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【看出海】亚马逊云科技帮助美的打造智能全球联络中心

作者:沧海一生笑2024发布时间:2024-07-29

关键字: [出海日城市巡展, Amazon Connect, 生成式Ai, 客户服务, 联络中心, 智能辅助, 通话总结]

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导读

李静怡女士在”智能产品行业论坛”上分享了亚马逊云科技Amazon Connect的生成式AI应用,帮助美的打造智能全球联络中心。她解释了如何利用生成式AI在客户交互、坐席辅助、通话总结和绩效评分等方面赋能联络中心各角色,提高服务效率。她还分享了美的与亚马逊云科技合作的案例,利用Amazon Connect构建全球统一的智能服务体系,带来实际业务收益。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共1900字,阅读时间大约是10分钟。

在当今时代,人工智能已经成为亚马逊成功的重要基因之一,并广泛应用于电商、物流配送、智能家居设备等领域。作为一家”客户至上”的公司,客户服务对于亚马逊来说至关重要。随着生成式人工智能技术的兴起,亚马逊开始思考如何将其应用于客服场景,为企业客户和亚马逊自身带来帮助。

在客户交互方面,生成式AI可以基于企业的知识文档,真正理解并回答客户的常见问题。与传统人工智能技术相比,生成式AI不仅能够匹配关键词并给出固定回答,更能够根据客户的具体问题,结合知识文档的内容生成相应的回复。这种方式可以为客户提供更加个性化和智能化的服务体验。

对于流程式的自助服务问题,例如客户需要预约上门维修或退货等,目前亚马逊主要采用传统的人工智能技术,通过匹配关键词并调用后台数据来处理。不过,随着生成式AI技术的不断发展,其中的”Agent”能力有望在未来替代传统方式,更好地覆盖这类工作流程。尽管目前Agent功能在某些场景下的速度相对较慢,但亚马逊已经开始支持新一代的云端模型,以期获得更快的响应速度。

为了更好地服务客户,亚马逊开发了云联络中心平台Amazon Connect,并将生成式AI对话机器人整合到其中。该平台可以通过多种渠道与客户互动,包括语音电话、文字聊天、社交媒体消息等。当客户通过任一渠道联系时,Amazon Connect都可以调用后台系统获取该客户的相关信息,例如购买记录、设备状态等。结合这些信息,生成式AI对话机器人就能够个性化地回答客户的常见问题。

不过,在语音电话和文字聊天等场景中,客户的耐心是有限的,因此对话机器人需要在很短的时间内作出回应,通常不超过5秒。基于这一考虑,亚马逊选择了合作伙伴Anthropic的Claude 3模型,该模型不仅生成速度快,而且价格低廉,非常适合应用于客服场景。一个简单的示例是,当客户询问”空调不制冷通常是什么原因,应该怎么处理”时,Claude 3模型只需2-3秒就能生成回答,而类似的GPT-4模型则需要15秒左右。这种快速响应对于保持良好的客户体验至关重要。

在坐席辅助方面,Amazon Connect的一体化坐席应用集成了基于生成式AI的辅助功能。该功能可以根据企业上传的服务文档,在客户提出问题时主动识别问题,并在理解文档内容的基础上,为坐席人员提供相关的解决方案建议。同时,它还可以匹配客户信息、分布操作指南和开工单等功能,从而提高坐席的首次解决率。通过这种方式,即使是新入职的坐席人员,在经过简单培训后也能够处理相对专业的问题,大大减少了培训时间。

一个真实案例是,当客户打电话反映空调出现故障时,生成式AI辅助功能可以根据企业文档总结出可能的原因,例如滤芯堵塞、增压泵问题等,并为坐席人员提供相应的处理建议。坐席人员只需根据这些建议与客户进行互动,就能高效地解决问题。在这个案例中,客户反映其空调智能出现了16次水流问题,生成式AI首先建议检查并更换可能堵塞的滤芯,当客户表示不是这个原因时,它又提出检查并重置一下增压泵。最终客户反馈问题得到解决。

另一个真实案例展示了Amazon Connect如何帮助坐席人员高效解决客户的空调故障问题。当客户打来电话反映空调智能出现问题时,坐席人员首先通过客户的电话号码验证了其账户信息,并调取了客户的设备报告,发现该空调在最近一小时内曾报告过16次水流问题。坐席人员将这一情况告知客户,并询问是否就是这个原因打来电话。

获得客户确认后,坐席人员依次提出了两个最常见的解决方案:第一是检查并更换可能堵塞的滤芯;第二是关闭并重新打开一下增压泵。客户反馈第二个方案解决了问题。在整个过程中,坐席人员能够快速高效地理解问题并提供解决方案,体现了Amazon Connect生成式AI辅助功能的优势。

在管理分析方面,Amazon Connect也充分利用了生成式AI的能力。首先,它提供了实时的对话分析和监控功能,可以基于传统AI模型识别关键词,如客户情绪差或坐席人员说了不当言论等,并及时提醒管理人员关注。

