什么是代理协助?

by 英伟达中国

代理协助技术使用 AI 和机器学习提供事实和实时建议,帮助零售、电信等行业的人工坐席与客户进行对话。

“请稍等”可能是客户最讨厌听到的话,所以联络中心的坐席会尽量避免去说。

提供有效客户服务的关键在于根据上下文的相关信息提供快速、准确、有帮助的回复。如果在这之上能够再提供考虑客户潜在感受的个性化回答,那就更好了。

通过被业内称之为代理协助(agent assists)的技术,人工坐席能够更加轻松、快速地做到这一切。

代理协助技术使用人工智能(AI)和机器学习(ML)来为零售、电信等行业的人工坐席与客户进行对话提供依据和实时建议。

它可以与联络中心的现有应用集成,为坐席提供更加快速的入职培训,并提高他们的回复准确性和效率,从而提升客户满意度和忠诚度。

代理协助技术如何运作

代理协助技术为人工坐席提供 AI 赋能的信息与实时建议,提高他们与客户的对话质量。

代理协助技术在输入对话后,运用自动语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)、机器学习和数据分析输出准确、及时的建议,告知坐席如何以最佳的方式回应咨询。

当客户与人工坐席交谈时,NVIDIA Riva 软件开发套件等 ASR 工具将语音实时转录为文本,然后 NLP、AI 和机器学习模型会运行文本,通过全方位分析对话向人工坐席提供建议。

首先,AI 模型可以评估对话的上下文、识别主题并为人工坐席提供相关信息,比如客户的账户数据、他们以前的咨询记录、推荐产品的文件和有助于解决问题的附加信息等。

比如当客户想换一个话费套餐,代理协助可以立即在人工坐席的屏幕上显示公司话费套餐对比图表供其在整个对话过程中参考。

另一个 AI 模型可以根据客户的措辞进行情感分析。

比如当客户说“我的手机信号非常差”时,代理助手就会建议人工坐席换一种不同于当客户说“我对我的话费套餐很满意,但我想换到便宜一点的套餐”时的方式与客户交流。

它甚至可以向人工坐席提供用于安抚、鼓励、告知或以其他方式引导客户解决冲突的措辞。

而且在对话结束时,代理协助技术可以为人工坐席提供最合适的个性化后续步骤以便其向客户提供。它还可以为人工坐席总结整个交互过程并提供反馈,为未来的对话和员工培训提供参考。

所有这些 ASR、NLP 和 AI 能力都整合在代理协助技术中,该技术正日益成为各行企业不可获取的一部分。

代理协助技术如何帮助企业和客户

通过代理协助技术,企业可以提高生产力、员工留存率和客户满意度等等。

根据美国国家经济研究局最近的一项研究,代理协助技术有助于将人工坐席的生产力平均提高 14%。

一方面,代理协助技术减少了联络中心的通话时间。它可以通过 NLP 和智能路由算法实时识别客户需求,因此人工坐席不再需要寻找客户基本信息或搜索数据库来获得答案。

顶尖电信运营商 T-Mobile 的客户体验中心服务备受赞誉。该公司使用代理协助技术帮助处理每天数百万个客服电话。NVIDIA NeMo框架帮助该公司在嘈杂的环境中将 ASR 生成的文本的准确性提高 10%,而 Riva 则将代理协助的延迟时间缩短了 10 倍。

代理协助技术还可以加快人工坐席的入职培训流程,帮助他们迅速熟悉公司提供的产品和服务。另外,它在帮助联络中心的员工提供高水平服务的同时,分担他们所承受的压力,从而提高企业的员工留存率。

代理协助能够更快、更精准地解决冲突,创造更加积极的联络中心体验、提高客户的满意度和对企业的忠诚度。

在各个行业的应用

代理协助技术可用于各个行业,包括:

  • 电信:代理协助可以为坐席提供自动故障排除、技术建议和其他实用信息,方便坐席转达给客户。
  • 零售:代理协助可以实时推荐产品、功能,提供价格、库存信息等,并根据客户的偏好翻译语言。
  • 金融服务:代理协助可通过提供实时警报帮助检测欺诈企图,使人工坐席能够在整个咨询过程中察觉任何可疑的活动。

NVIDIA 初创加速计划(一项培养领先初创企业的计划)成员 Minerva CQ 所提供的代理协助技术整合了实时、自适应工作流程与行为线索、对话建议和知识呈现,能够提供更快、更好的结果。这项基于 Riva、NeMo 和 NVIDIA Triton 推理服务器 的技术主要用于帮助能源、医疗和电信行业的人工坐席。

代理协助的历史和未来

代理协助技术的前身可以追溯到 1950 年代,当时基于计算机的系统首次取代了人工呼叫路由。

最近出现的智能虚拟助手通常是后台无人操作的自动化系统或机器人。

智能设备和移动技术促使这些智能虚拟助手变得更加普及,它们可以回答问题、设置提醒、播放音乐、控制家庭设备和处理其他简单任务。

但人工坐席可以在 AI 所提供的建议的加持下,高效地解决复杂的任务和咨询,尤其是以客户服务为核心业务的企业,这正是代理协助技术的用武之地。

这项技术的巨大潜力还有待进一步挖掘,其所面临的挑战包括:

  • 开发让代理协助能够适应不断变化的客户期望和偏好的方法。
  • 通过加密等方法进一步确保数据隐私和安全,在由代理协助 AI 模型运行之前剥离对话中的保密或敏感信息。
  • 将代理协助与其他新兴技术集成,比如可以看到、听到、理解并与终端用户交流的交互式数字虚拟化身,在帮助客户的同时调动他们的情绪。

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原文链接:https://www.nvidia.cn/ai-data-science/solutions/speech-ai/