无论对于任何公司，客户查询都是无穷无尽的。随着问题的增多或为了熟悉公司的产品，每家公司都努力降低响应时间并加快解决过程的速度。在这种情况下，与传统的人工智能系统相比，基于生成式人工智能（Generative AI）的系统更高效。生成式人工智能能够生成与传统人工智能系统不同的新颖数据。它利用大型语言模型（LLMs）和深度学习技术来解释自然对话的响应。目前正在进行更多的研究和进展，以便更容易理解复杂的查询，其中只有一小部分通过当前基于聊天机器人的客户查询可见。
使用生成式人工智能在客户服务中的好处
- 响应时间改善：引入生成式人工智能可以减少客户的等待时间，提供迅速的响应，并旨在即时解决问题。
- 可扩展性和24/7可用性：通过使用人工智能进行可扩展的操作，消除了雇佣多个人处理客户的繁琐过程，最大程度地减少了工作量和成本，使其成为一种可持续、可扩展的选择。它还消除了时间限制。它确保在工作时间以外和没有员工的情况下提供支持。
- 增强个性化：通过更快的提供和全天候可用性，进一步提升了客户体验。与人类相比，客户得到了更高效的回应，这几乎是我们所有人都见证过的。
- 回应的一致性：通过人工智能生成的回应，客户可以获得解决方案的一致性和准确性。他们可以保持统一的语气和信息输出。
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选择用于客户服务的生成式人工智能
每个公司的一般客户服务和人工智能客户服务都因其业务而异。技术专长、使用案例和预算等因素是关键的决定因素。逐步行动的步骤应该是首先了解不同的生成式人工智能模型，然后选择适合需求的正确模型。
不同的生成式人工智能模型
语言模型（例如GPT-3）
这是一个带有预训练功能的旧版本，用于生成模仿人类文本。GPT-3是一种功能多样的人工智能，可以进行多个应用的精细调整。在客户服务中，它更适用于回答常见问题、生成书面内容和提供信息。语言模型易于通过API获得，并支持多种语言。然而，它们可能需要一定数量的数据和专业知识来对特定的客户服务任务进行精细调整。
聊天机器人和虚拟助手
这些是专门设计用于端到端的对话客户互动。它们可以由规则或自然语言处理模型提供动力。聊天机器人和虚拟助手用于处理常规查询、自动化客户互动和提供即时响应。它们可以根据品牌的语气和风格进行定制。这些类型的生成式人工智能提供实时客户支持，可以处理大量查询，并与消息平台集成。它们可能难以回应复杂的查询。
定制的生成式模型
定制化是指为公司特定的客户服务任务训练人工智能模型。定制化可能依赖于现有框架，也可能从零开始。人工智能客户服务的应用是在独特的客户服务需求中。由于基于公司的训练，这些生成式人工智能可以灵活控制特殊任务。创建过程涉及技术专长，并需要投入时间和金钱。
选择适合您的客户服务需求的正确模型
上述类型展示了不同公司的不同需求。因此，选择正确的模型也是主观的。分析以下步骤有助于做出合乎逻辑的决策：
- 了解需求，包括要处理的查询类型和要执行的具体任务
- 了解可用的资本、资源和技术专长的可用性
- 查看可用数据及其适用于不同模型的情况
- 考虑可扩展性，以满足增长预期
- 检查生成式模型是否符合您的测试和评估参数
使用人工智能提升客户服务的10种方法
以下是使用人工智能改进客户服务的10种方法，以及每种方法的专业提示：
聊天机器人和虚拟助手
聊天机器人和虚拟助手是基于人工智能的解决方案，可以帮助企业提供即时高效的客户支持。它们可以处理常见的查询，如常见问题、账户查询或基本故障排除。通过自然语言处理（NLP）算法，聊天机器人可以理解并以对话方式回答客户的查询，使交互更加人性化。这种全天候的可用性确保了客户在常规工作时间以外也能获得支持，提升了整体满意度。
- 专业提示：设计能够快速提供相关回答的对话式聊天机器人。在出现复杂问题时，确保与人工客服的无缝衔接。
还可阅读：使用Python构建带有NLP的AI聊天机器人的完整指南
自然语言处理（NLP）
NLP是许多基于人工智能的客户服务应用的基本技术。它使机器能够理解和解释人类语言，使聊天机器人和虚拟助手能够进行有意义的客户对话。NLP还有助于情感分析，帮助企业了解客户的情绪并及时解决问题。此外，NLP还可以辅助语言翻译，让企业能够以多种语言提供支持，扩大他们的客户群。
