Với sự xuất hiện của những thứ như chatbot, trí tuệ nhân tạo (AI), phản hồi giọng nói tương tác và học máy, các công nghệ mới tiếp tục làm khuynh đảo ngành công nghiệp trung tâm liên lạc. Những tiến bộ này thường làm tăng nỗi sợ rằng tự động hóa sẽ thay thế con người vào một ngày nào đó. Để phân tích cơn sốt và khám phá các cơ hội thực sự xung quanh AI, tôi đã hợp tác với Customer Contact Central để thảo luận về AI trong các giải pháp dựa trên đám mây. Truy cập hội thảo trên web đã ghi tại đây hoặc đọc bên dưới để tóm tắt cách các trung tâm dịch vụ khách hàng nên thực tế suy nghĩ về AI, kèm theo năm câu hỏi để hỏi các nhà cung cấp khi đánh giá các giải pháp AI.

Thực tế trái ngược với cơn sốt trong trí tuệ nhân tạo

Vậy điều gì chính xác mà chúng ta có thể gọi là trí tuệ nhân tạo? Có nhiều lĩnh vực chuyên môn trong danh mục rộng lớn hơn về AI, và chúng ta thường thấy sự nhầm lẫn xung quanh những gì mỗi lĩnh vực thực sự bao gồm. Trước hết, AI là một phân nhánh của khoa học máy tính. Nó chú trọng vào việc tích hợp trí tuệ con người mô phỏng vào máy móc. Dưới sự bảo trợ của AI có máy học (ML), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học sâu (DL).

Máy học đề cập đến các kỹ thuật cho phép máy móc học hỏi từ dữ liệu và sau đó sử dụng những gì đã học để mang lại giá trị cho người dùng cuối. NLP liên quan đến việc làm cho máy móc "hiểu" nghĩa của ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm cả ý định của những từ mà con người sử dụng để giao tiếp với nhau. Học sâu liên quan đến các thuật toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc của não bộ sinh học của con người. DL đã tạo ra rất nhiều sự phấn khích gần đây vì nó là bản tương đương máy tính gần nhất với việc mô phỏng cách mà não bộ thực sự hoạt động.

Vậy bây giờ chúng ta có thể xác định AI, thì công nghệ này đang ở đâu?

AI đã được "Vấn đề Lớn Tiếp theo" trong một thời gian dài. Kể từ khi có sự ra đời của máy tính, mục tiêu cuối cùng luôn là tạo ra một công nghệ tinh vi đủ để hoạt động như một đối tác với con người. AI đã trải qua rất nhiều thăng trầm đến nỗi chúng tôi gọi những xu hướng này là “mùa.” Khi mọi thứ diễn ra suôn sẻ, chúng tôi gọi đó là một 'mùa xuân AI.' Và khi mọi thứ không diễn ra tốt đẹp, đó là một 'mùa đông AI.' Hiện tại, chúng ta đang ở trong một mùa xuân AI.

Khi công nghệ lớn cuối cùng vừa qua – điện toán đám mây – dữ liệu và sức mạnh xử lý cần thiết để làm cho AI hoạt động hiện nay dễ tiếp cận và phải chăng hơn bao giờ hết. Trước đây, các công ty phải xây dựng môi trường riêng của họ để lưu trữ lượng lớn dữ liệu và sức mạnh tính toán cần thiết để hỗ trợ AI, nhưng những tiến bộ trong điện toán đám mây đã cho phép AI dễ dàng hoạt động hơn. Giờ đây, chúng ta thấy những người chơi lớn trong điện toán đám mây – Amazon, Google, Microsoft – tất cả đều cung cấp không chỉ sức mạnh xử lý và dữ liệu thực tế của điện toán đám mây, mà còn các dịch vụ AI. Các công ty giờ đây có thể tận dụng và khai thác công nghệ này để tập hợp các giải pháp dựa trên AI.

