隨著人們進入數位化世界，組織與客戶之間的關係在過去幾年一直在發生變化。客戶的期望比以往任何時候都高，組織需要找到新的方式與他們互動，並提高其流程和服務的效率和質量。在這種背景下，一些組織開始採用人工智慧技術提供更智慧型的體驗和流程自動化來改善客戶服務。
人工智慧不僅可以幫助組織加快應用程式的開發，還可以使客戶更輕鬆地與應用程式進行互動。以下介紹越來越多的組織投資智慧型解決方案的原因以及人工智慧在客戶服務中常見的用途。
投資人工智慧的機遇與挑戰
將人工智慧視為人類厄運的時代早已一去不復返了。根據調研機構gartner公司對人工智慧技術的調查，儘管2023年發生的冠狀病毒疫情減緩了很多組織對人工智慧技術的投資，但只有16%的受訪者表示暫時停止了人工智慧的投資，7%的受訪者表示減少了人工智慧的投資，而30%的受訪者表示增加了投資。
因此，得益於自動化的智慧型解決方案，投資於人工智慧的組織能夠增加收入和銷售額，同時節省大量的運營成本。
但是，只有十分之一的組織能夠真正將人工智慧投入生產。規模較小的組織難以採用，而擁有專門團隊和工具的大公司只將人工智慧用於最具戰略意義的專案。這主要有以下幾個原因：
人工智慧用例可以改善客戶服務
有些組織計畫投資採用人工智慧解決方案，但不知道從何處入手，那麼可以了解一些常見的用例，在這些案例中，組織使用人工智慧技術來改善客戶服務，同時提供一些出色的現代應用程式。
(1)聊天機械人
聊天機械人是一種很好的參與方式，非常適合日程安排十分繁忙的組織，也是客戶服務中最常見的人工智慧用例之一。組織使用聊天機械人可以：
drift和intercom是當前主流的聊天機械人軟體之一，而如今，現代的應用程式開發平台還為組織提供了更多工具，可以快速構建完全根據業務需求定製的聊天機械人。這方面的乙個例子就是credability，它是應用程式開發人員建立的一種可以充當個人財務助理的聊天機械人，可以幫助使用者建立個人行動計畫，以實現提高信用評分等目標。
(2)語言分析
語言分析工具使協作者能夠從客戶反饋中提取關鍵資訊，並在這個基礎上調整他們的溝通方式。
語言分析是改善呼叫中心體驗的重要技術。聊天機械人可以通過語言分析檢測與之交談的客戶情緒，並相應地調整其語氣和行動。
行為和情感分析工具(beat)是乙個很好的語言分析例子，這是德勤公司為一家大型金融服務機構開發的應用程式。行為和情感分析工具(beat)會將聊天機械人與客戶的**內容和情緒記錄下來，以確定該客戶的感情是否脆弱，以及是否可能出現不好的結果。
德勤公司風險分析合夥人andy whitton表示，行為風險是組織和監管機構的首要任務。但是識別它通常是乙個由隨機選擇驅動的耗時過程。對於金融服務機構來說，通常花費更多的時間和精力與客戶互動。deloitte true voice可以用在銷售金融產品的語言或行為方面，並在可能存在資料洩露風險時進行標記，並在對組織帶來嚴重風險之前發出警告。此外，它還有助於在組織的客戶互動中發現見解，提**值，優化流程，並改善員工培訓。
(3)目標檢測
目標檢測解決方案使組織可以自動執行與影象識別相關的任務。如果是revolut的使用者，可能已經體驗過這個用例。例如希望改善新客戶驗證體驗的銀行或保險機構。借助目標檢測，客戶只需上傳其id的，進行**，然後將id中的臉部與****進行自動匹配，就可以驗證客戶的身份，從而取代了親自進行驗證的整個繁瑣過程。
這將為組織節省大量時間，並為其客戶提供更好的體驗。
(4)光學字元識別(ocr)
光學字元識別通常用於文件處理自動化中。使用光學字元識別(ocr)，組織可以訓練系統讀取發票或訂單之類的文件，提取相關資訊並自動在系統中填充正確的字段。這樣就能夠以更加數位化和高效的方式處理文件，以支援從紙質文件中更快、更準確地檢索資訊。
(5)機器學習模型
組織可以訓練機器學習模型並將其整合到其應用程式中，以發展**分析，這將幫助組織做出更好、更明智的業務決策。機器學習有一些用例，最常見的是用於：
例如，randstad公司開發了採用機器學習技術搜尋應聘者的應用程式，這個名為spotter的應用程式可以使招聘人員能夠立即搜尋randstad公司提供的應聘者資料庫，以找到最佳人選來填補空缺的職位。
randstad公司首席資訊官兼通訊技術經理anne reuver 表示，「在採用spotter之前，從資料庫中獲取正確的資訊非常費力且複雜，以至於許多招聘人員都沒有以正確的方式使用它，spotter現在使招聘人員能夠非常輕鬆地在應聘者資料庫中快速搜尋和識別最佳人才，因此採用率非常高，我們在荷蘭已經有2,000名招聘人員在使用它。 」
使客戶服務更上一層樓
如今的客戶比以往任何時候都要求更高。他們期望流暢輕鬆的體驗能夠與曾經擁有的最佳體驗相媲美。人工智慧技術可以通過提高效率以及所提供的流程和服務為客戶提供更好的服務。
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