5步,实现企业服务数智化升级!
数字化转型浪潮下,企业服务为什么需要数智化?
见微知著,咱们先看一个真实的小故事。
小王的续保扣款之旅
小王买了一份重疾保险,每年3月底从自己的存折账户自动扣款,但今年扣款却失败了。最终重新办理了银行卡才成功扣款,整个处理过程耗时一个月,给小A带来了极差的用户体验。
4月第 一周,保险客服人员致电告知扣费未成功,显示银行账号异常。小王前往银行网点咨询查证后,告知客服银行账号处于正常状态。客服反馈将于次周一检查是否仍在未扣款名单中。
第 二周周一,客服反馈扣款仍异常,建议下载保险平台APP,变更扣款银行卡;按照客服提供的流程,小王下载了保险平台APP,并成功变更扣费账户。
没想到,第三周周一,客服再次告知未成功扣款,表示小王变更的银行卡不支持自动扣款,必须是固定的某几家银行。来回波折耗光了小王的耐心,小王一度想解除保险合同。冷静过后,小王思考扣款失败的原因可能为存折账户不支持自动扣款业务,只能绑定某些固定银行的银行卡才行。于是小王再次前往银行网点,办理了新的银行卡,并将扣款账户变更为该银行卡。
终于,历时一个月,解决了续保自动扣款问题。
我们带小王来复盘下整个过程
假如当扣款失败后,保险公司能第 一时间告知小王自动扣款必须具备的条件,比如仅支持是固定的某几家银行的银行卡,不支持存折;银行卡扣款账户信息必须正确且账户状态正常;银行卡账户有足够的余额供扣除等等。小王便能及时进行调整,快速完成扣款。
对此,我们提出了三个解决方案。
方案一:假如在账号扣费失败后,保险公司可以自动给小王发送扣款的必备条件,小王第 一周即可前往银行网点办理新的银行卡,变更扣款账户,无需浪费巨大的时间和精力。一方面,将极大地提升客户服务体验,另一方面,有效节省人工客服来回沟通的服务成本。
方案二:在客服人员第 一次联系小王时,系统可辅助客服人员告知相关的解决方案,也能快速解决客户问题,提高整体的服务效率。
方案三:在扣款前1个月,系统可智能检测小王的账户情况。如果发现小王的账户无法自动扣款,则提前自动通知并说明解决方法,这样可以大大提升运营管理水平,提升用户满意度。
从这个小故事可以看出,在数智化转型的今天,如果企业提升数字化、智能化水平,可有效提升用户体验满意度及忠诚度;减轻人工服务压力,提升服务效率,降低运营成本;并能通过数据智能,重建企业决策机制和业务流程,提升运营管理水平。
得助智能如何助力企业服务数智化转型?
数字化的核心是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据,从而建立数字化模型实现内容“在线化”,完成对外部数据的采集、传输、存储、分类和应用。
数智化是企业在数字化基础上的转型升级,运用大数据、AI、云计算等技术,深度挖掘数据价值,实现智能化分析与管理,提升应用数据的水平和效率,帮助企业优化现有业务价值链和管理价值链。
企业服务数智化则是围绕客户服务,将客户、人力坐席、知识、联络历史、通话录音、客户评价、系统、业务SOP、公众舆论等结构化和非结构化数据进行分析挖掘洞察,结合AI智能化应用能力手段,优化整个业务服务流程,替代或者协助人工,提升服务效率、降低服务成本。
作为领 先的对话式AI技术解决方案提供商,中关村科金基于人工智能、大数据等技术打造得助智能数智化能力平台,助力企业优化服务流程,快速达成降本增效。
得助智能数智化能力平台拥有6大核心能力:
1、基于客户画像的精准营销及主动个性化服务;
2、基于客户画像以及人工服务标签的能力匹配服务资源,优化智能路由排队策略;
3、支持替代型智能客服应用,包括IVR智能语音导航、文本客服机器人、语音客服机器人、数字人客服、视频客服等;
4、支持协作型智能客服应用,包括智能培训、智能质检和智能坐席助手等;
5、支持利用知识图谱构建统一智能知识库,可统一为人工坐席、语音机器人、文本机器人、智能质检、智能助手、智能培训机器人共同使用,降低知识运营成本;
6、洞察客服业务运营数据,挖掘客户投诉原因、热点趋势、来电分析等数据,辅助运营管理决策。
图 1 得助智能数智化客服平台规划设计思路
通过5个维度,助力企业升级数智化底座,强化综合服务能力。
一、服务多元化
将传统单一的电话客服升级为支持微信、网站、小程序、APP甚至社交媒体多元的服务渠道入口,同时各个渠道之间可以相互协作;比如当客户A与客服人员电话沟通时,由于交互体验仅限于电话语音,为了解决更复杂的现场问题,可以实时发起在线视频通话,通过多元的交互体验来提高客服效率,提升客户服务满意度。
