Отговарянето на входящи телефонни разговори и пренасочването към правилния човек или отдел е задача, която на пръв поглед изглежда лесна за автоматизиране: постъпва въпрос, този въпрос се разпознава и разговорът отива на правилното място. На практика това попада в категорията частично, с човешки надзор като предпазна мрежа за случаите, в които преценката се обърка.
Осата клиентски контакт получава ниска оценка (1) и това е основната причина, поради която пълната автоматизация тук не е нещо очевидно. Телефонният разговор по дефиниция е директен контакт с клиент, доставчик или друга външна страна, често в момент, когато човекът вече изпитва известно напрежение или спешност: оплакване, повреда, фактура, която не е точна. Погрешно преценен разговор, който попада в грешния отдел, или обаждащ се, който има усещането, че говори със система, докато очаква човек, засяга директно връзката с този клиент. При компания, чийто телефонен трафик се състои основно от стандартни въпроси — работно време, промяна на адрес, предаване на обикновена заявка за статус — това стои различно, отколкото при компания, чиито обаждащи се често имат проблем, който изисква обяснение и усет.
Структурираността получава ниска оценка от 2: въпросът зад телефонния разговор не е известен предварително, обаждащият се формулира свободно, използва жаргон или не съвсем правилния термин, а контекстът на разговора трябва да се изгради в реално време. Това прави преценката на правилната дестинация податлива на грешки. В същото време обемът получава оценка 5: телефонията по дефиниция е задача с много повторение и именно при висок обем е привлекателно част от нея да се обработва автоматизирано. Точно това напрежение — ниска структурираност, но висок обем — е причината гласовото разпознаване днес да се използва за първия, грубия филтър: дали това е въпрос за отдел „Обслужване на клиенти“, финансовия отдел или конкретно лице за контакт. По-финото разпределение, особено при съмнение или при обаждащ се, който задава няколко въпроса едновременно, остава работа за хора.
Осата физическо получава благоприятна за автоматизация оценка от 4: не е необходимо физическо действие, разговорът протича изцяло цифрово през телефонната централа или voip системата. Разходите за грешки получават средна оценка (3): погрешно пренасочен разговор е неприятен, но обикновено не непоправим, някой се обажда отново или в крайна сметка бива пренасочен. Съответствието с нормативните изисквания получава относително благоприятна оценка от 4, тъй като самото пренасочване обикновено не носи законови задължения — това е различно от момента, в който разговорът премине към записване на лични данни или чувствителна информация, за които важат собствени законови изисквания.
Технологията, която работи тук днес, е гласовото разпознаване: преобразуването на говорим език в текст и разпознаването на намерение, съчетани с таблица за маршрутизиране, която определя кой отдел или човек отговаря за кой тип въпрос. За прости, често срещани заявки — обаждащ се, който иска финансовия отдел, или пита за конкретен служител по име — това вече е доста надеждно. За по-сложни или емоционално натоварени разговори, при които обаждащият се не изяснява веднага накъде иска да отиде, човекът остава по-сигурната връзка.
Три условия определят дали автоматизацията тук е отговорна. Първо, гласово разпознаване с достатъчно високо качество, дори при акценти, фонов шум или лоши връзки. Второ, актуална таблица за маршрутизиране: ако отделите се променят, хората сменят функции или се създават нови екипи, без системата да бъде актуализирана, пренасочването видимо се влошава. Трето, път за ескалация към човек, така че обаждащ се, който заседне в системата, да не попадне в цикъл, а в рамките на ограничен брой стъпки да достигне до човек. Това съответства на начина, по който се преценява и в каква работа може AI да поеме в обслужването на клиенти: автоматизацията на първия контактен момент работи най-добре, когато ескалацията към човек е добре изградена, а не когато липсва.
Резултатът за тази задача не е фиксиран закон. Компания с малка, обозрима клиентска база и много повтарящи се, прости въпроси може да остави автоматизацията да поеме по-голяма част от телефонния трафик, отколкото компания със сложни, технически продукти, при които всеки разговор е малко по-различен. Естеството на организацията също играе роля: вътрешен телефонен трафик между колеги, като пренасочване в рамките на екип, е по-предвидим от външния клиентски контакт. Точно затова сканиране задача по задача дава повече резултат от общо твърдение за „автоматизиране на телефонията“ — точно както при изграждането на каква работа може AI да поеме в отдел „Снабдяване“ резултатът силно зависи от това доколко стандартизирани вече са основните процеси.
Тази страница описва задачата в общ смисъл; как това ще се прояви за конкретна телефонна линия, функция на рецепция или отдел, зависи от действителния обем разговори, сложността на въпросите и качеството на съществуващите системи. Безплатното бързо сканиране на ftetoai дава, въз основа на дванадесет въпроса, без акаунт, първоначална индикация коя част от часовете в един профил на длъжност днес може да бъде поета от AI. Пълното работно сканиране, което навлиза по-дълбоко в отделните задачи и системи, все още е в процес на разработка.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.