Trải nghiệm người dùng (UX) trong doanh nghiệp được cải thiện và các giao diện dễ sử dụng cũng đã làm tăng tốc độ phát triển của AI. Phần mềm càng dễ sử dụng, dữ liệu càng nhiều được tạo ra. Và càng nhiều dữ liệu có thể được tận dụng để đào tạo AI, thì giải pháp càng tốt. Phần mềm doanh nghiệp gần đây đã trải qua một sự tiêu dùng hóa: phần mềm mà chúng tôi sử dụng tại nơi làm việc trở nên thú vị như phần mềm mà chúng tôi sử dụng trong cuộc sống cá nhân của mình. Ý tưởng về UX trở thành một trọng tâm chính trong phần mềm doanh nghiệp đã giúp thúc đẩy công nghệ này tiến lên và tạo ra nhiều hứng thú.

Với sự phấn khích, đến cơn sốt

Với tất cả những sự phấn khích xung quanh AI, điều quan trọng là phải làm rõ những gì thực sự có thể với công nghệ này. Gartner công bố những gì họ gọi là “Chu kỳ Hype” mà vẽ ra các xu hướng công nghệ để cho thấy công nghệ mới nổi nào đang được quảng cáo nhiều nhất. Cơn sốt tăng lên khi các giải pháp tăng cường chu kỳ Hype, sau đó đạt đỉnh tại đỉnh của kỳ vọng bị thổi phồng, và sau đó giảm xuống khi công nghệ không thể tránh khỏi mất đi cơn sốt và vào hố hẫng. Mục tiêu cuối cùng là vượt qua đường cong và leo lên Slope of Enlightenment tới Plateau of Productivity.

Một số công nghệ rời khỏi Chu kỳ và không bao giờ vượt qua được đường cong cuối cùng, nhưng nhiều công nghệ khác lại có. Ví dụ trên là phiên bản mới nhất của Chu kỳ Hype, và đã có cơn sốt lớn của học sâu đứng ở trên đỉnh. Vào năm 2009, điện toán đám mây đứng ở đỉnh của Chu kỳ. Chúng tôi thấy cùng một hành vi diễn ra vào thời điểm đó như chúng tôi làm bây giờ, vì vậy điều thú vị là so sánh điều đó với những công nghệ đang được quảng cáo nhiều nhất hôm nay.

Khi một công nghệ bị thổi phồng quá mức, chúng tôi thấy mọi thứ từ những bài báo điên rồ được viết đến những bộ phim đáng sợ được thực hiện về nó. Giữa những chương trình như Westworld và những bài viết tuyên bố rằng AI sẽ sớm viết những cuốn tiểu thuyết tốt hơn cả con người, cách AI được trình bày trên truyền thông và văn hóa đại chúng thường xuyên gây nhầm lẫn, và làm tăng nỗi sợ về những gì có thể sai nếu nó đi lệch hướng. Có một nỗi sợ rất thật và phổ biến rằng AI đặt ra mối đe dọa cho nhân loại.

Một biểu hiện phổ biến của nỗi sợ này là các đội dịch vụ khách hàng tự hỏi liệu họ có sắp mất việc vào tay máy móc hay không. Tất cả những cuộc nói chuyện về AI thay thế con người và tự động hóa quy trình bỏ lỡ cơ hội thực sự của việc AI có thể biến đổi.

Cơ hội thực sự cho AI trong các trung tâm liên lạc

Nhiều công nghệ được áp dụng tại nơi làm việc thông thường đã được sử dụng như là những cách để tiết kiệm tiền. Chúng tôi, với tư cách là các doanh nghiệp, đưa ra lý do để mua công nghệ dựa trên khả năng tiết kiệm chi phí. Nhưng trong trường hợp của AI, nhiều trường hợp này đang được đưa ra dựa trên khả năng tăng doanh thu thay vào đó. Doanh nghiệp không hỏi AI có thể tiết kiệm tiền cho họ như thế nào, mà hỏi AI có thể kiếm tiền cho họ như thế nào. AI có thể giúp các nhân viên dịch vụ khách hàng chuyển đổi nhiều khách hàng hơn từ các gói miễn phí sang gói trả phí như thế nào? AI có thể giúp khách hàng hiểu rõ hơn về sản phẩm để họ gia hạn như thế nào?

