Metų metus daugelis įmonių manė, kad klientams aptarnauti pakanka tiesiog pasiūlyti „pokalbį“. Praktiškai tai buvo DUK su pokalbių sąsaja, pasikartojanti ir ribota. Vartotojas įvesdavo klausimą ir visada gaudavo tą patį atsakymą, nepriklausomai nuo konteksto. Jokių mokymosi kreivių, prisitaikymo, sklandumo.
Tokia yra tradicinių robotų, sukurtų iš anksto apibrėžtų srautų pagrindu, logika. Jie veikia su standžiais meniu ir nelanksčiais teksto blokais. Juos lengva įdiegti ir greitai paleisti, tačiau dar greičiau jie sukelia nusivylimą. Juk paprasto nukrypimo nuo suplanuoto maršruto pakanka, kad vartotojas susidurtų su bendro pobūdžio atsakymais arba, dar blogiau, baisiu klaidos pranešimu: „Atsiprašau, nesupratau“.
Atsiradus didelio masto kalbos modeliams (LLM), ši paradigma pasikeitė. Užuot sekęs fiksuotais keliais, dirbtinis intelektas pradėjo apdoroti natūralią kalbą realiuoju laiku. Tai reiškia, kad jis supranta ketinimų skirtumus, pritaiko savo atsaką prie konteksto ir išlaiko nuoseklumą net tada, kai vartotojas nusprendžia pakeisti temą arba grįžti prie ankstesnių pokalbio etapų.
Nereikia iš naujo paleisti srauto. Nėra duomenų praradimo. Nėra užstrigimo po pirmos išimties. Kiekvienos sąveikos metu modelis pertvarko informaciją ir palaiko dialogą gyvą, sklandų ir išmanų.
Ši galimybė apima tris pagrindinius dalykus: tuos pačius įvesties duomenis, kelis galimus rezultatus; tą patį verslo tikslą, kelias kalbų strategijas; ir tą patį dėmesio sutelkimo laiką, todėl sumažėja trintis ir padidėja konversijų skaičius.
Skirtumas praktikoje
Tokiose svarbiose srityse kaip klientų aptarnavimas, skolų išieškojimas ir pardavimai šis pokytis yra labai svarbus. Skirtumas tarp sandorio sudarymo ir terminų praleidimo slypi dirbtinio intelekto gebėjime išlaikyti savo samprotavimus nenutraukiant srauto.
Įsivaizduokite klientą, besidomintį mokėjimu dalimis. Tradiciniame pokalbių robote bet koks vertės pokytis priverčia vartotoją pradėti procesą iš naujo. Tačiau LLM (angl. Loadable Lifetime Management) sistema supranta pokytį, pakoreguoja pasiūlymą ir tęsia derybas. Kiekviena sutaupyta minutė padidina sandorio sudarymo tikimybę.
Be to, nors fiksuoti srautai skamba mechaniškai ir pasikartojantys, pažangūs modeliai kiekviename pokalbyje pateikia unikalius atsakymus. Vartotojas nejaučia, kad klausosi scenarijaus, o dalyvauja tikrame dialoge. Nors skaičiai ir informacija išlieka pastovūs, bendravimo būdas skiriasi. Šis diskurso humanizavimas ir skiria dirbtinį intelektą nuo paprasto automatizavimo.
Tiesa ta, kad daugelis įmonių vis dar veikia su dirbtiniu intelektu užmaskuotais „meniu“. Tačiau vartotojai greitai supranta, kada kalbasi su tuo, kas tiesiog kartoja iš anksto užprogramuotus atsakymus. Priešingai, sąveika, pagrįsta LLM, suteikia dinamiškumo, lankstumo ir išmatuojamus konversijos rezultatus.
Rinka turi suprasti paprastą dalyką: klientų aptarnavimas nebegali būti pasikartojantis; jis turi būti išmanus.
Tai reiškia, kad reikia atsisakyti „greito kelio“ logikos, kuri tik sukuria inovacijos įspūdį, bet nekuria realios vertės. Šiandieninis vartotojas jau gali pasakyti, kada susiduria su nelanksčia sąveika, ir nebesitaiko su laiko švaistymu naršant po nesibaigiančius meniu. Jie tikisi sklandumo, aiškumo ir, svarbiausia, atsakymų, kurie būtų prasmingi jų konkrečiame kontekste.
Įmonės, kurios vis dar reikalauja dirbti su statiniais pokalbių robotais, pagrįstais fiksuotais srautais, ne tik atsilieka technologiškai, bet ir praleidžia verslo galimybes. Kiekvienas nusivylęs klientas yra nutrauktos derybos, prarastas mokėjimas, atidėtas pardavimas. Kita vertus, tos, kurios taiko teisės magistro (LLM) principus, kiekvieną sąveiką paverčia galimybe užmegzti ryšį, sumažinti trintį ir padidinti konversiją realiuoju laiku.
Galiausiai, tai ne tik apie modernesnių technologijų diegimą. Svarbu nuspręsti, ar įmonė nori pasiūlyti patirtį, kuri gerbtų kliento laiką ir sumanumą. Ir šiuo klausimu nėra aukso vidurio: arba klientų aptarnavimas vystysis link išmanių pokalbių, arba liks įstrigti praeityje su pasikartojančiais atsakymais ir ribotais rezultatais.
Lieka klausimas: ar jūsų klientų aptarnavimas peržengė darbo eigos ribas, ar vis dar įstrigęs meniu?
Danielle Francis yra „Fintalk“, pirmaujančios pokalbių dirbtinio intelekto bendrovės Brazilijoje, vyriausioji operacijų vadovė. El. paštas: finatalk@nbpress.com.br
