Odgovarjanje na dohodne telefonske klice in preusmerjanje k pravi osebi ali oddelku je naloga, ki se na prvi pogled zdi preprosta za avtomatizacijo: pride vprašanje, to vprašanje se prepozna, pogovor gre na pravo mesto. V praksi to spada v kategorijo delno, s človeškim nadzorom kot varovalno mrežo za primere, ko presoja spodleti.
Os stika s strankami dosega nizko oceno (1), in to je najpomembnejši razlog, da popolna avtomatizacija tukaj ni samoumevna. Telefonski pogovor je po definiciji neposreden stik s stranko, dobaviteljem ali drugo zunanjo stranko, pogosto v trenutku, ko oseba že čuti neko napetost ali nujnost: pritožbo, motnjo, napačen račun. Napačno ocenjen pogovor, ki pristane pri napačnem oddelku, ali klicatelj, ki ima občutek, da govori s sistemom, medtem ko pričakuje človeka, neposredno prizadene odnos s to stranko. Pri podjetju, kjer telefonski prometi večinoma sestavljajo standardna vprašanja — uradne ure, spremembe naslova, posredovanje preprostega zahtevka za status — je stanje drugačno kot pri podjetju, kjer imajo klicatelji pogosto težavo, ki zahteva razlago in občutek.
Strukturiranost dosega nizko oceno 2: vprašanje za telefonskim klicem vnaprej ni znano, klicatelj se izraža prosto, uporablja žargon ali ravno ne pravi izraz, kontekst pogovora pa je treba zgraditi v živo. To otežuje pravilno oceno pravega cilja. Hkrati obseg dosega oceno 5: telefonija je po definiciji naloga z veliko ponavljanja, in ravno pri visokem obsegu je privlačno del tega avtomatizirano prestreči. Ta napetost — nizka strukturiranost, a visok obseg — je natanko razlog, zakaj se prepoznavanje govora danes uporablja za prvo, grobo filtriranje: je to vprašanje za službo za stranke, finančni oddelek ali določeno contaktno osebo. Natančnejša presoja, zlasti pri dvomu ali pri klicatelju, ki postavlja več vprašanj hkrati, ostaja delo ljudi.
Os fizičnosti dosega oceno 4, ugodno za avtomatizacijo: ni potrebnega fizičnega dejanja, pogovor poteka popolnoma digitalno prek telefonske centrale ali voip-sistema. Stroški napak dosegajo povprečno oceno (3): napačno preusmerjen klic je neprijeten, vendar običajno ni nepopravljiv, oseba pokliče nazaj ali je vseeno preusmerjena. Skladnost dosega relativno ugodno oceno 4, ker samo preusmerjanje običajno ne prinaša zakonskih obveznosti — to se spremeni, ko pogovor preide v zapisovanje osebnih podatkov ali občutljivih informacij, za katere veljajo lastne zakonske zahteve.
Tehnologija, ki tukaj danes deluje, je prepoznavanje govora: pretvarjanje govorjenega jezika v besedilo in prepoznavanje namena, v kombinaciji s tabelo usmerjanja, ki določa, kateri oddelek ali oseba ustreza kateremu tipu vprašanja. Za preprosta, pogosta vprašanja — klicatelja, ki želi finančni oddelek, ali povprašuje po določenem sodelavcu po imenu — je to zdaj precej zanesljivo. Za bolj zapletene ali čustveno nabite pogovore, kjer klicatelj takoj ne pove, kam želi, ostaja človek varnejši člen.
Tri pogoje določajo, ali je avtomatizacija tu odgovorna. Prvič, prepoznavanje govora zadostne kakovosti, tudi pri naglasih, hrupu v ozadju ali slabih povezavah. Drugič, aktualna tabela usmerjanja: če se oddelki spremenijo, ljudje zamenjajo funkcijo ali nastanejo nove ekipe, brez da bi se sistem posodobil, se preusmerjanje vidno slabša. Tretjič, pot za eskalacijo k človeku, tako da klicatelj, ki se zatakne v sistemu, ne pristane v zanki, temveč v omejenem številu korakov pride do osebe. To se ujema s tem, kako se ocenjuje tudi katero delo lahko AI prevzame na službi za stranke: avtomatizacija prvega stika deluje najbolje, ko je eskalacija k človeku dobro urejena, ne pa, ko je ni.
Rezultat za to nalogo ni fiksno pravilo. Podjetje z majhno, pregledno bazo strank in veliko ponavljajočih se, preprostih vprašanj lahko prepusti avtomatizaciji večji del telefonskega prometa kot podjetje s zapletenimi, tehničnimi izdelki, kjer je vsak pogovor rahlo drugačen. Tudi narava organizacije igra vlogo: interni telefonski promet med sodelavci, kot pri preusmerjanju znotraj ekipe, je bolj predvidljiv kot zunanji stik s strankami. To je natanko razlog, zakaj scan po nalogah prinese več kot splošna izjava o 'avtomatizaciji telefonije' — enako kot pri vzpostavljanju katero delo lahko AI prevzame pri nabavi, kjer rezultat močno odvisen od tega, kako standardizirani so že osnovni procesi.
Ta stran opisuje nalogo v splošnem smislu; kako se to izteče za določeno telefonsko linijo, funkcijo sprejemne pisarne ali oddelek, je odvisno od dejanskega obsega pogovorov, kompleksnosti vprašanj in kakovosti obstoječih sistemov. Brezplačni quickscan podjetja ftetoai na podlagi dvanajstih vprašanj, brez računa, poda prvo indikacijo, kateri del ur v profilu delovnega mesta je danes mogoče prevzeti z AI. Celovit delovni scan, ki podrobneje obravnava posamezne naloge in sisteme, je še v izdelavi.
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.