作者 | Ayn de Jesus
编译 | CDA 数据分析师
关技术现有和潜在影响的建议)对呼叫中心业务负责人进行了调查，发现其中 46%的人预计认为他们的业务将会在 2019 年增长 5%-10%。为了实现这一目标，Forrester 的报告说企业将会越来越多的探索并使用人工智能驱动的聊天机器人和语音服务。
之前，我们发布了一份有关于客户服务聊天机器人的报告。在这份报告中，我们将研究范围扩大到更广泛的研究客户服务的应用程序。我们研究了人工智能在客户服务领域中的使用, 以便我们更好地了解人工智能在行业中的作用, 并回答以下问题：
- 目前在客户服务中使用了哪些类型的人工智能的应用程序？
- 人工智能在客户服务方面带来了哪些切实的成果？
- 这些创新努力中有什么共同存在的趋势吗？这些趋势如何影响客户服务的未来？
本报告涵盖了横跨了提供三种应用程序领域软件的供应商：
- 语音
- 社交
- 聊天机器人
本文旨在为客户服务领域的业务领导者提供一个人工智能的概念, 了解他们目前可以从所处的行业的人工智能中期望获得什么。我们希望这份报告可以让企业领导者获得一些见解, 可以让他们自信的将这些见解传递给他们的执行团队，以便他们在考虑采用人工智能时做出明智的决定。至少，本报告旨在减少企业领导者在客户服务上研究他们可能 (或可能不) 感兴趣的人工智能的时间。
语音
IBM WatSon
IBM 开发了 Watson 助手，这是一种基于电话的交互式语音相应（IVR）系统或虚拟助手，可与使用自然语言处理（NLP）技术的呼叫者进行交互。
该公司声称，Watson 助手 可以减少呼叫者与呼叫中心人工话务员就可以轻松解决的问题的需求，并减少解决呼叫者的担忧的时间。
该应用程序具有客户服务代表和呼叫者之间的语音到文本和文本到语音交互功能。该公司报告称，IBM Voice Agent 使用了语音网关这种方案来解决这种交互。
下图解释了 Watson 助手可能首先向呼叫者询问一两个问题。呼叫者的响应由 NLP 算法处理并转换为文本。该技术通过在其数据库中搜索与呼叫者所说的内容及其周围环境相匹配的类似关键词和短语进一步提炼出该文本。一旦系统找到匹配的适当响应，系统就会将文本转换为语音并以音频形式回答呼叫者。
例如，有人可以打电话给电信公司的客户服务热线询问其账单中的差异。Watson 助理最初会接听电话并询问来电者的姓名。然后 Watson 可能会在电信公司的 CRM 中查找来电者的姓名。然后，Watson 会向来电者询问一些安全问题来验证他们的身份，例如他们的地址或电话号码。在验证了客户的身份后，Watson 将开始向来电者询问与他们关注的问题。
根据公司网站的介绍，Watson 助手经过专业的培训之后，可以处理领域语言并以语音的方式回复来电者。
IBM 声称汤森路透使用 Watson 助手开发了一个数据隐私顾问，这是一项全球性、合规和处理当前服务中人工智能意识的研究，旨在帮助数据隐私专业人员随时了解不断变化的法规和规则。
这两家公司合作创建了两项服务：向 Watson 进行提问和它的相关概念。Watson 问答服务使数据隐私专业人员能够使用自然语音提问, 并且同样会获得自然语言的答案。同时，相关概念提出了相关的参数，来电者可能希望通过探索这些参数以进一步研究。
正如下面 3 分钟视频中所解释的那样，该团队使用机器学习来训练 Watson 的概念，例如“什么是组织？”以及与数据隐私法规相关的更复杂的概念。该团队还教会 Watson 用法律领域的语言作出回应。
IBM 声称 Salesforce，KPMG，LivePerson，Volkswagen，Identity Guard 和 Accrete.ai 都在使用 Watson 进行客户服务。
Alexa for Hospitality
亚马逊最近推出了 Alexa for Hospitality，该公司声称 Alexa 可以为酒店客人提供虚拟接待服务。通过接受常规的请求并将这些请求指引给正确的员工，Alexa for Hospitality 可以使酒店员工更好地专注于跟更重要的客户互动。
