Kunstig intelligens (AI) har forvandlet kontaktcentre og forbedret kundeoplevelser og operationel effektivitet. Det er dog vigtigt at erkende, at AI er et overordnet begreb, der omfatter forskellige delområder og teknikker. I dette blogindlæg ser vi nærmere på AI’s bemærkelsesværdige indvirkning på kontaktcentre og tilbyder en ordliste over vigtige AI-termer, der bruges i branchen i dag.

Hvad er kunstig intelligens (AI)?

Kunstig intelligens (AI) er et område inden for datalogi, der fokuserer på at skabe intelligente maskiner, der kan lære, resonnere og udføre opgaver som mennesker. Det omfatter teknikker som maskinlæring, naturlig sprogbehandling og dataanalyse.

Kunstig intelligens er altafgørende for kontaktcentre på grund af dens transformative indvirkning på kundeoplevelser og driftseffektivitet. Kontaktcentre kan tilbyde hurtig og personlig support ved at udnytte AI, hvilket reducerer svartiderne betydeligt og øger den generelle kundetilfredshed.

Fordelene ved AI i kontaktcentret

AI’s evner til at forudsige kundebehov, beregne opkaldsvolumen og identificere nye tendenser, for blot at nævne nogle få fordele, gør det muligt for kontaktcentre at administrere ressourcer og levere proaktiv og ubesværet service. Intelligent opkaldsrouting og realtids beslutningsmæssig støtte optimerer agenternes præstation yderligere, hvilket resulterer i hurtigere problemløsning og forbedrede løsningsrater ved første kontakt.

Desuden giver AI-drevet sentimentanalyse og kvalitetsovervågning uvurderlig indsigt i kundefølelser og agentpræstation, hvilket fremmer løbende forbedringer. At omfavne AI løfter ikke kun kundeinteraktioner, men strømliner også processer, så kontaktcentre kan blive mere fleksible, kundecentrerede og konkurrencedygtige i nutidens dynamiske erhvervsliv.

Her er fem fordele ved AI i kontaktcentret:

• Forbedret CX: AI-drevne virtuelle agenter kan yde øjeblikkelig support 24/7, reducere kundernes ventetid og tilbyde personlige svar, hvilket forbedrer kundetilfredsheden.
• Datadrevet indsigt: AI-analyser kan behandle store mængder data fra interaktioner, så kontaktcentre kan identificere tendenser, kundepræferencer og problemområder, hvilket giver mulighed for bedre beslutningsgrundlag og målrettede forbedringer.
• Omkostningsbesparelser: AI-drevet automatisering kan håndtere rutineforespørgsler, reducere arbejdsbyrden for menneskelige agenter og give virksomheder mulighed for at strømline deres arbejdsstyrke, hvilket resulterer i omkostningsbesparelser.
• Konstant udvikling: AI-systemer kan løbende lære: AI-systemer kan løbende lære af nye data, forbedre deres svar over tid og holde sig opdateret med de nyeste oplysninger for at levere præcis og relevant support.
• Skalérbarhed og fleksibilitet: AI-drevne kontaktcentre kan nemt skaleres til at håndtere stigende opkaldsvolumener og tilpasse sig skiftende kundekrav, hvilket sikrer problemfri drift under spidsbelastninger og uventede begivenheder.

Din uundværlige A til Z-ordliste over kunstig intelligens

Læs AI-ordlisten nedenfor for at lære mere om, hvordan de AI-værktøjer, du bruger, fungerer.

A

Agent Assist: AI-drevne værktøjer, der giver realtidsvejledning og forslag til agenter, hvilket forbedrer deres produktivitet og kundeinteraktioner.

Automated Speech Recognition (ASR): AI-teknologi, der er specifikt designet til at konvertere talesprog til tekst præcist og effektivt.

B

Bard: Mød Bard, Googles banebrydende samtale-AI drevet af LaMDA (Language Model for Dialogue Applications). Ligesom ChatGPT har Bard avancerede funktioner med den ekstra fordel, at den henter information direkte fra internettets enorme vidder.

