低代码时代的呼叫中心(四)

AI技术的全面引入,在技术上,不是一个技术点,而是一个维度,它渗透到了软件的方方面面,给呼叫中心软件增加了很大的复杂度。

  AI在呼叫中心的各个部分发挥作用,智能IVR、智能质检、客服助手、智能工单等等。
低代码时代的呼叫中心(四)
  1、智能IVR
  智能IVR在不同的应用场景下有不同的名字,“外呼机器人”、“客服机器人”、“语音机器人”、“智能语音”等等。
  智能IVR改变了呼叫中心的很多模块和流程:
  1. 来电弹屏:智能IVR携带的信息会更丰富,需要做大量调整;
  2. 人机耦合:坐席和智能IVR之间可能会反复切换、相互支援;
  3. 知识库联动:智能IVR的流程可以提取到相对精确的信息,到坐席端驱动知识库的联动;
  4. 质检:以前的质检只针对坐席人员,现在,也要对语音机器人进行质检,对机器人的服务准确性进行质检;
  2、智能质检
  ASR技术的成熟,智能质检改变过去人工质检的模式,全量质检产生了。全量质检配合各种规则引擎,交叉关联各种业务数据,可以产生更多应用,辅助决策。
  1. 坐席服务质量质检;
  2. 培训效果检查;
  3. 产品维度的分析;
  4. 服务维度的分析;
  5. 市场趋势的分析;
  6. 社会热点分析;
  7. …。
低代码时代的呼叫中心(四)
  3、客服助手
  客服助手作为坐席使用的智能助手,提供一下的功能:
  1. 语音转译:通话过程中,可将录音转译成文本,并根据客户、客服角色区分话术;
  2. 话术提醒:系统识别客户意图时,显示该意图对应的客户话术流程。当座席说了对应话术,相应话术引导会打勾,并显示下一节点的话术。当座席没说对应话术,话术引导不打勾;
  3. 历史来电回显:显示当前手机号码所有历史来电的通话时间、情绪、工单小结。一旦出现消极情绪时,该通话判定为消极情绪;
  4. 实时质检:通话结束后,显示质检打分面板,展示该通话质检打分成绩。
  5. 实时监测:对通话过程中出现的违禁语、敏感词、打断客户、情绪、座席语速进行实时监测、统计;
  6、实时提醒:违禁语、敏感词、打断客户、情绪、座席语速;
  7. 工单小结:挂断电话后,系统会根据算法自动提取关键词、信息备注。
  这些功能和客户资料、质检、知识库、工单、外呼管理需要较多的信息交换。
  4、智能工单
  智能工单是呼叫中心里坐席最为需要的大杀器,即坐席只需要和客户语音交谈,以前需要鼠标、键盘操作填写的工单,机器人代为完成。
  很多信息是填写繁琐,容易出错,需要反复核对的,现在都可以由机器人代劳了,如电话号码、姓名、地址、社保号码等等。
  我们知道,本身呼叫中心的工作流系统就是非常复杂的,包括以下几个方面:
  1. 工单的表单项目,项目的选择、级联、验证等等;
  2. 工单的手动流转;
  3. 工单的自动按照策略流转;
  4. 工单的各种提醒;
  5. 工单转办、督办、协办、催办、代办等等;
  在智能工单的引入后,这些软件是不是要重构了?
  总之,智能IVR、智能质检、客服助手、智能工单,给各个坐席、管理人员带来惊喜的同时,给各个软件模块造成大量修改,甚至需要重新建设。

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