- 专业提示：实施情感分析以了解客户情绪，并相应地调整回答。在自动回复中注重清晰度和共鸣。
个性化推荐
基于人工智能的推荐引擎分析客户行为和偏好，为每个个体提供个性化的产品或服务推荐。为了提供个性化的推荐，这些系统考虑了过去的购买记录、浏览历史和人口统计数据。这增加了销售额，并通过简化决策过程让客户感到被理解和重视，提升了客户体验。
- 专业提示：利用机器学习算法分析客户数据，并推荐个性化的产品或服务。持续改进推荐以增强用户满意度。
预测分析
预测分析利用人工智能根据历史数据来预测未来的客户行为。企业可以利用这项技术来预测客户需求、识别潜在的流失风险，并相应地调整他们的营销和支持措施。例如，预测分析可以帮助企业向可能购买的客户发送定向优惠或在客户显示不满迹象时主动介入。
- 专业提示：预测客户需求和问题的发生。主动解决潜在问题，减少客户付出的努力，提高忠诚度。
语音助手
像亚马逊的Alexa和谷歌助手这样的语音助手在客户服务中已经普及。这些基于人工智能的设备使客户可以通过语音命令与企业进行互动，使订购产品、查询账户余额或安排预约等任务更加方便。语音助手特别适用于无需使用双手和多任务处理的场景，提高了许多客户的可访问性。
- 专业提示：确保语音识别的准确性，并提供基于语音的自助服务选项。为客户提供清晰的指导，以便通过语音激活的系统进行导航。
自动化邮件回复
基于人工智能的电子邮件回复系统可以自动分类和回复客户的电子邮件，减少回复时间，提高效率。这些系统使用NLP来理解电子邮件的内容，并生成相关的回复。它们还可以根据查询的性质将电子邮件转发给适当的部门或代理。自动化的电子邮件回复确保客户的查询得到及时准确的回复，提高整体满意度。
- 专业提示：为常见的客户查询编写个性化和有共鸣的电子邮件模板。如果需要进一步的帮助，包括提供其他选择。
社交媒体监测
许多客户会通过社交媒体表达意见并寻求帮助。人工智能工具可以监测社交媒体平台上与品牌相关的提及、评论和消息。这种实时监测使企业能够及时与客户互动，解决关注和问题，避免问题升级。社交媒体情感分析还提供了客户感知和趋势的见解，使企业能够相应调整他们的策略。
- 专业提示：实时监控社交媒体渠道，及时识别和处理客户关注的问题。使用情感分析来评估公众情绪。
客户反馈分析
收集客户反馈对于改进产品和服务至关重要。基于人工智能的情感分析工具可以处理来自调查、评论和社交媒体留言等各种反馈数据。这些工具将反馈分为积极、消极或中性，并识别出常见的主题和趋势。企业可以通过数据驱动决策来改善其产品、解决问题并提高客户满意度。
- 专业提示：使用基于人工智能的工具分析客户反馈，以识别趋势和改进的领域。根据洞察行动来提升客户体验。
自助门户
基于人工智能的自助门户使客户能够自主解决问题。这些门户通常包括知识库、常见问题解答和故障排除指南。人工智能算法帮助客户更高效地搜索相关信息，通过理解他们的查询并提供相关内容。通过提供自助选项，公司可以减少支持工单数量、降低成本，并让客户自主解决问题。
- 专业提示：创建具有基于人工智能的搜索功能的直观自助门户。提供逐步指南和教程，以帮助客户独立找到解决方案。
全渠道支持 – 专业提示
人工智能使企业能够在电子邮件、聊天、语音和社交媒体等各种通信渠道上提供无缝支持。这确保客户可以使用他们首选的方法进行联系，并获得一致、个性化的服务。基于人工智能的系统还可以维护统一的客户资料，使代理人能够快速访问相关信息，无论客户通过哪种渠道发起联系。这促进了一个有连贯性和高效的客户服务体验。
- 专业提示：在多个客户服务渠道上集成人工智能，实现无缝体验。确保在所有接触点上保持响应和客户数据的一致性。
生成式人工智能如何提高客户满意度
虽然人工智能在替代人类方面带来了许多好处，但通过以下方式，它可以极大地提高组织的客户满意度：
个性化客户交互
生成式人工智能的个性化对话能力是最大的优势，可以替代人类。它通过数据分析、细分和预测分析来理解客户需求，并提供个性化的反馈。数据分析涵盖购买历史、人口统计信息和浏览行为，以生成定制的回复和推荐。例如，搜索结果根据他们的兴趣进行推荐的常见例子。
