הבינה המלאכותית (במ) כבר הייתה בעלת יכולת להבין את שפת הלקוחות, להעריך את הדרישות שלך ולשלוח אותן למחלקות המתאימות ביותר, הופך את השירות ליעיל ומהיר יותר. כך היא הפכה לעמוד תווך לארגונים בתחום הפיננסי, כפי שצוין בדו"ח האחרון של נווידיה, שזה מגלה ש-60% מהחברות בתחום הזה משקיעות בבינה מלאכותית המיועדת למוקדי שירות ולטיפול בפניות. עם זאת, עם עליית ה-AI הגנרטיבי, הטכנולוגיה כבר עשתה צעד נוסף.
"דמיין תרחיש שבו המערכת מזהה שחלק גדול מהלקוחות לא מרוצים מזמן ההמתנה", למשל. או שבעיה מסוימת גורמת ליותר תסכול בטון הדיבור מאשר הממוצע. עם המידע הספציפי כל כך ביד, הכלי יכול להציע גישה יותר אמפתית של המוקדנים או שיפורים אחרים שימשכו את הצרכן הזה. כמו בונוס, החברה מקבלת גישה למסד נתונים יקר ערך ומאורגן, מופק מהטיפולים שלך עצמך, הסבר קרלוס סנה, מייסד שלאיידה, פלטפורמת אינטליגנציה מלאכותית גנרית (GenAI) המתמקדת בפיענוח קול הלקוח.
הפתרון הזה לא מוגבל לפרש את המילים שנאמרות, איך עושים את הצ'אטבוטים, אבל גם ניתוח את האזוריות, הרגשות וההקשר של האינטראקציה ההיא. זה מאפשר לזהות דפוסי התנהגות ונקודות קריטיות לשיפור, מציעים תובנות להעלאת שביעות הרצון והנאמנות של הצרכנים
מניתוח האינטראקציות הללו, אפשר לחזות התנהגויות וצרכים מסוימים של לקוחות, מנגישים את הפיתוח של תסריטים חדשים למענה, יותר מותאמים אישית ויותר קשובים, כדי לשמש כהפניה. זה לא רק עניין של פתרון בעיות, אבל ללמוד מהם, המשך סנה
כלומר: בנוסף להקטנת זמן התגובה בשירות, הבינה המלאכותית גם תורמת להכשרת המקצוענים. הוכחת היעילות של שיטה זו בטווח הארוך היא מחקר של מקינזי, באילו חברות שמשתמשות בבינה מלאכותית להכשרת עובדים נרשם עלייה ביעילות התפעולית. בצורה זו, מתוך הנתונים והתובנות שנאספו על הקהל האסטרטגי, הפלטפורמה יכולה לשמש כעזר בהכשרת העובד
עם שירות יותר יעיל, שיעורי השימור והסיפוק נוטים לעלות, בעוד שהעלויות התפעוליות מצטמצמות. הבינה המלאכותית לא מחליפה את העובד האנושי, מאוד להיפך; אנחנו מבינים שהוא הכרחי מאוד. אבל היא מעצימה את המקצוענים הללו עם הכלים שחסרו להם כדי שיוכלו להציע את הפתרונות הטובים ביותר האפשריים, סיים קרלוס סנה
