Решение для контакт-центров на базе искусственного интеллекта должно быть достаточно умным, чтобы понять, когда нужно позвать «живого» оператора.
Компания Genesys провела ежегодное мероприятие G-Summit Moscow, на котором представила возможности своих решений для контакт-центров и ряд практических кейсов по их применению.
Мартин Веселка, вице-президент Genesys по Восточной Европе, отметил три основные особенности ПО компании. Во-первых, это большое внимание системам обмена сообщениями. По статистике, это главный канал общения людей в возрасте от 23 до 34 лет. Поэтому работе с мессенджерами в Genesys уделили особое внимание.
Второе, что отметил Веселка — Blended AI, «смешанный искусственный интеллект» Genesys. «Обычный» искусственный интеллект может мгновенно решать простые, стандартные проблемы. Но в ситуациях сложных буксует и, кроме того, в некоторых случаях для принятия решения клиенту нужно общение с живым человеком. Kate, интеллектуальная система Genesys, как утверждают в компании, обеспечивает бесшовную интеграцию процесса обслуживания ботами и операторами.
Третья особенность решений Genesys — предиктивная маршрутизация запросов. При передаче запроса от бота к оператору учитывается весь накопленный массив знаний о нем, в том числе — его поведение в текущей сессии. И запрос переводится не первому свободному оператору, а оператору, имеющему навык в решении конкретной проблемы и, при этом, имеющему высокий «индекс совместимости» с данным клиентом.
Скажем, пассажир ищет авиабилет. Он смотрит предложения в эконом-классе, переходит на страничку бизнес-класса, но, посмотрев на цены, возвращается обратно. Оценив поведение клиента Kate решает, что он небезнадежен и что если ему предложить скидку, процентов в десять, то можно склонить его к «бизнесу».
Поскольку обсуждение деталей (например — дискуссия о преимуществах бизнес-класса на длинных перелетах) может оказаться слишком сложной для бота, искусственный интеллект начинает подыскивать свободного оператора. Первый найденный оператор — женщина «от 30 до 40» — сочтена системой не слишком подходящим собеседником, поэтому искусственный интеллект ищет дальше, пока не находит мужчину около 50, сверстника клиента, которому и перепоручает агитацию за «бизнес».
В клиентских кейсах, от бельгийского подразделения банка ING и российского оператора «ЭР-Телеком», впрочем, упор делался на решение более традиционных задач. ING Belgium за счет внедрения решения Genesys, позволившего улучшить управление всеми видами взаимодействие с клиентами, за год увеличил прибыль на 15%. «ЭР-Телеком», объединив процессы цифровых коммуникаций, вдвое увеличил число параллельно обрабатываемых обращений, а стоимость обработки обращения вдвое понизилась. При этом внедрение решения заняло всего четыре месяца.
.jpg)