Đây là một sự tái định hình thực sự thú vị, sự chuyển đổi từ tiết kiệm chi phí sang tạo doanh thu. Điều này chuyển tiếp một cách hợp lý vào lĩnh vực dịch vụ khách hàng, làm cho một sự chuyển đổi tương tự từ trung tâm chi phí sang trung tâm doanh thu.

Dịch vụ khách hàng đang chuyển đổi từ trung tâm chi phí thành trung tâm doanh thu

Các đội dịch vụ khách hàng có mối quan hệ lâu dài nhất với khách hàng, lâu sau khi bộ phận bán hàng đã chốt hợp đồng và chuyển đi, vậy làm thế nào chúng tôi có thể giúp họ có những cuộc trò chuyện và mối quan hệ tốt hơn với những khách hàng đó? Bất chấp những mối quan hệ gần gũi đó, một lượng không tương xốt đáng kể trong cuộc trò chuyện về AI liên quan đến các giải pháp loại bỏ nhân viên dịch vụ khách hàng khỏi việc nói chuyện trực tiếp với khách hàng, thay vì đưa họ lại gần nhau hơn.

4 loại AI cho CX

Deflection đề cập đến việc chặn người tiêu dùng đang tiếp cận với những câu hỏi đơn giản, lặp đi lặp lại và trả lời trước khi họ phải hỏi. Công nghệ chặn một tương tác với một đại diện hỗ trợ không xảy ra thực sự. Đây là một cách tiếp cận tiết kiệm chi phí, không phải là một nhà tạo doanh thu.

Bots mô phỏng trải nghiệm dịch vụ khách hàng của con người. Tuy nhiên, với sự nhận thức về trải nghiệm khách hàng, tôi nghĩ rằng những thiết kế bot tốt nhất làm cho rõ ràng rằng đó là một bot ở đầu bên kia của dòng. Bot tốt không cố gắng mô phỏng con người, họ tăng cường thời gian chờ đợi và cung cấp giá trị.

Processing hoặc AI quy trình thường là hướng đại diện. Các giải pháp này nhằm vào việc xác định và giải quyết các vấn đề thông thường. Là một con người, thật khó để xác định nơi mà khách hàng thường bị mắc kẹt vì nó liên quan đến việc xác định tất cả các vé, phân loại chúng, xác định các chủ đề, xu hướng và cảm xúc. Máy móc phù hợp hơn con người trong việc phân loại và phân tích, vì vậy đó là nơi mà AI quy trình thường được đưa vào.

Coaching AI cũng là định hướng đại diện hơn là định hướng khách hàng cuối. Loại AI này nhằm mục đích giúp và trao quyền cho con người để làm tốt hơn công việc của họ. Nó nhằm mục đích giúp các đại diện có những cuộc trò chuyện tốt hơn với khách hàng để họ có thể dành nhiều thời gian tạo ra những trải nghiệm tuyệt vời hơn thay vì phải tìm kiếm câu trả lời cho các câu hỏi. Coaching là cách chúng tôi nghĩ về và cung cấp AI tại Guru. Trao quyền cho con người là một cách tạo ra giá trị lâu dài cho các đội dịch vụ khách hàng. Công nghệ AI này chủ yếu tập trung vào việc giúp ai đó tốt hơn chứ không phải tự động hóa họ đi.

5 câu hỏi hàng đầu để hỏi các nhà cung cấp AI của bạn

Khi xem xét một giải pháp AI mới, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng sáng kiến mà bạn đang nghĩ đến phù hợp nhất để thiết lập thành công cho bạn. Dưới đây là năm điều cần cân nhắc để giữ trong tâm trí cùng với các câu hỏi bạn có thể hỏi các nhà cung cấp trong giai đoạn đánh giá.