客户常常担心隐私泄露的问题。然而，这些发展已经促使企业采取措施，告知客户最佳实践。政府的监管措施也促使企业提供有关数据使用、存储和后续行动的完整信息。企业通过遵守监管指南和保持数据匿名化来平衡个性化与隐私。
处理复杂的客户查询
采用不同的技术来处理复杂和技术性的查询。知识库的整合提供了参考数据，语义理解指导人工智能理解问题的上下文。此外，人工智能利用故障排除过程以逐步方式更好地理解问题。多语言支持帮助理解当地语言，并为用户提供详细的指导。
技术支持常常使用人工智能。在进行软件故障排除、设置和配置硬件、寻求调试帮助和建议代码优化时，您可以看到同样的情况。更多的例子可以在对技术产品的特定信息查询时，使用人工智能对产品手册和文档进行摘要以回答问题。
然而，对于技术和复杂的问题，人工智能与人类的协作要比单独使用任何一方更有益。对于数据库中不存在的无法解释或新颖的问题，人类是更受偏好的选择。人工智能仍然无法具备同情心，而在客户流失的情况下，同情心通常是必需的。此外，像医疗和法律等行业涉及到道德和法律细节，人工智能的可靠性完全不可想象。此外，人工智能还依赖人类从复杂情况中学习。
多语言支持和全球覆盖
面对非英语使用者，旨在扩大或已经扩张到欠发达地区或更高发达地区的企业不得不面临的问题。为了提供全面支持并吸引每一个客户，多语言支持至关重要。人工智能可以用来实时翻译查询并立即提供所需的回应。当这些语言的一致性与正确的语调和风格相结合时，为客户提供了一个熟悉的环境，重新建立了信任。生成式人工智能的可扩展能力进一步简化了这项任务，并符合预算。
通过将人工智能与客户服务相结合，通过多语言支持扩大客户群体，可以获得竞争优势，并提供全球范围的机会，正如前面所述。这种可访问性在不同年龄段、不同行业和就业群体的不同类别的客户中也是可见的。语言也与文化价值观有关，需要对词语进行正确的解释。解释主要取决于上下文而不是字面翻译。此外，人工智能学习和适应的能力增加了回应的准确性。
案例研究和成功案例
使用生成式人工智能为客户服务的实际应用示例，展示了效率和客户满意度的可衡量改善：
谷歌的Google Fi聊天机器人
Google Fi是一家使用聊天机器人为客户提供服务的移动网络运营商。解决他们的问题，帮助解决账单查询和计划更改的问题。响应时间更短，聊天机器人的整合提高了人力员工的效率，因为无需专注于此类可自动化的任务。客户对Google Fi聊天机器人的反馈也是积极的，赞赏其快速和准确的回应。
H&M的虚拟助手
H&M是一家时尚零售品牌，利用虚拟助手作为人工智能客户服务，帮助客户找到服装和回答与风格相关的问题。虚拟助手可以同时处理多个客户，并在时尚相关的话题上提供即时回应和建议。购物季节获得了最大的好处，不再需要等待人工助手有空。在某些季节，人类也因为大量的咨询而精疲力竭，导致生产力降低。个性化的时尚建议受到了客户的赞赏，这提高了满意度并增加了销售额。
Airbnb的多语言聊天机器人
Airbnb是一家全球民宿品牌，为不同的本地地区提供服务。它用多语言聊天机器人取代了翻译的需要，帮助客人和房东进行预订查询和支持请求。多种语言的易于理解和准确解释为Airbnb提供了一个完整的世界市场。它还增加了客户群体并建立了客户的信任。
Netflix的生成式人工智能
Netflix的生成式人工智能作为推荐系统，在机器学习和数据分析上工作，推荐新的电影和电视节目。这里使用的数据是以前的观看记录、偏好和在平台上的行为。Netflix的推荐算法有助于快速发现用户口味的内容。客户满意度体现在更长的订阅保留和内容消费上。它在提供根据用户需求和心情交付内容的同时保持用户的参与度。
结论
生成式人工智能革新了客户互动，通过全天候支持、快速解决问题和改进推荐，培养了忠诚度。虽然聊天机器人和虚拟助手提高了效率和个性化，但结合人类专业知识和人工智能的平衡方法至关重要。为了成功地将人工智能纳入客户服务中，企业必须定义使用案例，考虑预算限制，解决监管问题，并建立强大的监控和评估机制。人工智能与人类的和谐融合确保了人工智能在客户服务中的有前途的未来。
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