Sabrina Atienza من Pega - تساعد Voice AI وكلاء خدمة العملاء على أن يصبحوا عاملين في مجال المعرفة وسفراء للعلامة التجارية
نشرت: 2022-02-14ربما يعرف أي شخص قام بفحص هذه السلسلة الأسبوعية أن لدي نوعًا من الافتتان بتكنولوجيا الصوت والذكاء الاصطناعي للمحادثات. إنني أتطلع حقًا إلى اليوم الذي يمكنني فيه استخدام اللغة الطبيعية بدلاً من الكتابة والنقر والتمرير لمزيد من تفاعلاتي. وهذا هو السبب في أنني أبحث دائمًا عن التطورات والتطورات والتحولات التي قد تؤدي إلى يوم قد يقترب فيه ذلك من الحدوث.
أحد المجالات التي ترى فيها الكثير من الأشياء المثيرة للاهتمام تحدث في مجال تقنية الصوت هي تجربة العملاء. وإحدى طرق تحسين هذه التجربة ، لا سيما عندما تكون في حاجة إلى المساعدة ، هي أن تكون لديك تفاعلات رائعة مع وكيل خدمة عملاء يعرف كيف يساعدك ويمكنه القيام بذلك بكفاءة.
في وقت سابق من هذا الأسبوع ، أعلنت Pegasystems ، وهي منصة رائدة لمشاركة العملاء ، عن منتجين جديدين ، وهما Voice AI و Messaging AI ، يتطلعان إلى تزويد وكلاء خدمة العملاء بـ "مساعدهم التجريبي" لمساعدتهم في الوقت الفعلي حيث يساعدون العملاء الذين يبحثون عن فوري. مساعدة. وقد تمكنت من التحدث مع Sabrina Atienza ، مديرة إدارة المنتجات في Pega ، لمشاركة أفكارها حول كيف يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الصوتي والمراسلة الوكلاء البشريين على توفير تجربة أفضل للعملاء المحتاجين وتحويلهم إلى سفراء للعلامة التجارية للشركة.
يوجد أدناه نسخة منقحة من جزء من محادثتنا. انقر فوق مشغل SoundCloud المضمن للاستماع إلى المحادثة الكاملة.
البداية المبكرة في الذكاء الاصطناعي وتقنية الصوت
سابرينا أتينزا : لقد نشأت بالفعل في الفلبين وهاجرت إلى أمريكا ونشأت في نيو جيرسي. وفي الكلية ، في جامعة كاليفورنيا في بيركلي ، درست علوم الكمبيوتر والفيزياء. كان هذا في عام 2013 تقريبًا عندما تخرجت ، وكانت البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي قد بدأت للتو في التحول إلى الاتجاه السائد والضخم جدًا في جميع الصناعات المختلفة.
لقد كانت حقًا فرصة رائعة للعمل مع أساتذة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الرائدين في هذا المجال. وهذا ما ألهمني في النهاية لبدء شركة مباشرة بعد التخرج من الكلية تسمى قرياس ، والتي تتخصص في التعرف على الكلام في الوقت الفعلي ومعالجة اللغة الطبيعية لحالات استخدام B2B.
تقدم سريعًا ، عدة سنوات ، مليوني دولار من تمويل المشاريع ، وبعد تعيين فريق من مهندسي التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، انتهى بنا الأمر بالشراكة مع Pega. لقد اكتسبوا منا منذ حوالي عام. وانضممت إلى منصب مدير إدارة المنتجات ، حيث أقود تطوير Voice AI. كما أطلقنا أيضًا منتجًا شقيقًا يسمى Messaging AI ، وكلاهما مؤخرًا.
تطور صوت الذكاء الاصطناعي
برنت ليري : لقد شاركت في تقنية الصوت منذ أن كنت في المدرسة ، وهي ليست بعيدة جدًا ، ولكنها تعود قليلاً. كيف تغيرت الأشياء منذ أن بدأت في هذا المجال إلى ما نحن عليه اليوم مع هذه التكنولوجيا الصوتية و Voice AI؟
Sabrina Atienza : أتذكر اللحظة التي حصلت فيها على Alexa لأول مرة ، لذلك اعتقدت أن صدى Alexa كان رائعًا للغاية. وكل من أعرفه كان لديه واحدة ، لكن في نهاية اليوم ، كنت أستخدمها فقط لشيء أو شيئين. لذا قم بتشغيل الموسيقى وربما التحقق من الطقس. وخطر ببالي بعد ذلك ، أن هناك العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الصوتي ، وتقنية الصوت ، وكانت الأشياء قد بدأت للتو. هذا عاد ، في ماذا؟ 2014 ، 2015.
هذا ما أثار اهتمامي حقًا بشأن معالجة الصوت واللغة الطبيعية بشكل عام. فكرة أنه يمكننا الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لفهم التواصل البشري وربما لزيادة أو تعزيز التواصل البشري. وهذا نوع من الشرارة حيث ظهرت قريص والأفكار والأفكار التي نتعامل معها الآن في Pega ، لتكون قادرًا على الاستفادة من هذا النوع من التكنولوجيا في الوقت الفعلي لمساعدة البشر على إجراء محادثات أفضل وأكثر كفاءة وفعالية. .