Bayesian network: Dyk ned i sandsynlighedens verden med Bayesian-netværket, en intelligent model, der præcist estimerer sandsynligheden for, at begivenheder udfolder sig. Ved at udnytte AI’s utrolige hastighed kan Bayesianske netværk effektivt analysere store datasæt, hvilket gør AI til en værdifuld allieret i skabelsen af disse modeller.

BERT: Træd ind i en verden af naturlig sprogbehandling på næste niveau med BERT, en genial deep-learning-model skabt af Google. BERT er designet specifikt til opgaver som besvarelse af spørgsmål, stemningsanalyse og oversættelse og er en stærk kraft til at forstå og fortolke menneskeligt sprog.

Bing search: Oplev vidunderne i Bing Search, Microsofts enestående søgeværktøj med maskinlæring. Med neurale netværk går det ud over traditionelle søgemaskiner og forstår virkelig brugerforespørgsler for at give de mest relevante resultater og endda generere nyt tekstbaseret indhold og billeder.

Bots: Vi præsenterer bots, de alsidige tekstbaserede programmer, der bringer automatisering og information til vores fingerspidser. Disse intelligente assistenter, også kendt som chatbots, kan enten udføre specifikke foruddefinerede opgaver eller prale af sofistikerede funktioner, der forbedrer den måde, vi interagerer med teknologi på.

C

Call Analytics: AI-drevet analyse af opkaldsoptagelser og data for at udvinde værdifuld indsigt, identificere tendenser og forbedre agentens præstation.

Chatbot: En AI-drevet virtuel assistent, der er designet til at deltage i tekstbaserede samtaler med kunder og give øjeblikkelige svar og hjælp.

ChatGPT: ChatGPT er en samtale-AI, der kører på GPT, en sprogmodel, der bruger naturlig sprogbehandling til at forstå tekstbeskeder, besvare spørgsmål eller generere indhold.

D

Data privacy: I nutidens AI-drevne landskab er opretholdelse af databeskyttelse og etiske principper af afgørende betydning, når det kommer til håndtering af kundedata og interaktioner. Det indebærer en gennemtænkt og omhyggelig undersøgelse af de etiske og juridiske implikationer omkring brugen af kunstig intelligens, som sikrer, at kundernes rettigheder og interesser til enhver tid bliver beskyttet.

E

Emotive AI: AI-teknologi, der registrerer og fortolker menneskelige følelser gennem ansigtsudtryk, tonefald og andre signaler, hvilket muliggør personaliserede interaktioner.

F

Feature engineering: Funktionsteknik er udvælgelse af specifikke funktioner fra rådata, så et system ved, hvad det skal lære, når det trænes.

Feature extraction: Funktionsekstraktion er, når en maskine bryder input ned i specifikke funktioner og bruger disse funktioner til at klassificere og forstå det. I billedgenkendelse kan et specifikt element i et billede defineres som en funktion, og funktionen bruges til at forudsige sandsynligheden for, hvad et helt billede kan være.

G

Generative AI: Generativ AI behandler prompts ved at identificere mønstre og bruge disse mønstre til at producere et output, der stemmer overens med dens oprindelige læring, som et svar på et spørgsmål, tekst, billeder, lyd, video, kode og endda syntetiske data.

I

Intelligent routing: AI-baseret call routing-system, der dirigerer kunder til den bedst egnede agent baseret på deres forespørgsel, historiske data og agentens færdigheder.

Image recognition: Billedgenkendelse er en maskinlæringsproces, der bruger algoritmer til at identificere objekter, personer eller steder i billeder og videoer. Google Lens er et eksempel på billedgenkendelse.

K

Knowledgebase: Et centraliseret lager af information og løsninger, som AI-drevne systemer kan få adgang til for at give nøjagtige og konsekvente svar til kunderne..

L

Large Language Models: LLM’er trænes på et stort historisk datasæt og bruger deres viden til at udføre en eller flere specifikke opgaver.

