“ Alexa，給我看電影放映時間。Alexa，在YouTube上給我看有趣的視頻。”

人工智能助手已經(jīng)征服了我們的家園，海灘旅行，甚至您的乘車回家。在工作場所，助手正在幫助填補不斷影響客戶服務的空白。

許多企業(yè)已經(jīng)借助聊天機器人和虛擬助手來增強了他們的客戶服務。隨著人工智能的進步不斷發(fā)展，與AI助手的業(yè)務集成變得越來越精細。

客戶服務是所有業(yè)務的組成部分。公司已經(jīng)通過自動化不同的客戶服務活動來提供對客戶查詢的更快，更好的響應。

客戶的期望比以往任何時候都高，并且企業(yè)正在尋找先進的技術功能來彌合客戶體驗差距。

據(jù)Gartner稱，到2020年，將有25%的客戶服務運營將使用虛擬客戶助理。從自動電子郵件到可視搜索，人工智能使公司能夠在整個旅程中的更多接觸點上更好地滿足客戶的需求。

人工智能驅(qū)動的聊天機器人和虛擬助手正變得越來越普及，讓公司完成曾經(jīng)被認為不可能的事情。

讓我們看看AI助手如何縮小客戶服務的差距–

1.幫助代理與客戶進行有效的溝通

有時，客戶不確定他們應該分享有關其問題的詳細信息。因此，支持代理商有責任在傳達客戶問題的同時了解他們所面臨的問題。

但是，向客戶提出正確的問題，每次都注意他們的行為方式和反應，對于客戶支持代理來說可能太艱巨。

為了解決這一溝通差距并確保不遺漏重要的客戶詳細信息，人工智能助手用于通過自然語言處理(NLP)將自然語言轉(zhuǎn)換為機器語言。

自然語言處理是人工智能的子集，它處理使用自然語言的人與計算機之間的交互。

大多數(shù)NLP技術都依靠機器學習來從人類語言中獲取含義。句法分析和語義分析用于完成自然語言處理任務。這樣，座席可以了解有關客戶行為的更多信息。

句法分析–這是自然語言處理(NLP)的一個階段，該階段檢查文本與形式語法規(guī)則相比是否有意義。也稱為解析，它是分析符合語法標準的自然語言符號字符串的過程。

語義分析–這是理解自然語言，人類交流方式，其含義和上下文的過程。它處理句子的邏輯結(jié)構(gòu)以識別文本中最相關的元素并了解所討論的主題。

2.通過使支持代理更

熟悉知識來填補知識空白支持代理有責任為其不斷變化的產(chǎn)品提供幫助和專業(yè)知識。有時，跟上最新的產(chǎn)品更新可能會非常棘手。

這些知識空白可以借助自動虛擬客戶助理(VCA)來填補。虛擬客戶助理通過使用機器學習與支持團隊一起工作，并回答客戶的問題。