1. Những chỉ số nào chúng ta nên mong đợi giải pháp của bạn cải thiện?

Cẩn thận với "Jack of All Trades." Một sai lầm mà một số hệ thống AI mắc phải là cố gắng làm quá nhiều. Các hệ thống AI ngày nay chỉ có khả năng giải quyết đến mức độ nhất định, do đó điều rất quan trọng là chúng phải tập trung vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể. Dữ liệu đào tạo mà một hệ thống AI sử dụng để đưa ra các gợi ý của mình có mối tương quan trực tiếp với thành công của nó. Nếu bạn cố gắng giải quyết ba hoặc bốn vấn đề kinh doanh với một hệ thống AI và một bộ dữ liệu đào tạo, bạn nên mong đợi kết quả vừa phải.

Câu hỏi cần hỏi để đi vào cốt lõi của vấn đề này là "Những chỉ số nào chúng ta nên mong đợi giải pháp của bạn cải thiện?" Bạn cần làm rõ kết quả cuối cùng và cách nó sẽ được kết nối lại với các chỉ số mà bạn sử dụng để đo lường hiệu suất. Bạn muốn có một câu trả lời cụ thể ở đây; hãy cẩn thận với bất kỳ giải pháp nào tuyên bố giải quyết bảy hoặc tám vấn đề cùng một lúc. Nếu một giải pháp tập trung cụ thể vào một kết quả nào đó, điều đó mang lại cho bạn cơ hội thành công tốt hơn. Đầu tư vào sản phẩm AI tập trung vào việc giải quyết các vấn đề rõ ràng với quyền truy cập vào dữ liệu quý giá để đào tạo.

2. Khách hàng của chúng ta sẽ trải nghiệm như thế nào?

Trao quyền cho các đại diện của bạn và khách hàng của bạn. Dù bạn đang cân nhắc hệ thống AI nào, hãy chú ý đến trải nghiệm cuối cùng của khách hàng. Forrester có một báo cáo nói về những rủi ro mà công ty phải đối mặt khi đẩy mạnh quá mức khách hàng đến các hệ thống AI (trò chuyện, cuộc gọi) hơn là đến con người trong cuộc đua tiết kiệm tiền. Khi làm như vậy một cách quá tiêu cực, các công ty sẽ bị ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Bạn muốn AI giúp bạn tiết kiệm tiền và tăng doanh thu, nhưng chắc chắn bạn không muốn làm điều đó với giá của sự hài lòng của khách hàng.

Bằng cách hỏi "Khách hàng của chúng ta sẽ trải nghiệm như thế nào?", bạn có thể xác định xem một giải pháp có phù hợp với cách bạn cung cấp trải nghiệm khách hàng tuyệt vời hay không. Những gì mà khách hàng của bạn sẽ thấy khi tương tác với bất kỳ hệ thống nào nên là mối quan tâm chính của bạn.

3. AI giải pháp của bạn học hỏi và cải thiện như thế nào theo thời gian?

Cẩn thận với những người "bí mật." Tính minh bạch là rất quan trọng. Các nhà cung cấp nên rõ ràng và trực tiếp về dữ liệu họ thu thập và tại sao. Các hệ thống AI được xây dựng dựa trên dữ liệu mà bạn sẽ cung cấp cho nó, vì vậy điều rất quan trọng là bất kỳ nhà cung cấp AI nào cũng cho bạn biết chính xác dữ liệu nào mà nó sẽ sử dụng để học, cách mà dữ liệu đó được lưu trữ và cách mà dữ liệu đó được lưu trữ trong bao lâu.

Bằng cách hỏi "AI giải pháp của bạn học hỏi và cải thiện như thế nào theo thời gian?" bạn sẽ có được manh mối về các tập dữ liệu mà nhà cung cấp AI của bạn sẽ cần từ bạn để thực hiện công việc của nó.

4. Chúng tôi sẽ giữ kiến thức của mình luôn cập nhật và chính xác như thế nào?

AI không có kiến thức cập nhật sẽ thất bại trong các trung tâm liên lạc. Điều này liên quan đến khái niệm jack of all trades. Khi bạn nghĩ về kiến thức có trong môi trường của bạn, nó là sự kết hợp của sự hiểu biết của các chuyên gia, sản phẩm của bạn, các hệ thống và quy trình của bạn, và cách tất cả những điều đó kết hợp với nhau. Bất kỳ AI nào mà tận dụng sự hiểu biết đó cần phải có cách để đảm bảo với bạn rằng kiến thức đó sẽ giữ nguyên tính chính xác và cập nhật.