二、服务智能化
所有客户服务渠道接入后,统一由智能语音导航、在线文本机器人以及虚拟数字人等智能客服为客户提供自助、智能化的服务,实现客户需求7*24小时的秒级响应,有效提升客户服务体验,降低人工服务成本。
三、智能协作化
当智能客服机器人不能满足客户服务需求时,将通过智能路由选择最 佳客服人员提供服务。在客服人员上岗前,通过得助智能陪练,助力企业培养金牌客服人员;客服上岗后,通过得助智能助手协助客服人员实时进行知识推荐、话术推荐、流程推荐等,辅助客服人员快速适应工作流程,提高服务能力;同时,基于得助智能质检实时在线监督,提升服务管控效率,降低违规风险。
四、数据智能化
通过对客户基本信息、行为信息、工单信息、对话信息等数据采集、分析,智能生成客户画像,为客户提供千人千面的服务,同时为运营管理提供决策分析依据。
以IT运维电话客服中心为例,利用得助智能数据分析洞察平台可以在为客户提供服务的过程中,通过客户画像为客户提供主动/个性化服务;AI智能语音导航可以与工单系统打通,在和客户的多轮智能交互后自动生成工单;同时,智能数据分析洞察平台可帮助客服人员实时掌握客户画像,获取AI推荐的沟通话术以及SOP业务流程等,为客户提供更优质的服务。
得助智能数智化能力平台贯穿于整个服务过程
同时基于得助智能系统的智能化能力,客服中心运营管理人员可实时监控呼叫及业务运营实际运行状况,快速发现IT运维系统正在发生的问题,加速解决并动态实时通知相关业务人员,减少浪涌带来的压力,提升运营服务管理水平。
得助智能数智化能力平台实时监控发现运营问题
五、服务流程SOP标准化
在引入智能化能力时,需要充分考虑和梳理新的服务流程SOP,明确人机协作的边界范围。
1、哪些业务可以由智能客服机器人受理,并梳理相应的机器人知识库和话术;
2、落地部署中,优先上线哪些智能客服机器人业务,是否需要分阶段完成;
3、在具体业务场景中,机器人多轮对话的业务处理流程是什么样的;
4、在什么场景下,机器人需要转接人工;
5、哪些场景机器人可以协助人工;
6、智能质检的规则项以及对应的语料;
7、通过智能客服,需要哪些人机协作生成的带业务参数的统计分析报表。
在实际的业务场景中,服务流程SOP可随着智能化运营策略的改变,不断调整和优化,从而更进一步提升客户的服务体验。
结合大模型能力落地,提升AI能力水平!
中关村科金在与先进技术保持同频进步的同时,积极展开相关产品研发。中关村科金以对话式AI为核心技术,自主研发了大规模对话语言模型、知识图谱、语音识别、语音生成等AI技术的对话引擎。并不断在企业服务的各个业务场景进行探索实践,打磨产品技术实力,打造更全面的产品解决方案,探索并拓展“AI+”创新应用场景的边界。
探索1:基于文档智能问答,减少配置成本
以往机器人训练,需要有专业的AI训练师与业务团队不断梳理和设计知识,预定义生成FAQ及大量的相似问,AI训练成本极高。通过对接开源大数据模型,得助智能客服平台支持上传历史梳理的Word、pdf、Excel等文档,机器人即可拥有智能问答能力,大大降低配置和训练成本。
图 4 利用大模型实现基于历史文档的智能问答
探索2:用户语料自动生成,提升用户意图识别准确率
针对众多垂直行业和领域,智能客服在冷启动阶段,需要足够多的语料数据、丰富的知识库来提高客服解决率和场景覆盖率。基于大模型,可针对不同行业领域的内容需求快速泛化,自动生成用户问题语料,提升运营效率。
图 5 利用大模型实现用户语料的自动生成
探索3:业务话术自动生成
在客服场景,话术的优质水平一定程度上决定了服务效果。客服回复不准确、不完整,将直接影响用户评价。通过大模型强大的内容生产能力,智能客服可针对业务话术自动生成答案,并根据实际情况,修改回答,不断提高应答能力。
图 6 利用大模型实现业务话术的自动生成
丰富的落地实践经验,与众多行业头部企业建立深度合作!
中关村科金已成功服务金融、零售、教育、医疗、政务、智能制造等行业900余家头部企业的200多个应用场景。以某金融客户为例,中关村科金为其构建的数智化服务平台,累计服务1.5亿+注册用户,其中活跃用户数超过5000W+;借助得助智能数智化能力平台,实现智能服务分流率高达93%+,问题一次性解决率84%+,人工坐席数量低于400人,大大降低人工服务成本,提升服务效率。
中关村科金将持续深耕智能科技领域,打造更全面的数智化产品解决方案,携手更多行业合作伙伴共赴数智未来,共谱产业生态新蓝图。