学习，新技术已经改变了呼叫中心座席与客户互动的方式。现在，生成式人工智能已经出现，行业专家认为，这项技术将成为人们经历过的最具变革性的技术。
生成式人工智能是人工智能的一种新发展，能够根据提示生成会话文本，在ChatGPT于2022年底推出之前，它一直是一个小众术语。从那以后，生成式人工智能占据了从电子商务、医疗保健到教育和旅游等行业的新闻头条和对话。这有着充分的理由，任何为客户和消费者提供定期支持的企业都将从生成式人工智能中获得巨大利益。
适应性强的联络中心已经在尝试在日常运营中部署生成式人工智能的各种可能性。在最有希望的用例中，人工智能将为联络中心座席带来新的效率，为客户带来更好的结果，并帮助企业获得比以往更高的客户满意度评级。
是什么让生成式人工智能自然而然地适合联络中心?
ChatGPT和类似的生成式人工智能工具，包括微软的Bing和谷歌的Bard，使用自然语言处理，以人类语言(而不是编程语言)与用户即时交流。为了增加另一层复杂性，机器学习算法使人工智能能够随着用户与技术交互，并提供反馈而提高其性能。
正如人们所想象的那样，生成式人工智能具有与用户进行实时对话并从中学习的能力，对呼叫中心行业有着巨大的影响。聊天机器人可能是人们第一个在联络中心行业广泛使用生成式人工智能技术的地方。考虑到这项技术能够根据个人用户的输入产生自然的、情境感知的响应，这是一个很容易的选择。
与目前大多数聊天机器人不同，生成式人工智能可以从之前的互动中学习，并适应客户反馈。这使得快速、引人入胜的回应感觉更人性化，而不是像机器人和脚本一样。在生成式人工智能出现之前，聊天机器人只能回应与一组预先编程的主题和答案相一致的询问。但经过生成式人工智能增强的聊天机器人几乎可以回答用户输入的任何问题，提供更个性化的服务和更多的首次解决方案。
从客户的角度来看，由生成式人工智能驱动的联络中心提供了更加个性化、有效和快速的支持。但客户并不是唯一从生成式人工智能中受益的用户。企业的内部团队通过人工智能支持的机器人流程自动化(RPA)获得了流线型分析报告的优势。展望未来，从客户解决方案数据中提取见解所需的繁琐人工流程将变得过时。与其相反，生成式人工智能助手将综合会话情绪和模式，提供即时见解，以便企业可以提高效率，改进操作。
除了使挖掘数据更容易获得洞察力之外，生成式人工智能还可以帮助企业将关键要点付诸实践。作为一种入职工具，生成式人工智能可以优化培训材料，以适应个人学习风格，并模拟客户互动，这样企业就可以在与真实客户接触之前练习他们的技能。同样，在实时对话中，生成式人工智能可以为座席提供针对个别客户的新鲜脚本和内容，从而提高满意度和解决率。
探索流程增强以保持领先于人工智能发展曲线
生成式人工智能正在迅速发展，将该技术应用到企业的联络中心运营中只是第一步。为了跟上技术进步的步伐，必须优先考虑对人工智能的持续改进以及与现有技术和流程的集成。这些增强功能可以通过提供更加个性化和主动的支持来简化操作、降低成本并改善客户体验。
•改善公民用户的人工智能输出：公民开发人员增强了内部应用程序功能，可以快速更新以前的聊天机器人，这已被证明是必不可少的。但随着生成式人工智能的兴起，人们将看到越来越多的联络中心利用公民用户来改进和完善人工智能输出。
公民用户将能够熟练地解释生成式人工智能输出并纠正错误以训练模型。这个过程可能需要多次迭代才能达到预期的结果，但每次重复都会使人工智能变得更加准确和高效。
•快速跟踪案例群：生成式人工智能使用户能够通过即时分析类似案例并根据先前成功的结果推荐下一步骤来加速案例群。这可以包括确定具有解决特定问题的最相关技能和专业知识的团队成员，然后提出建议的解决策略。最终，这使代理能够加快解决问题的过程，从而更快地实现解决方案。
在这一过程中，生成式人工智能可以自动向客户更新进度，以保证解决方案即将到来，从而减少客户的挫折感和不确定性。用户还可以使用生成式人工智能来分析客户反馈和情绪，以便在下次遇到类似情况时确定需要改进的地方。
•增强预测分析:生成式人工智能可以通过实现更先进、更准确的预测来支持用户现有的预测分析模型。这是可能的，因为生成式人工智能能够理解更大、更多样化的数据集。持续的学习过程将使人工智能能够适应不断变化的客户行为和偏好。反过来，这将带来更个性化的支持和更快的转换。在分析趋势时，人工智能可以预测并主动解决客户未来的需求，增加了另一层个性化。
驱动持续适应性以利用生成式人工智能
通过将人工智能辅助集成到面向客户的工具和后端操作中，用户可以更快、更有效地执行客户解决方案。但要充分利用生成式人工智能的好处，企业需要推动持续改进，以确保技术满足客户和内部团队的需求。这需要一种战略方法，包括持续的培训和发展，对人工智能性能的定期评估，以及致力于识别优化和创新的新机会。
这里描述的用例只是冰山一角。人们刚刚开始想象生成式人工智能在联络中心的可能应用。企业的团队会是早期采用者，还是会落后?
