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呼叫中心的客服如何面对AI人工智能?

POST TIME:2021-10-05 11:24

最近很火的话题:“许多研究数据也说明在未来社会,人类的工作机会将被不断进化的机器人取代,从而沦为劳动力市场上的弱者。”科技的发展一直在呼叫中心行业发展中占据举足轻重的位置,每一个技术的革新,也对行业带来新气象。因为科技变化,对行业所带来的影响,与其说是威胁,不如说是技术在积极推动行业的更新迭代。

以银行业为例,一家著名的评估机构近期发布的报告指出“银行迈入4.0时代,金融科技全面冲击银行业”。1980-1995年,1.0时代的电子银行199-2007年:2.0时代的网络银行2007-2015年:3.0时代的移动银行;2016年:4.0时代的数字化银行。可以预见未来的六个趋势:一是金融科技从原来的局部开始向全面银行业务冲击;二是平台型企业的生态成为新常态;三是客户需求发生全方位的提高;四是数字化转型的加速,五是全球零售银行围绕六大领域开展创新;六是客户体验是第一重要任务。”以银行为龙头的呼叫中心行业试图在数字化变革与人工服务之间找到一个均衡点,然而,革新的最后,还将回到原基点:如何通过科技的手段,持续提升客户的体验。

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当前在国内,没有太多数据支持在数字化转型、人工智能技术的应用,对客户体验所产生的对应变化是什么,它所带来的价值是什么?是简单减少人工服务,还是透过新的技术革新,找到隐藏在“冰山”下的庞大的客户未开发诉求?下面,我们会从数字化变革、AI的应用,来看看未来的呼叫中心如何应对新的趋势。

呼叫中心从业人员 从九十年代初以电信行业为主的劳动力密集型中心,转变为当前劳动力、资金、智力密集型的生态。呼叫中心从业人员所具备的几项重要技能,包括通过系统的训练即可获取的技能,它包括:某个行业的产品与流程知识,电话、邮件等通过多媒体渠道处理业务的技能。其它可习得技能包括:社交能力、人际协调能力、人情练达的技能、同理心、对他人真诚的协助与关怀,创意、判断力等。

相比之下,前面的技能较容易通过自动化与电子化予以取代,而后面的技能,由于情感与情绪与很难定量的指标,呼叫中心其中一项工作特性是情绪劳动,这也是企业通过自建或外包建设呼叫中心向客户提供服务的主要动因,除了解决问题,呼叫中心还可以创造更多的无形价值。

随着AI人工智能技术在呼叫中心应用的普及,我们发现,机器人编程当前依旧停留在理论上可行的阶段,在人机互动的过程中,虽可以通过编程来预设各种场景下问题的解决方案,也可以通过一些编程的手段让机器学会处理基础与情绪相关的问题,就如不理解“什么是诗”的机器人依然可以写出不错的诗,然而,情绪的识别、感知、引导、应对等人类特有的智能生物特征,在机器上进行模拟,输出效果仍有待时间的验证。但不可否认,数字化、智能化的呼叫中心,已经是一个不可逆转的趋势。

那么,呼叫中心应如何面对这个变化,同时,应采取什么方式来有效过渡到数字化+智能化的呼叫中心生态呢?

一、从全球的技术发展角度,做好数字化转型的准备

牛津大学最近发布了一个研究报告,提出了在美国未来将近700种职业将会被自动化取代。这份研究报告显示工种越简单,被自动化取代的可能性越大。对于这个判断,相信会有一定的说服力。世界银行也对发展中的国家进行过一些研究,由于发展中国家经济与技术发展水平的有限,劳动力密集型的行业依旧主导着经济。所以,这些发展中国家的劳动力可取代性也相对较高。全球发展中国家的可自动化率平均值为57%(也就是57%的职业可以通过数字化及智能化取代),在印度是69%,中国是77%。

在呼叫中心行业,也有对应的一些数据,行业未来五年有关呼叫中心发展的几个重要方向包括:

    • 减少来电量,提升自助服务。

    • 加大力度投入技术的变革

    • 提升呼叫中心的价值创造力

    • 控制成本

    • 提高一次解决率

    • 培育客户沟通习惯,提高其对数字化渠道的适应性

    • 提高客户体验值

二、量化数字化变革、AI技术应用会对呼叫中心带来的价值

根据第三方权威机构GARTER的评估,到2020年止,全球85%的呼叫中心将会进行数字化变革。智能机器人将依托于强大的技术力进入到另外一个更成熟的阶段,同时,也会同时产生更大的风险。技术会产生力量,如何有效利用这利智能化的力量,需要人类进行进一步的思考。智能化的解决方案将会取代各类Apps,未来的人机互动将会更多发生在虚拟环境中。技术上的投入在发展到一定的阶段成熟化、规模化后,成本将会慢慢下降。

呼叫中心的价值创造除了常态内部外部关键绩效指标(KPIs)以外,就是衡量对企业营收与毛利率的贡献度。成本的节省如单呼成本的下降、重复来电量的减少等,也是一个可量化的指标。在数字化环境下,这一个指标的量化如何分割哪一部分是由人工服务带来的,哪一部分是由数字化变革后带来的,量化的评估手段还有待完善。

