发剖析Retrieval-Augmented Generation技术的真实表现与应用局限,带你深入了解背后的技术细节与解决方案
【10月更文挑战第3天】随着自然语言处理技术的进步,结合检索与生成能力的RAG技术被广泛应用于多个领域,通过访问外部知识源提升生成内容的准确性和上下文一致性。本文通过具体案例探讨RAG技术的优势与局限,并提供实用建议。例如,一家初创公司利用LangChain框架搭建基于RAG的聊天机器人,以自动化FAQ系统减轻客服团队工作负担。尽管该系统在处理简单问题时表现出色,但在面对复杂或多步骤问题时存在局限。此外,RAG系统的性能高度依赖于训练数据的质量和范围。因此,企业在采用RAG技术时需综合评估需求和技术局限性,合理规划技术栈,并辅以必要的人工干预和监督机制。
77 3
|
3月前
|
数据采集 监控 测试技术
大型IM稳定性监测实践:手Q客户端性能防劣化系统的建设之路
本文以iOS端为例,详细分享了手 Q 客户端性能防劣化系统从0到1的构建之路,相信对业界和IM开发者们都有较高的借鉴意义。
126 2
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
AI技术在智能客服系统中的应用与挑战
【9月更文挑战第32天】本文将探讨AI技术在智能客服系统中的应用及其面临的挑战。我们将分析AI技术如何改变传统客服模式,提高服务质量和效率,并讨论在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。
206 65
下一篇
无影云桌面