AI客服替代优势尽显 需求匹配与普及应用尚待时日

简介: 以对话式AI技术为核心的新一代智能客服逐步走向成熟,为客服中心解决客户数量大(呼叫量高峰)、范围广,以及人工服务效率不高等诸多痛点,为提升营销服务质效,实现业务成果的最大化提供了新思路。

0716b5067bc080d195e6456d4b472a9695537f.png

从人工呼叫中心时代,经历了IVR流程设计、在线客服系统等的应用,到已经发展至如今的人工智能(AI)客服。作为服务客户的重要窗口,客服行业始终站在时代前端,不断利用新科技发展新生产力,向着高效率化、高品质化、高服务化以及个性化、全天候客户服务迈进。

伴随着客户人群、数量的增多,以及人工服务成本的快速增加,如何利用人工智能、大数据等新一代信息科技,促进各行业的客户服务中心从劳动密集型向智能化、精细化、精细化的技术转型升级,已成为摆在诸多行业面前的重要问题。

得益于人工智能技术不断进步与场景化应用的快速拓宽,客户服务也开始进入人工智能客服阶段,以对话式 AI 技术为核心的新一代智能客服逐步走向成熟,为客服中心解决客户数量大(呼叫量高峰)、范围广,以及人工服务效率不高等诸多痛点,为提升营销服务质效,实现业务成果的最大化提供了新思路。

具体来说,相比人工客服,人工智能客服具有“7*24小时+365天”全天候待命、提高工作效率、减少用工成本以及提供个性化的服务、推动交叉销售和追加销售机会等优势。例如,人工智能客服全天候待命,随时准备解决用户在咨询、采购、交易、售后等方面的问题,能够以低成本的投入大大增强覆盖客户服务的场景。

不过,就目前来看,客服行业还是“人工+AI”的结合,简单的问题大都是由人工智能客服回复,诸如协助人工客服掌握客户信息、了解过往沟通进度、提示标准话术以及辅助智能报价、自主下单等工作,有效提高客服效率,也可以帮助刚入职的客服人员快速上手。而复杂的问题还是需要人工客服跟进。

有业内人士认为,人工智能客服在初期并不存在一个完全适配各行各业的最优解,还需要根据各行各业的需求来积累行业知识库(语料),不断积累、“学习”行业海量数据,才能从技术逻辑上更符合各行各业所需要的“智能客服人员”。

在人口红利的逐渐消失,在用工成本不断增加及业务接入渠道增多的大背景下,减员增效已成为企业经营共识。人工智能客服在技术层、应用层等将得到快速发展,将逐步取代传统人工客服。但在短期内,人工客服和人工智能(AI)客服还是处于相辅相成的状态,目前人工智能客服还无法完全替代人工客服。

诚然,受益于人工智能技术的不断进步,在不久的将来,人工智能客服有望站在客户服务的第一线,成为用户和企业接触沟通的第一“人”代表。​

相关文章
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI技术在医疗诊断中的应用及前景展望
本文旨在探讨人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状、挑战与未来发展趋势。通过分析AI技术如何助力提高诊断准确率、缩短诊断时间以及降低医疗成本,揭示了其在现代医疗体系中的重要价值。同时,文章也指出了当前AI医疗面临的数据隐私、算法透明度等挑战,并对未来的发展方向进行了展望。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
2024年,AI大模型在软件开发领域的应用正重塑传统流程,从自动化编码、智能协作到代码审查和测试,显著提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理安全及模型可解释性等问题仍需解决。未来,AI将继续推动软件开发向更高效、智能化方向发展。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在医疗诊断中的应用
【10月更文挑战第42天】本文将探讨人工智能(AI)在医疗诊断中的应用,包括其优势、挑战和未来发展方向。我们将通过实例来说明AI如何改变医疗行业,提高诊断的准确性和效率。
|
9天前
|
存储 人工智能 搜索推荐
Memoripy:支持 AI 应用上下文感知的记忆管理 Python 库
Memoripy 是一个 Python 库,用于管理 AI 应用中的上下文感知记忆,支持短期和长期存储,兼容 OpenAI 和 Ollama API。
49 6
Memoripy:支持 AI 应用上下文感知的记忆管理 Python 库
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
强化学习在游戏AI中的应用,从基本原理、优势、应用场景到具体实现方法,以及Python在其中的作用
本文探讨了强化学习在游戏AI中的应用,从基本原理、优势、应用场景到具体实现方法,以及Python在其中的作用,通过案例分析展示了其潜力,并讨论了面临的挑战及未来发展趋势。强化学习正为游戏AI带来新的可能性。
26 4
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在医疗领域的应用与挑战
本文探讨了人工智能(AI)在医疗领域的应用,包括其在疾病诊断、治疗方案制定、患者管理等方面的优势和潜力。同时,也分析了AI在医疗领域面临的挑战,如数据隐私、伦理问题以及技术局限性等。通过对这些内容的深入分析,旨在为读者提供一个全面了解AI在医疗领域现状和未来发展的视角。
51 10
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
探索AI在医疗诊断中的应用与挑战
本文旨在揭示人工智能(AI)技术如何革新医疗诊断领域,提高疾病预测的准确性和效率。通过分析AI在图像识别、数据分析等方面的应用实例,本文将探讨AI技术带来的便利及其面临的伦理和法律问题。文章还将提供代码示例,展示如何使用AI进行疾病诊断的基本过程。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI在医疗领域的应用及其挑战
【10月更文挑战第34天】本文将探讨人工智能(AI)在医疗领域的应用及其面临的挑战。我们将从AI技术的基本概念入手,然后详细介绍其在医疗领域的各种应用,如疾病诊断、药物研发、患者护理等。最后,我们将讨论AI在医疗领域面临的主要挑战,包括数据隐私、算法偏见、法规合规等问题。
40 1
|
19天前
|
存储 XML 人工智能
深度解读AI在数字档案馆中的创新应用:高效识别与智能档案管理
基于OCR技术的纸质档案电子化方案,通过先进的AI能力平台,实现手写、打印、复古文档等多格式高效识别与智能归档。该方案大幅提升了档案管理效率,确保数据安全与隐私,为档案馆提供全面、智能化的电子化管理解决方案。
128 48
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
探索AI在医疗领域的应用与挑战
本文深入探讨了人工智能(AI)在医疗领域中的应用现状和面临的挑战。通过分析AI技术如何助力疾病诊断、治疗方案优化、患者管理等方面的创新实践,揭示了AI技术为医疗行业带来的变革潜力。同时,文章也指出了数据隐私、算法透明度、跨学科合作等关键问题,并对未来的发展趋势进行了展望。

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面