Kunstig intelligens (KI), bedre kjent som AI (Artificial Intelligence), har forvandlet dagens kundeservice gjennom optimaliserte kundeopplevelser og økt effektivitet. Det er imidlertid viktig å erkjenne at AI er et paraplybegrep som omfatter en rekke underkategorier og teknikker. I denne artikkelen skal vi fordype oss i AIs innvirkning på kontaktsentre, og tilby en ordliste over viktige begreper som brukes i bransjen i dag.

Hva er kunstig intelligens (AI)?

AI er et felt innen informatikk som fokuserer på å utvikle intelligente maskiner som kan lære, resonnere og løse komplekse oppgaver som mennesker.

Kunstig intelligens er avgjørende for kontaktsentre på grunn av dens transformative innvirkning på kundeopplevelser og operasjonell effektivitet. Kontaktsentre kan tilby umiddelbar og personlig støtte ved å utnytte AI, noe som reduserer responstiden betydelig og øker den generelle kundetilfredsheten.

Fordelene med AI i kontaktsenteret

AIs analysefunksjoner gjør det mulig for kontaktsentre å forutse kundebehov, forutsi anropsvolum og identifisere nye trender. Dette gir kontaktsentre mulighet til å administrere ressurser og levere sømløs kundeservice på en proaktiv måte. Intelligent anropsruting optimaliserer agentytelsen ytterligere, noe som fører til raskere problemløsning og redusert tid på å løse kundehenvendelser.

Dessuten gir AI-drevet sentimentanalyse og kvalitetsovervåking uvurderlig innsikt i kundenes følelser og agentytelse, noe som fremmer kontinuerlig forbedring. Å omfavne AI løfter ikke bare kundeinteraksjoner, men effektiviserer også prosesser. Slik kan kontaktsentre bli mer fleksible, kundesentrerte og konkurransedyktige i dagens dynamiske forretningslandskap.

Her er fem fordeler med AI i kontaktsenteret: 

• Forbedret kundeopplevelse (CX): AI-drevne virtuelle agenter kan gi umiddelbar support 24/7, redusere ventetidene for kundene og tilby personlig tilpassede svar, og forbedre kundetilfredsheten.
• Data-drevet innsikt: AI-analyse kan behandle enorme mengder data fra interaksjoner, slik at kontaktsentre kan identifisere trender, kundepreferanser og smertepunkter, noe som muliggjør bedre beslutningstaking og målrettede forbedringer.
• Kostandbesparelser: AI-drevet automatisering kan håndtere rutinemessige forespørsler, redusere arbeidsmengden på menneskelige agenter og tillate bedrifter å strømlinjeforme arbeidsstyrken, noe som resulterer i kostnadsbesparelser.
• Kontinuerlig læring: AI-systemer kan kontinuerlig lære av nye data, forbedre svarene deres over tid og holde seg oppdatert med den nyeste informasjonen for å levere nøyaktig og relevant støtte.
• Skalerbarhet og fleksibilitet: AI-drevne kontaktsentre kan enkelt skalere for å håndtere økende anropsvolumer og tilpasse seg endrede kundekrav, og sikre sømløs drift under høye perioder og uventede hendelser.

Din essensielle A til Å ordliste for kunstig intelligens

Les vår AI-ordliste nedenfor for å lære mer om hva ulike AI-begrep betyr og hvordan de fungerer.

A

• Agent Assist: AI-drevne verktøy som gir sanntidsveiledning og forslag til agenter, og forbedrer deres produktivitet og kundeinteraksjoner.
• Automatisert talegjenkjenning (ASR): AI-teknologi spesielt utviklet for å konvertere talespråk til tekst nøyaktig og effektivt.

