我们已经准备好了,你呢?

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几周前,我写了一篇博客文章,讲述了如何进行一次伟大的对话,无论是人对人还是人对机器(又名“思考机器”);设计任何对话都不容易。你要确保它包含大量准确的信息,你要用客户能理解的语言说话,你要尊重客户的时间。简言之,一次精彩的谈话可以帮助客户快速愉快地实现他们想要的目标。

人类天生就是伟大的健谈者。毕竟,我们已经交谈了60000多年,所以这是我们的第二天性。在过去的140年里,我们已经掌握了电话交谈,现在我们了解了基本的电话礼仪,如非自然的停顿、意外的背景噪音和人类情感对有效通话的影响。另一方面,机器几年前才出现在手机上,所以没有多少关于如何让它们成为伟大的健谈者的编程。

在Replicat,我们正在教机器如何解决电话上的第一层客户服务问题,我们将找出什么是令人愉快的人机对话作为优先事项。就像阿西莫夫和他的机器人三定律一样,我们创造了人与机器通信的三定律,我们迫不及待地想与你们分享它们。

对话速度就是一切上次你问问题后7到10秒没有得到回复是什么时候,因为对方处于静音状态?可能是昨天。你记住这样的案例是有原因的;他们觉得很奇怪。我们希望人们立即做出反应,否则我们会感到沮丧。

现在想象一个对话,每次你结束对话,需要7到10秒才能得到回应。实际上,这在大多数机器对人的对话中非常常见——机器“添加”虚拟打字或纸面拖沓的音频文件,以使暂停感觉更自然,因为解决机器的延迟非常困难。

在Replicat,我们了解客户希望进行流畅的对话,因此我们设计的技术能够在不到一秒钟的时间内做出响应,就像人类一样。这需要建立一个最先进的电话系统,一个可以在毫秒内思考的人工智能大脑,以及更多协同工作以确保对话速度的子系统。

会话的准确性同样重要即使是训练有素的代理也不总是能理解客户所说的一切。在客户通话过程中,可能会有背景噪音、语言障碍或日常干扰。然而,我们希望对方理解我们,如果他们不理解,我们就会感到沮丧。IVR或AI系统的

低精度也会导致沮丧;客户试图通过猜出正确的关键字(如AGENT)来“游戏”系统,或者更快地返回与AGENT交谈。一旦发生这种情况,对话就结束了,大喊大叫的比赛就开始了。然而,许多人工智能系统无法进行流畅的对话,因为它们的底层模型缺乏处理速度、准确性,最重要的是缺乏上下文意识。为了在对话中推断出意思,一个人必须理解所有的回答。这对人类来说非常容易,因为语境意识是通过日常对话经验获得的。

然而,在“思维机器”的上下文中,它可能会问,“在过去的12个月里,你看过这种疾病的医生吗?”。如果回答是“我上周去了诊所”,典型的机器可能很难理解这是一个细微的“是”。这对我们人类的耳朵来说是显而易见的,但只有一台精密的机器才能理解这一点。

另一个重要元素是,在模型学习改进上下文意识时,能够不断对其进行再培训。想象一下,如果有人问打电话的人:“你准备好了吗?”,他们的回答是“加油”。对话模型不太可能接受过这方面的培训,因此必须快速提出后续问题以推进对话。一旦“思考机器”得到一个明确的答案是肯定的,这个确认可以用来自动重新训练模型,以识别相关短语,从而随着时间的推移变得更加智能。如果没有一个强大、持续的学习系统,即使是一台善意的机器也会很快失去上下文。

设计一个表达性的声音是必要的还有一个我们在对话中所期望的品质,那就是与一个有情感、协调和表达性声音的人交谈。它不一定是一个完美的声音,具有好莱坞般的品质,但它应该是富有表现力的。

在长时间的谈话中,当重点放在关键词上不够突出、问题不总是清晰、声音单调时,很难保持专注。在简短的语音邮件录音中,它可能会被忽略,但在完整的对话中则不会。虽然说什么以及说得有多快要重要得多,但拥有一个富有表现力的声音是锦上添花,尤其是如果你希望在机器和人类之间进行有意义的对话。

Replicant的快速、智能和引人入胜的“思考机器”可以帮助您在手机上立即解决一级客户服务问题。当我们构建Replicat以创建更短、更有效的通话来取悦客户时,我们坚持不懈地关注这三个指导原则。我们希望您也会惊喜地看到,您非常喜欢与Replicant交谈。访问我们的网站,倾听自己的声音。

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