该应用程序可以跟 Amazon Echo，Echo Plus 和 Echo Dot 扬声器兼容。该公司声称，Alexa 可以让客人从他们自己的酒店房间想要播放音乐，订购毛巾，控制室内温度或照明，寻找当地的美食餐厅和景点以及离开酒店时帮助客人。
亚马逊声称，客人可以在酒店的房间里面直接跟 Alexa 通话，可以使用自然语言提出请求，例如订购客房服务，请求叫醒服务或者要求打扫房间。然后，Alexa 将通知合适的可以满足需求的酒店团队，如家政人员或厨师，这一切都基于通过 Alexa 了解客人的要求。
根据该网站，亚马逊正致力于开发一种新的 Alexa 技术，使客人能够连接到他们的亚马逊账户，允许他们播放他们自己喜欢的音乐，或者收听 Audible 有声读物。
亚马逊最近才推出这样一款应用程序，因此亚马逊这家公司还没有提供可以研究的案例，也没有提供 Alexa for Hospitality 在那些大型酒店成功的酒店名单。然而，亚马逊声称万豪国际集团计划在万豪酒店、威斯汀酒店、瑞吉酒店及度假村，雅乐轩酒店及 Autograph Collection Hotels 的精选酒店实施该应用程序。
社交
微软 Dynamics 365 为客户服务
Microsoft 为客户服务提供 Dynamics 365，其中一个组件是机器学习驱动的社交跟踪器。据该公司称，该软件能够梳理组织的社交渠道并检测客户的情绪。我们可以推断，该应用程序可能正在使用 NLP 从社交媒体帖子中提取其系统中的预定义关键字，用来确定客户的满意度。
如下面的视频所述，这使组织能够识别需要帮助的特定客户。该公司声称该应用程序能够自动创建案例或票据，并在需要时将其发送给代理：
Dynamic 365 还附带一项聊天机器人的服务，这一项服务使用 NLP 和机器学习来提供对重复和简单的客户查询的自动响应服务。
惠普每年提供 6 亿次技术服务查询。为了改进呼叫中心服务，惠普使用 Microsoft Dynamics 365 人工智能解决方案为客户服务构建了一个虚拟代理。根据案例研究，这使客户能够与助手进行互动，以解决容易解决和经常出现的问题并减轻呼叫中心代理的部分负担。
案例研究解释说，该解决方案是使用惠普 50,000 页产品信息中的信息进行训练的，以帮助客户对惠普的设备排除故障。惠普还使用虚拟助手来训练, 方便解决常见的客户问题。
“随着时间的推移，虚拟代理变得更加智能, 变得越来越聪明，因此我们的代理将始终拥有最佳解决方案。最初，我们使用数字工具解决了 15%到 20%的问题。我们正在通过人工智能将其扩大到接近 70%或 80%，“惠普售后解决方案总监 Daniel Martinez 说。案例研究没有提供确切的数据。
其他使用 Dynamics 365 的公司包括迈克尔•希尔 (Michael Hill)、美国男孩女孩俱乐部(Boys & Girls Club of America)、雷诺体育(Renault Sport)、安利(Amway)、潘多拉(Pandora)、马克•雅可布(Marc Jacobs)、芬达(Fender) 和梅西百货(Macy ‘s)。
John Hoegger 是 Microsoft 365 的首席数据科学家经理。他在 Microsoft 工作了 20 年，从担任 Office 许可和 Azure 基础架构的首席测试经理晋升到现在的职位。在加入微软之前，他曾担任 Conveyors International 的系统工程师。Hoegger 在德蒙福特 (De Montfort) 大学获得信息技术硕士学位。
聊天机器人
Digital Genius
Digital Genius 提供了一种软件，他们声称这款软件可以为旅行社等企业提供自动完成重复的客户查询，并帮助人工代理使用 NLP 回答客户问题。从本质上讲，Digital Genius 提供了一个聊天机器人，可以让更多的用户进行咨询，他们称之为“Co-Pilot”服务.Digital Genius 主要与 Salesforce 和 Zendesk 集成。