B

• Bard: Bard er Googles banebrytende samtalebaserte AI-verktøy av LaMDA (Language Model for Dialogue Applications). På samme måte som ChatGPT har Bard avanserte funksjoner, med den ekstra fordelen av å hente informasjon direkte fra internett.
• Bayesiansk nettverk: Bayesianske nettverk (BN) er en intelligent modell som nøyaktig estimerer sannsynligheten for at hendelser utspiller seg. Ved å utnytte den utrolige hastigheten til AI, kan Bayesianske nettverk effektivt analysere enorme datasett, noe som gjør AI til en verdifull alliert i å lage disse modellene.
• BERT: Ta språkbehandling til neste nivå med BERT, en dyplæringsmodell laget av Google. BERT er designet eksplisitt for oppgaver som å svare på spørsmål, gjennomføre sentimentanalyse og oversettelse, og er dyktig på å forstå og tolke menneskelig språk.
• Bildegjenkjenning: Bildegjenkjenning er en maskinlæringsprosess som bruker algoritmer for å identifisere objekter, personer eller steder i bilder og videoer. Google Lens er et eksempel på bildegjenkjenning.
• Bings søkefunksjon: Oppdag underverkene til Bing, Microsofts eksepsjonelle søkeverktøy for maskinlæring. Styret av nevrale nettverk, går den utover tradisjonelle søkemotorer, og forstår forespørsler for å gi de mest relevante resultatene og til og med generere nytt tekstbasert innhold og bilder.
• Bots: Bots er allsidige tekstbaserte programmer som bringer automatisering og informasjon til fingertuppene våre. Vanligvis kjent som chatbots, kan disse intelligente assistentene utføre spesifikke forhåndsdefinerte oppgaver, noe som forbedrer måten vi samhandler med teknologi.

C

• Chatbot: En AI-drevet virtuell assistent designet for å delta i tekstbaserte samtaler med kunder, og gi umiddelbare svar og assistanse.
• ChatGPT: ChatGPT er en samtalebasert AI-teknologi som bruker GPT-teknologi, en språkmodell som bruker naturlig språkbehandling for å forstå tekstmeldinger, svare på spørsmål eller generere innhold.

D

• Dyp læring (Deep Learning): Dyp læring er en læreprosess som brukes innenfor maskinlæring (se M). Denne metoden lærer datamaskiner å behandle data på en måte som er inspirert av den menneskelige hjernen. Dyp lærings-modeller kan gjenkjenne komplekse mønstre i bilder, tekst, lyder og andre data for å produsere nøyaktig innsikt og spådommer.

E

• Emotiv AI: AI-teknologi som oppdager og tolker menneskelige følelser gjennom ansiktsuttrykk, tonefall og andre signaler, som muliggjør personlig tilpassede interaksjoner.

F

• Funksjonsteknikk (Feature engineering): Funksjonsteknikk er å velge spesifikke funksjoner fra rådata slik at et system vet hva det skal lære når de trener.
• Funksjonsutvinning (Feature extraction): Funksjonsutvinning er når en maskin bryter inn input i spesifikke funksjoner og bruker disse funksjonene til å klassifisere og forstå det. Ved bildegjenkjenning kan et spesifikt element i et bilde defineres som en funksjon, og funksjonen brukes til å forutsi sannsynligheten for hva et helt bilde kan være.

G

• Generativ AI: Generativ kunstig intelligens behandler spørsmål ved å identifisere mønstre og bruke disse mønstrene til å produsere svar som stemmer overens med dens første læring, som et svar på et spørsmål, tekst, bilder, lyd, video, kode og til og med syntetiske data.

I

• Intelligent routing: AI-basert anropsrutingssystem som leder kundene til den mest passende agenten basert på deres søk, historiske data og agentferdigheter.

J

• Jasper: Jasper er et allsidig AI-verktøy som bistår bedrifter med innhold i form av bloggartikler, innlegg i sosiale medier, e-poster, tekst til nettside, og mer. Den bruker ikke en enkel GPT 3 API for å lage innhold, men bruker en kombinasjon av sin egen LLM og opplærte markedsførings- og salgsdata.

K

• Kunnskapsbase: En sentralisert depot av informasjon og løsninger som AI-drevne systemer kan få tilgang til for å gi nøyaktige og konsistente svar til kundene.
• Kvalitetsovervåking (Quality Monitoring): AI-drevet evaluering av agentinteraksjoner for å vurdere ytelse, samsvar og kundetilfredshet.

L

• Large Language Models (store språkmodeller): LLM-er er opplært på et stort historisk datasett og bruker kunnskapen deres til å fullføre en bestemt oppgave.

M

• Maskinlæring: En AI-tilnærming som gjør det mulig for systemer å lære av data uten eksplisitt programmering, og forbedre ytelsen over tid gjennom erfaring.

