如上周的文章所述，对话式人工智能（CAI）为帮助联络中心处理不断增加的客户咨询（例如我们已经看到的与COVID-19相关的咨询）和提高联络中心的工作效率提供了希望。但是公司需要了解如何最好地部署该技术，并通过衡量其有效性进行跟进。
作为指导，笔者再次求助于客户参与解决方案提供商CSG对话式人工智能的产品经理Amy Allen。
您能举一个公司如何从对话式人工智能中获得价值的例子吗？
我们最近有一家跨国技术公司来找我们，因为其在线商店的IVR系统将60％的入站技术支持呼叫路由到错误的座席。该公司想要一个AI驱动的IVR平台来处理与订单状态，销售，账单，账户管理和技术支持有关的客户查询。
新的IVR在10周内启动并运行。该解决方案立即将错误路由的呼叫从60％减少到30％--随着AI系统的微调和优化，这一数字继续缩小。“更智能”的IVR还帮助该公司改善了实时座席指标。每个呼叫的平均处理时间减少了两分钟，从而降低了运营成本，并使客户更快地获得解决方案。通话限制平均约为60％，有可能提高到75％至80％。加上自助服务的增加，预计将为公司带来3900万美元的投资回报（ROI）。
这是多种语言的吗？如果是，开发人员是否必须重复相同的构建过程？
CAI界面可以用35种语言构建。解决方案的集中式特性可提高整个业务的一致性。在扩展到其他用例，企业部分或全局扩展到其他语言时，这需要较少的时间和精力。
最终客户是否接受对话式人工智能？
苹果公司的Siri和亚马逊公司的Alexa等基于语音的助手已进入家庭。消费者与虚拟座席进行交互变得更加自在--尤其是这样做可以节省时间或使生活更轻松时。
对话式人工智能的发展已从脚本化和基于FAQ的体验转变为提供类似人的对话的方式。通过减少等待时间，帮助客户更快地解决问题，并提供更加个性化，智能的体验，客户满意度和CAI接受度不断提高。我们还发现，在某些敏感的情况下（例如计费），客户更喜欢避免人工干预，并且非常适合虚拟座席。
您的最佳做法建议是什么？
部署新的对话式人工智能解决方案时，请遵循以下步骤：
• 确定最主要的客户交互原因（呼叫，聊天，社交，文本，智能家居设备），并确定哪些交互类型适合自动化。
• 确定交互的复杂性，并对支持虚拟座席的可行性进行分类。例如，语音将提供最高的ROI，但可能会很复杂。
• 确定AI渠道策略--哪些渠道对发布时的CAI有意义，以及如何对其他通道进行“清洗和重复”。
• 已形成文件化的关键绩效指标和坚实的现实的经过深思熟虑的实施计划与ROI紧密关联。
• 在一个渠道中实施一个或两个用例开始，然后逐步扩展。价值应在60-90天的时间间隔内持续交付。这不是一个大爆炸式的实现。
• 不断调整和优化解决方案；CAI并非“一劳永逸”的技术堆栈或解决方案。
• 数据为王--在实施对话式人工智能时，在整个客户旅程中充分利用数据。
如果您没有内部资源，请确保与专家团队合作设计，部署和支持CAI解决方案。