举一个例子,某公司在采用了智能机器人解决方案后,通过与机器人与客户互动的信息中抓取到客户潜在的需求,并通过进一步的数据分析(data  mining and data analysis),发现了40亿美元的商机。而通过在Apps中植入的机器人服务,应用场景是在鲜花预订、酒店预订、机票预订等情况的,即时所产生的订单,则是企业即时可以计量的营业收入。

在收获变革机遇所带来红利的同时,企业也需要对数字化变革进行大量的投资,无论是系统集购、专业人员的招聘、后续的再开发等,均需要有全套的资源配套保障才可以实现。

三、理性看待数字化变革,对当前成熟流程所带来的影响 

世界著名的公司如苹果、脸书、微软等均在大力投入资金部署智能化发展计划,如我们熟悉的Siri,Cortana, Google Now, Google Assistant等,这些智能化的软件可以不仅处理文字识别,也可以进行语音识别,还有不同场景的交互,如语音+文字。

随着这些智能化工具与软件的应用,我们对其产生的期望值就变高了。在呼叫中心行业里,全面成功应用的案例不多,但不可否认的是,人工智能的商机四处。

智能化工具的应用对现有流程会产生直接的影响,这个影响有时是正面的,有时,也可能会带来一些不良的影响 。如一家酒店与机票预订的公司,引入了微信客服,采取了即时聊天的方式与客户进行互动,微信可以实现点对点的互动 ,客户可以实现在线进行登记证的办理、登记证的确认、航班延误的通知、航班的修改、航意险的购买与信息确认。通过与人工坐席的比较,透过微信所提供的解决方案,可以有效提高40%的客户回复率与信息的准确率。

在人工场景下,坐席人员与客户的互动是基于流程的,流程背后是一系列的权限,大型呼叫中心企业如Teleperformance集团成立于1978年,总部位于法国,目前全球最大的外包呼叫运营商;于2007年进入中国成立Teleperformance China北京互联企信信息技术有限公司,是专业的BPO(Business process outsourcing业务流程外包)业务提供商以及外包呼叫运营商。

Teleperformance是全球领先的全渠道(Omni-Channel)服务的专家,为全世界客户提供全方位、一站式的外包服务;系统的为客户提供专业、系统语音 呼出、呼入,网上聊天、电子邮件、社交媒体等多渠道客户服务业务。类似Teleperforamnce互联企信这种企业,由于企业组织架构、分工的不同,会有专门进行客户服务的客服团队,简单客户获得的呼叫中心团队、专门负责销售的呼叫中心团队、转门负责升级投诉处理的团队等等。

对于最终用户而言,他们不需要知道企业是如何分工的,客户最关注的是他的问题提出后能否“一站式”解决,客户也不关注解决的过程后面经过什么部门与审批环节。在智能化化场景的设计时,就要充分考虑如何有效与现有业务流程的结合,并在不以“牺牲”客户的体验与满意度的方式,将智能化场景与人工服务有效的组合起来,为企业创造最大的价值。

四、如何寻找数字化变革与人工服务最优组合方案

数字化变革是一个必然的趋势,如今的很多大型外包客服,外包呼叫中心服务提供商如Teleperformance(互联企信公司)也都在积极的布局,以便应对客户不断提升的要求,从而能够及时,高效,并且节省成本的情况下更好地为用户服务,提升效率的同时,提升客户端满意度。

但我们也必须清晰的了解到人工服务是不可100%替代的,随着中国经济常态化的发展,国民生活水平的提升,客户体验是维护客户忠诚度的重要指标,如何有效结合现有业务流程与人工服务,借助数字化智能化的手段,提高劳动生效率的同时,持续提升客户的满意度,是呼叫中心未来技术变革的依据。

第一步呼叫中心需要对现有的工作流程进行评估,找出现有工作流程中由IVRS、短信平台、APPS、人工服务处理的节点,确认当前呼叫中心服务流程的自动化程度。

找到可以进行半自化、全自动化的流程,并进行流程可行性评估,与必要的风险评估,确认数字化变革的优先级与时间表、预计的投入产出等。找出一个流程节点进行测试,确认可行性,量化每一次测试的固定成本、产生的毛利与EBIT的数据。在确认可行后,开始分阶段、分步骤地进行数字化的变革。

呼叫中心的数字化技术与AI技术仍在成熟过程中,企业的数字化变革一般会上升到企业的战略层面 ,由于变革会涉及大量的变化与不稳定性,所以,呼叫中心也会成立变革委员会以指导与跟踪相关的变化,一个有效的项目管理、管治团队也是一个重要的成功因素。

结语:呼叫中心的数字化之路已来,它不仅仅是一场技术的变革,而是人工服务与多媒体服务渠道协同发展的变革,还有人与机器协同合作的变革。呼叫中心需要提前做好规划,也需要做好充分的战略与战述准备,它不会非成即败,也不会立竿见影,在这场人与科技的博弈中,只有最终用户“买账”,变革才可以取得最后的成功。

标签:西藏 绥化 营口 定州 淮北



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