Машин сургалт (ML) дээр суурилсан урьдчилан таамагласан хэрэглэгчийн үйлчилгээ нь компаниуд хэрэглэгчидтэйгээ хэрхэн харилцаж, тэдний хэрэгцээг урьдчилан харж, асуудал гарахаас өмнө хувь хүнд тохирсон шийдлүүдийг санал болгож байгаа арга барилыг хувьсгал болгож байна. Энэхүү шинэлэг арга нь дэвшилтэт машин сургалтын алгоритмуудыг ашиглан их хэмжээний өгөгдлийг шинжилж, ирээдүйн хэрэглэгчийн зан төлөвийг урьдчилан таамаглаж, илүү үр ашигтай, сэтгэл ханамжтай үйлчилгээ үзүүлэх боломжийг олгодог.
Урьдчилан таамаглах хэрэглэгчийн үйлчилгээний гол цөм нь олон эх сурвалжаас авсан өгөгдлийг боловсруулж, тайлбарлах чадвар юм. Үүнд хэрэглэгчийн харилцааны түүх, худалдан авалтын хэв маяг, хүн ам зүй, сошиал медиа санал хүсэлт, тэр ч байтугай өдрийн цаг эсвэл газарзүйн байршил зэрэг контекст мэдээлэл багтана. ML алгоритмуудыг энэхүү өгөгдөл дээр үндэслэн ирээдүйн хэрэглэгчийн хэрэгцээ эсвэл асуудлыг илтгэж болох хэв маяг, чиг хандлагыг тодорхойлоход сургадаг.
Урьдчилан таамаглах дэмжлэгийн гол давуу талуудын нэг бол урьдчилан сэргийлэх дэмжлэг үзүүлэх чадвар юм. Жишээлбэл, хэрэв машин сургалтын алгоритм нь хэрэглэгч тодорхой бүтээгдэхүүнтэй холбоотой давтагдах асуудалтай тулгарч байгааг илрүүлбэл систем нь хэрэглэгч тусламж хүсэхээс өмнө тусламж санал болгохын тулд автоматаар холбоо барьж эхлэх боломжтой. Энэ нь зөвхөн хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулаад зогсохгүй уламжлалт дэмжлэгийн сувгуудын ажлын ачааллыг бууруулдаг.
Цаашилбал, урьдчилан таамаглах хэрэглэгчийн үйлчилгээ нь хэрэглэгчидтэй харилцах харилцааг мэдэгдэхүйц хувь хүнд тохируулж чаддаг. Үйлчлүүлэгчийн түүхийг шинжилснээр систем нь ямар төрлийн харилцаа холбоо эсвэл санал хамгийн их сонсогдохыг урьдчилан таамаглаж чадна. Жишээлбэл, зарим хэрэглэгчид өөртөө үйлчлэх шийдлүүдийг илүүд үздэг бол зарим нь хүнтэй шууд холбоо барихыг илүүд үздэг.
Мөн дуудлага болон мессежийн чиглүүлэлтийг оновчтой болгохын тулд машины ярианы технологийг ашиглаж болно. Хүлээгдэж буй асуудал болон хэрэглэгчийн түүхийг шинжилснээр систем нь харилцан үйлчлэлийг хамгийн тохиромжтой агент руу чиглүүлж, хурдан бөгөөд сэтгэл ханамжтай шийдэл гаргах боломжийг нэмэгдүүлдэг.
Урьдчилан таамаглах хэрэглэгчийн үйлчилгээний өөр нэг хүчирхэг хэрэглээ бол хэрэглэгчийн хаягдлыг (үйлчлүүлэгчийг орхих) урьдчилан сэргийлэх явдал юм. Машины менежментийн алгоритмууд нь хэрэглэгч үйлчилгээг орхих магадлал өндөр байгааг илтгэх зан үйлийн хэв маягийг тодорхойлж, компанид тэднийг хадгалахын тулд урьдчилан сэргийлэх арга хэмжээ авах боломжийг олгодог.
Гэсэн хэдий ч машин механизмд суурилсан урьдчилан таамаглах хэрэглэгчийн үйлчилгээг амжилттай хэрэгжүүлэхэд зарим бэрхшээл тулгарч байна. Үүний нэг гол нь машин механизмын загваруудыг үр дүнтэй сургахад хангалттай хэмжээний өндөр чанартай өгөгдөл шаардлагатай байна. Компаниуд алгоритмуудаа тэжээхийн тулд найдвартай мэдээлэл цуглуулах, удирдах системтэй байх шаардлагатай.
