过去，人们对自动化客服抱有疑虑——认为机器人无法理解问题或总是给出千篇一律的答案——但如今情况已大不相同。人工智能（AI）的演进，尤其是生成模型的出现，为品牌与消费者之间的互动开辟了新的可能性。下一个前沿领域是创建多个协同工作的AI代理，从而提升客户服务的个性化程度、效率和规模。
这种新方法结合了两者的优势：将人类智能应用于制定策略和服务流程，以及人工智能几乎无限的适应、学习和以个性化方式实时响应的能力。
“这是一条单行道。消费者不再愿意等待，也不愿被从一个行业转到另一个行业。他们想要快速、准确的答案，最重要的是，他们希望被理解，”IRRAH TECH集团产品和业务主管Jenifer Ferraz说道，该集团专门为零售业提供生成式人工智能解决方案。
实际上，企业面临的最大挑战在于如何摆脱传统的单一聊天机器人处理所有类型请求的模式，转而采用更复杂的方法，让多个专家代理协同工作。正是在这种背景下，IRRAH TECH 对其核心产品 GPT Maker 寄予厚望。
“我们的方案不仅仅是实现自动回复，而是利用人工智能创造令人难忘的品牌体验，让客户无论在哪个渠道或处于客户旅程的哪个阶段，都能感受到被倾听、被理解和被妥善服务。”
珍妮弗解释说：“这款工具能让你以简单直观的方式创建多个性格、知识和目标各异的助手。每个助手都可以接受特定功能的培训：有的助手专门解答产品问题，有的专门负责换货和退货流程，有的专注于销售，可以帮助解决更复杂的问题，例如产品配置或技术故障，甚至还有一位助手拥有品牌特有的语气，以加强与客户的关系。”
这位专业人士还指出，“GPT Maker 让客户甚至意识不到自己正在与不同类型的智能体互动。对他们来说，体验流畅且个性化。在后台，每个智能体都已做好准备，在最能发挥其效用的地方采取行动。”
这项技术的另一个关键方面是人工智能代理和人工代理的整合。“当客户提出更复杂的问题或需要同理心的问题时，系统会提醒客服人员，但不会丢失对话的上下文，从而确保平稳过渡，”他解释道。
“这种混合模式避免了以往需要向人工客服重复所有信息的弊端。历史记录得以保留，上下文信息也得以重现。这提高了客户满意度，并缩短了平均处理时间，”他说道。
此外，GPT Maker 使企业无需增加客服人员数量即可扩展客户服务规模。人工智能可以处理大量重复性任务，从而使人工团队能够专注于更具战略性和敏感性的事项。
珍妮弗认为，客户服务的未来必然离不开大规模的个性化。“消费者希望感受到独一无二的体验，但企业需要以可行且可持续的方式实现这一点。目前，拥有多个智能体的生成式人工智能是平衡这两种需求的最强大技术。”
“我们的提议不仅仅是实现自动回复，而是利用人工智能创造令人难忘的品牌体验，让客户无论在哪个渠道或处于客户旅程的哪个阶段，都能感受到被倾听、被理解和被妥善服务。”
数据也证实了这种需求。根据 Zendesk 发布的《2024 年客户体验趋势报告》，个性化服务是客户体验的关键因素：67% 的客户希望互动是个性化的，59% 的客户希望企业利用现有数据提供更加个性化的体验。此外，70% 的消费者表示希望企业提供实时支持，64% 的消费者希望所有渠道都能提供实时支持。
此外，据《福布斯》发布的研究显示，57% 的客户体验领导者认为，生成式人工智能将在未来两年内对聊天支持产生重大影响，而 83% 的已使用该技术的公司报告称获得了积极的投资回报率 (ROI)。
ServiceNow 在巴西进行的一项研究表明，87% 的消费者重视良好的聊天机器人服务，尽管 59% 的消费者在更复杂的情况下仍然更喜欢与真人客服交谈，这凸显了技术的重要性。
珍妮弗总结道：“客户服务不再是一项成本，而是企业建立关系和创造价值的战略资产。”