此外,生成式AI可以对通话记录进行总结,将10多分钟的录音或文字记录浓缩为几十个单词,快速呈现核心问题,极大提高了管理人员的工作效率。同时,生成式AI还可以根据预设的评分维度,对坐席人员的绩效进行评分,并给出改进建议。

一个示例是,当客户反映空调故障后,经过坐席人员的解释和派单处理后问题得到解决时,生成式AI可以对整个通话进行总结,评价坐席人员的表现并给出分数。在这个案例中,生成式AI给出了8分的评分,认为坐席人员能够明白客户的问题,提供有益的建议,并安排了工程师上门维修,整个交流清晰负责。不过,它也指出坐席人员使用了一些专业词汇,建议使用更简单的语言解释,以便客户更好理解。通过这种方式,管理人员无需亲自聆听录音,就能快速掌握通话内容和坐席表现,从而更好地管理和指导团队。

在实际应用中,美的作为一家国内知名的传统出海企业,利用Amazon Connect构建了全球智能服务体系,取得了显著的业务收益。美的集团2022年的整体营收达到3000多亿人民币,其中海外收入占比超过40%。该集团旗下拥有多个品牌,包括美的本身、东芝家电部门以及Camio等子品牌,形成了一个相对复杂的服务场景。

2021年下半年,美的制定了在全球范围内规范服务体系、构建统一系统的战略目标。到2022年,美的甚至将与亚马逊云科技的合作写入了年报和战略规划中,可见他们对海外服务的高度重视。

在实施过程中,美的不仅将语音电话接入到Amazon Connect,还将海外社交媒体渠道如WhatsApp的消息纳入其中。今年,他们还计划将北美和南美地区的智能家居App服务消息接入该平台,实现全渠道无缝覆盖。

关键的是,Amazon Connect已与美的自研的服务CRM系统iService实现了无缝对接。当客户的电话或聊天被转接到坐席时,坐席可以在iService界面上看到该客户的购买记录、工单记录等信息,有助于快速解决问题。

目前,美的已在全球14个国家完成了Amazon Connect的上线,有的国家先上线了基本的语音能力,有的则同时接入了社交媒体和网页App聊天等多种渠道。随着智能化能力的不断加入,如基于大语言模型的坐席辅助功能Amazon Connect Wisdom,美的的智能服务水平将进一步提升。今年第三季度,该功能将首先在美的北美地区上线。

使用Amazon Connect为美的带来了显著的收益。在第一个实施国家意大利,亚马逊云科技仅用不到13个小时,就帮助美的将当地的呼叫中心平台迁移到了Amazon Connect上,效率之高令人印象深刻。

此外,美的的运营成本下降了30%,客户放弃率也从20%左右降至5%,服务质量得到明显改善。美的全球海外客服部长赵发义先生对此给予了高度评价,认为Amazon Connect为传统出海企业带来了实际的业务收益。

展望未来,美的计划进一步整合Amazon Connect与iService,打造一个前后端一体化的智能服务体系。在这一系统中,无论客户通过何种渠道进线,都可以基于生成式AI获得智能自助服务;如需转接人工,坐席也可以借助生成式AI辅助功能快速解决问题;管理人员则能充分利用AI能力对通话进行分析、总结和绩效评估。

这一完整的服务链路,将覆盖从客户进线到坐席辅助,再到后台数据调用的全过程,实现服务的智能化和一体化。美的不仅计划在重点区域推广这一模式,未来还将在全球范围内逐步复制,以满足不同市场的服务需求。

总的来说,亚马逊通过Amazon Connect云联络中心平台,将生成式AI技术应用于客户交互、坐席辅助、管理分析等多个环节,为企业客户提供了智能化的客服解决方案,显著提升了服务效率和质量。这不仅体现了亚马逊将人工智能融入核心业务的战略布局,更为传统企业的数字化转型指明了方向。目前,Amazon Connect已拥有上万家企业客户,每天处理上千万次交互,可见其影响力与应用前景。

在生成式AI的大潮下,亚马逊将继续发挥自身在云计算、人工智能等领域的技术优势,助力更多企业实现智能化升级,提供卓越的客户体验。

总结

亚马逊云科技(AWS)为企业客户提供了一体化的云联络中心解决方案Amazon Connect,利用生成式人工智能(AI)赋能客户服务场景。该解决方案可以为客户提供24/7智能自助服务、辅助坐席人员快速解决问题、帮助管理人员分析通话数据和评估服务人员绩效,并支持IT人员快速构建和持续优化系统。

亚马逊云科技与美的集团合作,为其全球联络中心部署Amazon Connect,实现了快速部署、运营成本下降30%、放弃率从20%降至5%等显著收益。美的计划将该解决方案推广至全球,与其内部系统无缝集成,构建一体化智能客服体系。

生成式AI在客服场景的应用有助于提高服务效率和质量,但也需结合传统AI模型,并根据不同场景选择合适的模型。亚马逊云科技将持续优化生成式AI技术,为企业客户带来更多价值。

亚马逊云科技致力于利用人工智能优化客户服务,提升客户体验。生成式AI在客服领域的应用前景广阔,但仍需与传统模型相结合,并根据具体场景选择合适的模型和技术路线。亚马逊云科技将持续创新,为企业客户带来更多价值。


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