Digital Genius 声称，他们的软件会根据企业的客户与代理对话的历史记录, 自动提取客户频繁询问的问题的回复。换句话说，该软件会根据过去人类对这些问题的回答, 生成对客户问题的回答。
然后，Digital Genius 聊天机器人可以自动将生成的响应发送给客户，也可以将其设置为等待发送响应，直到获得相关人员的批准。这将有可能最大限度地减少未来所发生的错误，因为每次人工代理批准或不批准响应时，聊天机器人都会在提供下一个响应时考虑该决定。
实际上，Digital Genius 表示，企业的人力客户服务代理商负责训练聊天机器人背后的机器学习算法。从我们的研究中，我们发现这对于市场上的许多聊天机器人来说都是很常见的。
根据 Digital Genius 的说法，如果聊天机器人生成的响应超出了一定的置信区间（以百分比形式表示），那么系统可以设置为自动向客户发送该响应。
例如，如果客户询问“我旁边的座位是否空着”，聊天机器人可能会以 75% 的置信区间给出 ” 您旁边的座位仍然可用 ”” 的相应。而在发送响应之前,75% 的数据可能需要人工代理的批准。
另一方面，如果客户问：“我可以把我的小狗带上飞机吗”，聊天机器人可能会以 98% 的置信区间回答到 ” 是的, 你可以把宠物带上经济舱或者商务舱 ”。那么在 98% 的置信区间内, 聊天机器人可以自动向客户发送相应。
信心似乎是 Digital Genius 的价值主张之一。置信区间测试其发送给客户的信息的准确性。在座位可用性示例中，系统确定客户座位已被占用的概率为 25%。然后由人工代理来验证是否确实存在, 确保客户不会被误导。
此外，Digital Genius 声称，如果无法解释客户的响应，其聊天机器人会将客户转移到实时服务代理（在用户业务的员工身上）。
在下面的视频中，从 1:34 到 3:00，Digital Genius 的总裁兼联合创始人 Mikhail Naumov 演示了他公司的聊天机器人：
Digital Genius 声称帮助 Travelbird 减少了客户与客户服务代表打交道的时间。Travelbird 将 Digital Genius 整合到他们的 Zendesk 帐户中，以便它可以处理重复的客户查询。根据 Digital Genius 的说法，3 个月后，他们的软件帮助 Travelbird 完成了 65% 以上的客户服务
由于使用频率高，Digital Genius 声称聊天机器人产生的响应的置信区间超过 95%。因此，Travelbird 代理发现自己使用这些生成的响应 (也称为宏) 的频率比将聊天机器人集成到服务协议之前增加了 200%。
Digital Genius 补充说，Travelbird 减少了人工代理评估客户查询所需的次数并对其进行响应所需要的时间。Digital Genius 声称这可以节省公司的客户服务成本。
在 Travebird 开始使用该公司的聊天机器人九个月后，Digital Genius 表示，该业务将其服务人员的平均留任期从 8 个月提高到 12 个月。
Digital Genius 没有列出任何大公司列为客户，但他们已筹集了 2600 万美元的资金。
Bogdan Maksak 是 Digital Genius 的联合创始人兼首席技术官。他拥有牛津大学的软件工程硕士学位。然而，Maksak 在机器学习方面似乎没有专业背景。
Clare.AI
总部位于香港的 Clare.AI 创建了一个同名的聊天机器人和金融数字助理，以满足亚洲金融业客户的需求。该公司声称该应用程序采用多种亚洲语言进行训练，如印度尼西亚语，简体中文，粤语，韩语，马来语，菲律宾语，泰语，日语和越南语。它也可以用英语来回答问题。