Цаашилбал, ёс зүйн болон нууцлалын асуудлуудыг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Компаниуд хэрэглэгчийн мэдээллийг хэрхэн ашиглаж байгаагаа ил тод байлгаж, Европт GDPR эсвэл Бразилд LGPD зэрэг өгөгдөл хамгаалах дүрэм журмыг дагаж мөрдөх ёстой.
Машины ур чадварын загваруудын тайлбар хийх чадвар нь бас нэг томоохон бэрхшээл юм. Машины ур чадварын олон алгоритмууд, ялангуяа илүү дэвшилтэт алгоритмууд нь "хар хайрцаг" болж ажилладаг тул тодорхой таамаглалд хэрхэн хүрсэнийг яг таг тайлбарлахад хэцүү болгодог. Энэ нь өндөр зохицуулалттай салбаруудад эсвэл ил тод байдал чухал нөхцөл байдалд асуудал үүсгэж болно.
Анхаарах ёстой өөр нэг зүйл бол автоматжуулалт болон хүний хүрэлцэхүйц тэнцвэр юм. Урьдчилан таамаглах хэрэглэгчийн үйлчилгээ нь үр ашгийг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлж чадах ч олон хэрэглэгчийн үнэлдэг хүний элементийг алдахгүй байх нь чухал юм. Гол нь хүний агентуудын чадавхийг бүрэн орлуулах биш, харин тэднийг нэмэгдүүлэх, сайжруулахын тулд машины менежментийг ашиглах явдал юм.
Машин сургалт (ML) дээр суурилсан урьдчилан таамаглах хэрэглэгчийн үйлчилгээний системийг хэрэгжүүлэх нь ихэвчлэн технологи, мэргэжлийн ур чадварт ихээхэн хөрөнгө оруулалт шаарддаг. Компаниуд хөрөнгө оруулалтын өгөөжийг сайтар бодож, эдгээр чадавхийг одоо байгаа хэрэглэгчийн үйлчилгээний үйл явцад нэгтгэх тодорхой стратегитай байх шаардлагатай.
Машины менежментийн загваруудыг тасралтгүй сургаж, шинэчлэх нь бас чухал юм. Үйлчлүүлэгчийн зан төлөв, зах зээлийн чиг хандлага байнга хувьсан өөрчлөгдөж байдаг бөгөөд загваруудыг үнэн зөв, хамааралтай байлгахын тулд тогтмол шинэчилж байх шаардлагатай.
Эдгээр бэрхшээлүүд байгаа хэдий ч ML дээр суурилсан урьдчилан таамаглах хэрэглэгчийн үйлчилгээний боломж асар их юм. Энэ нь хэрэглэгчийн үйлчилгээг хариу үйлдэл үзүүлэхээс урьдчилан сэргийлэх функц болгон хувиргах боломжийг олгож, хэрэглэгчийн сэтгэл ханамж, үйл ажиллагааны үр ашгийг мэдэгдэхүйц сайжруулдаг.
Технологи хөгжихийн хэрээр бид хэрэглэгчийн үйлчилгээнд машин механизмын илүү боловсронгуй хэрэглээг харах болно гэж найдаж байна. Үүнд илүү байгалийн харилцан үйлчлэлд зориулж илүү дэвшилтэт байгалийн хэлний боловсруулалтыг ашиглах, эсвэл бодит цагийн харааны дэмжлэг үзүүлэхийн тулд нэмэгдүүлсэн бодит байдал зэрэг шинээр гарч ирж буй технологиудтай нэгтгэх зэрэг орно.
Эцэст нь хэлэхэд, машин сургалтад суурилсан урьдчилан таамагласан хэрэглэгчийн үйлчилгээ нь хэрэглэгчийн үйлчилгээний хувьсалд томоохон үсрэлт болж байна. Өгөгдөл болон хиймэл оюун ухааны хүчийг ашигласнаар компаниуд илүү хувь хүнд тохирсон, үр ашигтай, сэтгэл ханамжтай хэрэглэгчийн туршлагыг санал болгож чадна. Даван туулах ёстой бэрхшээлүүд байгаа ч хувиргах боломж асар их бөгөөд хэрэглэгчийн үйлчилгээ үнэхээр ухаалаг, идэвхтэй, хэрэглэгч төвтэй байх ирээдүйг амлаж байна.