EX أفضل ، أفضل CX
برنت ليري : كيف ساعدت تقنية الصوت على مدار العامين الماضيين تقريبًا في هذه المرحلة ، في جعل الوكلاء يتمتعون بقدرة أفضل على إنشاء التجارب التي يحتاجها العملاء في أوقات كهذه؟
Sabrina Atienza : لقد أطلقنا للتو منتجين ، Voice AI و Messaging AI. ويمكنك أن تفكر فيهم بشكل أساسي على أنهم طيارون مساعدون أثناء محادثة هاتفية أو مراسلة في الوقت الفعلي.
إنهم في الواقع يستمعون إلى ما يقوله العميل ، وما يقوله الوكيل ، ثم يقدمون إرشادات في الوقت الفعلي بناءً على ما تتم مناقشته. وفي النهاية ، نحن نتجه نحو خدمة عملاء أفضل وأسرع. لذلك ، تقليل متوسط وقت المناولة ، وتحسين الامتثال ، وزيادة إنتاجية الوكلاء ، وتسريع تدريب الوكلاء الجدد والتأهيل. وهكذا مع كل من Voice AI و Messaging AI ، فإنه يستفيد بشكل أساسي من تلك المحادثة أثناء حدوثها ، وفهم سياق مشكلات العميل ، وما الذي يتصلون به. ثم تقديم اقتراحات مفيدة للوكلاء في الوقت الفعلي لمساعدتهم على حل هذه المشكلات بشكل أسرع مع نتائج عالية الجودة وأيضًا تجارب أكثر اتساقًا لعملائهم.
فقط لإعطائك بعض الأمثلة لكل من هذه الميزات وحالات الاستخدام التي قد تظهر. من خلال التوافق مع النص البرمجي ، يمكنك التفكير في الامتثال لقانون HIPAA ، حيث يؤكدون هويتك أو حتى الإفصاحات المالية المطلوبة التي يجب على الوكيل أن يقولها ، يمكن لـ Voice AI التحقق من ذلك ودفع الوكيل في الوقت الفعلي ، إذا لم يقل هذه القطع. من النصوص.
عندما يتعلق الأمر بإجراءات الظهور التي يجب اتخاذها ، على سبيل المثال ، على سبيل المثال ، فأنت تتصل بشركة التأمين الصحي الخاصة بك لإضافة طفل جديد إلى خطتك ، يمكن لـ Voice AI اكتشاف ذلك في المحادثة وبدء سير العمل أو الإجراءات المناسبة التي يجب اتخاذها.
وبالمثل ، لعرض المقالات المعرفية ، تخيل وكيلًا جديدًا تمامًا لا يعرف بالضبط كيف يتم حساب الرسوم لبطاقة ائتمان معينة ، ويمكن لـ Voice AI اكتشاف ما تدور حوله هذه المحادثة ، وما هي بطاقة الائتمان التي يمتلكها العميل على حساباته وإظهار البطاقة المناسبة مقالة معرفية على أساس هذا المشغل.
ومن ثم فإن الميزة الأخيرة التي أنا متحمس لها حقًا هي الملء التلقائي للنموذج. يمكننا أخذ ما يقوله العميل في الوقت الفعلي ، ربما اسمه وعنوانه وتاريخ الخدمة إذا كانوا يتصلون بشأن مطالبة معينة ويمكننا بالفعل أخذ كل هذه المعلومات وملء حقول النموذج تلقائيًا بحيث لم يعد يتعين على الوكيل القيام بالكتابة اليدوية بعد الآن. عليهم فقط التحقق من صحة ما وضعه الذكاء الاصطناعي لدينا. تأكد من صحتها ، بالطبع ، لكن لا يتعين عليهم القيام بإدخال البيانات اليدوي والمضجر والمعرض للخطأ.
وهكذا ، هذه حقًا مجموعة الميزات الأولية الخاصة بنا لـ Voice and Messaging AI. وكان التركيز فلسفيًا حقًا ، كيف يمكننا المساعدة في توفير الوقت؟ كيف نساعد الوكلاء على إنجاز العمل بشكل أسرع؟ وقد ساعد هذا أيضًا الوكلاء الجدد في الحصول على معلومات سريعة ، ما هي العملية الصحيحة التي يجب اتباعها هنا؟ ما هي أفضل الممارسات التي يجب اتباعها؟
برنت ليري : دعنا نقول فقط ، العملاء يحصلون على معظمها ، أليس كذلك؟ هناك البعض الذي قد يخطئون في فهمه ، وهذا سيساعدهم ، ولكنه أيضًا يحصل على أكثر مما سيحصلون عليه إذا أجبروا على كتابته. لأنه بقدر ما أود أن أعتقد أنني أحصل على كل شيء ، فمن المحتمل أنك لا تحصل على الكثير كما تعتقد. وبالتالي ، فإن وجود نظام يسمح بالتقاط المزيد من البيانات يجب أن يؤدي أيضًا إلى أفضل الإجراءات التالية بعد تحليلها ، وقد تم تحليل تلك البيانات.