Có một khái niệm trong AI gọi là vòng lặp khép kín. Theo thời gian, kiến thức và mọi thứ đào tạo hệ thống AI của bạn sẽ thay đổi vì sản phẩm của bạn thay đổi; và công nghệ mà sản phẩm của bạn phụ thuộc vào cũng sẽ thay đổi; và các đối thủ cạnh tranh mới sẽ xuất hiện trên thị trường và bạn sẽ phải thích nghi với họ; và khi nhóm của bạn phát triển, cách bạn hỗ trợ cũng sẽ thay đổi. Với tất cả những thay đổi không thể tránh khỏi đó, điều bạn không muốn là một hệ thống AI không có khả năng phát triển kiến thức học tập của nó. Bạn sẽ thấy ví dụ về điều này khi các hệ thống AI bắt đầu trả về thông tin kém chất lượng theo thời gian. Khi hệ thống giảm chất lượng đầu ra, đó là một dấu hiệu cho thấy nó không học hỏi và phát triển cùng với tổ chức của bạn.

Vấn đề là bạn có thể không thấy điều này cho đến vài tháng khi kiến thức bắt đầu giảm chất lượng. Vì vậy, một câu hỏi tuyệt vời để hỏi ngay từ đầu là "Chúng tôi sẽ giữ kiến thức của mình luôn cập nhật và chính xác như thế nào?"

5. Giải pháp của bạn sẽ giúp các đại lý của chúng tôi trở nên tốt hơn trong công việc như thế nào?

AI nên trao quyền cho con người, chứ không thay thế họ. Hãy chắc chắn hỏi “Giải pháp của bạn sẽ giúp các đại lý của chúng tôi trở nên tốt hơn trong công việc như thế nào?” để tìm hiểu tác động ngay lập tức của giải pháp AI đó sẽ thế nào đối với công ty của bạn. Theo thời gian, sẽ có những cơ hội sâu sắc để tự động hóa các nhiệm vụ, nhưng hiện tại, điều quan trọng là nhận được câu trả lời cho câu hỏi này không giống như chỉ là một lời nói suông. Các thuật ngữ như “tự động hóa” và “đại lý ảo” thường chỉ ra các giải pháp AI với ít ứng dụng thực tế trong ngắn hạn hơn.

Bởi vì một lần nữa, vẫn còn khá sớm. AI rất sâu sắc về khả năng và tác động dài hạn, nhưng vẫn còn một chặng đường dài trước khi có thể hiểu những điều như sự đồng cảm. Nếu bạn đưa một hệ thống AI trước mặt khách hàng của bạn ngay khi họ đang phẫn nộ, thì một chiếc máy không thể cải thiện tình hình. Đây là những loại câu hỏi giúp bạn đảm bảo rằng bạn đang suy nghĩ về kết quả của sản phẩm theo cách tốt nhất có thể.

Suy nghĩ cuối cùng

Giống như điện toán đám mây trước đây, AI không chỉ biến đổi cho các doanh nghiệp mà còn cho tất cả mọi người. Mặc dù sự thổi phồng rất lớn, và nhiều người đã trình bày sai khả năng của nó, vẫn có những lợi ích thực sự mà bạn có thể đạt được hôm nay nếu bạn tập trung vào những kết quả đúng đắn. Thay vì nghĩ về AI như “tự động hóa chúng ta ra đi,” và cuối cùng tạo ra một lớp máy móc vượt trội, còn nếu chúng ta nói về AI giúp chúng ta phát triển thì sao? AI giúp chúng ta phát triển như những con người, cả về cá nhân lẫn nghề nghiệp? Đó là cách mà chúng ta cần thay đổi tư duy để thực sự thú vị về những gì công nghệ này có thể mang lại.

Để biết thêm thông tin về việc sử dụng AI để trao quyền cho con người trong trung tâm liên lạc của bạn và trong toàn bộ tổ chức của bạn (và câu trả lời của Guru cho năm câu hỏi này), vui lòng liên hệ info@getguru.com.