首先，你需要了解你最需要帮助的地方。例如，我们注意到客户的一个常见问题是需要解决重复的查询。
但是，检查支持单据并找到共同主题对于形成客户需求的具体想法是必要的。检查您的票务平台统计数据并导出常见问题列表。然后，在开始训练您的 AI 聊天机器人之前，创建一个回答这些问题的文档。
此外，确定您的产品或服务中客户需要帮助的领域。如果您的客户在某个特定流程上遇到困难，就会产生很多问题。而针对这些流程制定有针对性的 SOP 将帮助他们解决这些问题。
进行数据分析
确定客户需求领域后，就该专注于数据分析了。看看您的知识库是否包含所有常见客户问题的答案。
最好的方法之一就是按原子性 兼职数据 对知识库进行排序。简单来说，这指的是为每个小过程创建一篇文章的过程。
举个例子，对于我们最近合作的一家 BFSI 巨头，我们将其有关信用卡的文档解析为以下文章：
- 什么是信用卡？
- 如何导航至信用卡申请？
- 申请信用卡需要哪些文件？
当您以这种方式订购文件时
您将可以一览以前检查中可能遗漏的任何文件。此外，由于这些文件现在有了适当的标题，人工智能将更容易找到问题的正确答案。
当你训练聊天机器人时，这些标题还将帮助你编写在步骤 1 中找到的重复问题的不同版本。由于这些聊天机器人以“意图”为依据进行操作，因此在训练数据中包含问题的不同版本将有助于聊天机器人给出更准确的答案。
执行试点计划
由于您的 AI 实现需要经过多次迭代才能完美，因此现在是为小规模客户群推出 AI 聊天机器人的时候了。
大多数客户会向特定客户推出该产品，并在几周内评估 AI 聊天机器人。评估完成后，您会发现文档中的空白，这可以帮助您创建新内容，以便在您重新迭代时让您的 AI 聊天机器人更加智能。
您的人类代理仍需要处理更复杂的问题。他们只是有更多时间来解决这些问题。
根据我们的经验，人工智能还能让这 商店可确保客户能够轻松 些团队拥有更大的权力来做出影响企业收入的战略决策。
此外，在将 AI 用于帮助中心之前，你还需要考虑的另一件事是该技术可能存在的缺点。让我们来看看。
添加内容并重新训练
向您的知识库添加新文章或文档以填补内容空白并重新训练您的 AI 聊天机器人。这将创建一个可以服务于更多受众的 AI 聊天机器人。
随着您不断重复这四个过程，您将开始获得更多创新的 AI 聊天机器人。当您的客户服务帮助中心 AI 拥有更多答案时，它将自动解决更多查询并改善客户体验。
该框架涵盖了生成式 AI 实施的所有基础。另一个值得探 新加坡电话号码 索的方面是AI 可能为客户服务团队带来的 职业发展变化。
请记住，生成式人工智能可以提供更好的服务，但它不会取代人类代理。
人工智能在客户服务方面的缺点
虽然人工智能确实可以帮助您扩展客户服务帮助中心，但当前的技术也存在一些缺点。这些是：
- 幻觉——尽管人工智能变得更加准确，但它仍然会给出错误的信息。大多数公司通过启用 RAG来解决这个问题。
- 缺乏同理心——人工智能有时会给出与您的品牌基调不符的机械答案。这可以通过适当的微调和训练来标准化。
- 安全风险——人们对人工智能的数据使用存在一定程度的担忧。