M

Machine Learning: En AI-tilgang, der gør det muligt for systemer at lære fra data uden eksplicit programmering og forbedre ydeevnen over tid gennem erfaring.

N

Natural Language Processing (NLP): AI-teknologi, der gør det muligt for maskiner at forstå og fortolke menneskeligt sprog, hvilket muliggør interaktion med kunder gennem tale og tekst.

Natural Language Generation (NLG): Generering af naturligt sprog er, når en model behandler sprog og bruger sin forståelse til præcist at udføre en opgave, uanset om det er at besvare et spørgsmål eller skabe en disposition til et essay.

Natural Language Query (NLQ): En naturlig sprogforespørgsel er et skriftligt input, der ser ud, som hvis det blev sagt højt, hvilket betyder ingen specialtegn eller syntaks. Neutrale netværk: I relation til AI er et neuralt netværk en computeriseret replikation af en menneskehjernes neurale netværk, der lader et system udvikle viden og lave forudsigelser på samme måde som den menneskelige hjerne.

O

Omnichannel: En kundecentreret tilgang, der integrerer forskellige kommunikationskanaler (f.eks. tale, chat, e-mail, sociale medier) for at tilbyde sømløse interaktioner.

OpenAI: OpenAI er et forskningslaboratorium for kunstig intelligens, som har skabt GPT, DALL-E og andre AI-værktøjer.

P

Predictive Analytics: AI-drevet dataanalyse, der bruger historiske data til at forudsige fremtidige resultater og kundeadfærd, hvilket hjælper med proaktiv beslutningstagning.

Q

Quality Monitoring: AI-drevet evaluering af agentinteraktioner for at vurdere performance, compliance og kundetilfredshed.

R

Robotic Process Automation (RPA): Brugen af AI-drevne bots til at automatisere gentagne opgaver, hvilket forbedrer effektiviteten og nøjagtigheden i kontaktcenterets drift.

Real-time Decision Support: AI-værktøjer, der hjælper agenter under kundeinteraktioner og giver relevante oplysninger og forslag til at forbedre servicekvaliteten.

S

Sentiment Analysis: Brugen af AI til at bestemme den følelsesmæssige tone i kundeinteraktioner, hvilket hjælper kontaktcentre med at måle kundetilfredshed og stemning.

Speech Recognition: AI-teknologi, der konverterer talt sprog til tekst, hvilket muliggør stemmeinteraktioner og transskribering af kundesamtaler.

T

Training data: Træningsdata er det, en maskine får til at lære fra, så den kan udføre sine fremtidige opgaver.

Transfer learning: Transfer learning er en maskinlæringsteknik, hvor en forudtrænet model bruges som udgangspunkt for en ny opgave.

U

Unsupervised learning: Unsupervised learning er, når et system overlades til at finde mønstre og drage konklusioner og indsigter fra data uden menneskelig indblanding. Det er det modsatte af supervised learning. 

V

Virtual Assistant: En AI-drevet applikation, der interagerer med kunder på en menneskelignende måde, yder assistance, besvarer forespørgsler og guider dem gennem processer.

Virtual Queue Management: AI-drevet system, der optimerer kundernes ventetid og agenternes tilgængelighed og sikrer effektiv viderestilling og håndtering af opkald.

Virtual Reality (VR): VR er software, der ved hjælp af en sensorisk enhed fordyber brugerne i et tredimensionelt, interaktivt virtuelt miljø.

Udnyt styrken ved AI

AI er nøglen til at skabe fremragende kontaktcentre, løfte kundeoplevelsen og optimere driften. Hos Puzzel er vi dedikerede til at udnytte kraften i AI til at levere innovative løsninger til vores kunder, så hver eneste kundeinteraktion bliver helt enestående.

Er du klar til at begive dig ud på din AI-rejse? Kontakt Puzzel i dag for at udforske vores avancerede AI-løsninger og frigøre det fulde potentiale i dit kontaktcenter. Sammen baner vi vejen for en lysere, kundecentreret fremtid!