N

• Natural Language Processing (NLP): AI-teknologi som gjør det mulig for maskiner å forstå og tolke menneskelig språk, og tillater interaksjoner med kunder gjennom tale og tekst.
• Natural Language Generation (NLG): Naturlig språkgenerering er når en modell behandler språk og bruker sin forståelse til å fullføre en oppgave nøyaktig, enten det er å svare på et spørsmål eller lage en disposisjon for et essay.
• Natural Language Query (NLQ): Dette er en skriftlig innputt som fremstår som den ville blitt sagt høyt, noe som betyr ingen spesialtegn eller syntaks.
• Nevralt nettverk: I forhold til AI er et nevralt nettverk en datastyrt replikering av en menneskelig hjernes nevrale nettverk som lar et system utvikle kunnskap og lage spådommer på samme måte som den menneskelige hjernen.

O

• Omnikanal: En kundesentrert tilnærming som integrerer ulike kommunikasjonskanaler (f.eks. tale, chat, e-post, sosiale medier) for å tilby sømløse interaksjoner.
• OpenAI: OpenAI er et utviklingssenter for kunstig intelligens som skapte GPT, DALL-E og andre AI-verktøy.
• Opplæringsdata (Training Data): Opplæringsdata er det en maskin får å lære av for å fullføre fremtidige oppgaver.
• Overføringslæring (Transfer Learning): Overføringslæring er en maskinlæringsteknikk der en forhåndsopplært modell brukes som utgangspunkt for en ny oppgave.

P

• Prediktiv analyse: AI-drevet dataanalyse som bruker historiske data for å forutsi fremtidige utfall og kundeatferd, og hjelper til med proaktiv beslutningstaking.
• Personvern: I dagens AI-drevne landskap er det av største betydning å opprettholde datavern og etiske prinsipper når det gjelder håndtering av kundedata og interaksjoner. Dette innebærer en gjennomtenkt og grundig undersøkelse av de etiske og juridiske implikasjonene rundt bruk av AI, og sikrer at kundenes rettigheter og interesser forblir ivaretatt til enhver tid.

R

• Robotic Process Automation (RPA): Bruk av AI-drevne roboter for å automatisere repeterende oppgaver, forbedre effektiviteten og nøyaktigheten i kontaktsenteroperasjoner.

S

• Sanntids beslutningsstøtte: AI-verktøy som hjelper agenter under kundeinteraksjoner, og gir relevant informasjon og forslag for å forbedre tjenestekvaliteten.
• Sentimentanalyse: Bruk av AI for å bestemme den emosjonelle tonen i kundeinteraksjoner, og hjelper kontaktsentre med å måle kundetilfredshet og sentiment.

T

• Talegjennkjenning (Speech Recognition): AI-teknologi som konverterer talespråk til tekst, som muliggjør stemmeinteraksjoner og transkripsjon av kundesamtaler.
• Taleanalyse (Call Analytics): AI-drevet analyse av samtaleopptak og data for å trekke ut verdifull innsikt, identifisere trender og forbedre agentytelsen.

U

• Uovervåket læring: Dette er når et system blir overlatt til å finne mønstre og trekke konklusjoner fra data uten menneskelig input. Det er det motsatte av veiledet læring.

V

• Virtuell assistent: En AI-drevet applikasjon som samhandler med kunder på en menneskelignende måte, gir assistanse, svarer på spørsmål og veileder dem gjennom prosesser.
• Virtuell køhåndtering: AI-drevet system som optimerer kundenes ventetider og agenttilgjengelighet, og sikrer effektiv samtaleruting og håndtering.
• Virtual Reality (VR): VR er enhver programvare som fordyper brukere i et tredimensjonalt, interaktivt virtuelt miljø ved hjelp av en sensorisk enhet.

Lås opp kreftene til AI

AI er nøkkelen til å heve kundeopplevelser og optimalisere kontaktsenterdriften. Hos Puzzel er vi forpliktet til å utnytte kraften til AI for å tilby innovative løsninger for kundene våre.

Er du klar for å komme i gang med AI? Kom i kontakt med Puzzel for å utforske våre avanserte AI-løsninger og bruk det fulle potensialet til ditt kundesenter.