该公司声称聊天机器人使用机器学习和自然语言处理来通过文本回复问题。据该公司称，支持语音的应用程序能够理解粤语，简体中文和英语, 并进行语音回复。聊天机器人已经被集成到银行的消息系统中，以了解有关客户的更多信息，并提供更深入的响应, 比如提供关于账户信息和交易的客户服务。
该公司没有详细说明允许应用程序响应查询的人工智能流程，但由于聊天机器人可能使用 NLP，我们可以推断应用程序过滤其数据集的模式，并能够通过识别关键字从用户的查询中提取在问题中的关键字, 然后，聊天机器人在其数据库中搜索这些关键字，并在必要时搜索用户的帐户以响应查询。
如下面的视频所示，用户可以通过键入查询来使用聊天机器人。客户可能询问他们的银行账户和财务的详细信息，并且 Clare 声称其聊天机器人随后会访问银行的系统以提供对客户查询的响应。
聊天机器人还可以为用户提供更谨慎的支出和财务管理指南。用户使用 Clare 的聊天机器人越多，就越了解用户的消费习惯，并且越能够更好地定制其财务管理建议。
该公司既没有提供他的客户, 也没有提供出可以研究的案例。
Ken Yeung 是 Clare.ai 的创始人兼首席执行官。在此之前，他创立了 Quantize Analytics，担任 Saxo Bank 的主要开发人员和世界卫生组织的软件开发人员。他还拥有丹麦技术大学计算机科学与工程硕士学位。
Kylie.AI
Kylie.AI 建立了一个同名的聊天机器人，声称反映了该企业的品牌个性，为客户提供更加人性化和同情心的反应。
Kylie 没有具体说明人工智能流程，但声称它与一家公司的呼叫中心的前 10% 的代理进行合作，根据代理的个性训练算法，并使用这些来创建对客户查询的自动响应。反过来，这些自动对话也用于指导新雇用的人类代理以类似的方式作出响应。
Kylie 使用深度学习和 NLP 来分析客户信息，并通过使用自然人类对话中常用的词语来创建公司所谓的“同理心反应”，但这些词汇仍然与公司的声音保持一致。
例如，如果客户询问“如何重置密码？”，Kylie 的系统将查看公司的该问题历史响应数据库。如果它找到与该问题相关的 10 个不同的响应，它将根据这 10 个不同的响应的置信水平对响应进行排名，并为客户提供最佳答案。
根据联合创始人兼首席技术官 Sinan Ozdemir 的说法，客户服务经理或代理人仍然可以控制会话，并可能决定调整响应或允许应用程序发送响应。这使得该软件可供其他部门（包括营销和销售部门）使用，因为聊天机器人通过使用相同的语音和品牌消息来代表公司品牌。
企业可以使用 Kylie 连接不同的客户服务系统和客户支持渠道，例如 CRM 系统，电子邮件，实时聊天，社交媒体和订单管理系统，从而训练算法和自动化对话。这使 Kylie 能够对客户可能提出的问题类型进行分类和理解。
该公司似乎没有制作演示视频来展示其软件的工作原理以及是如何运作的。
在一个案例研究中，总部位于巴西的 Computel 向 Kylie.ai 提出申请，要求提供一个应用程序, 可以能够支持手中的 13000 名客户。Computel 需要减少在票证上花费的时间。该公司还努力培训新的服务人员来应对大量的咨询。
该案例研究未提供详细信息细节，但报告说部署 Kylie 使 Computel 能够减少响应的时间, 并减少了培训新的服务人员的时间。
该公司还将加州大学旧金山分校 (University of California in San Francisco)、微软(Microsoft)、威瑞森(Verizon)、耐克(Nike)、百思买(Best Buy)、惠普(HP) 和 DiGiorno Pizza 列为客户。
在加入 Kylie.ai 之前，Ozdemir 是 Legion Analytics 的创始人兼首席技术官。他是约翰斯·霍普金斯大学的副教授，他的工作主要围绕数据科学和理论数学。他从同一所大学获得了纯数学硕士学位。
Next IT
Next IT 提供对话式人工智能软件，他们声称可以使用基于 NLP 的聊天机器人帮助各种类型的企业节省客户服务成本。
Next IT 声称他们的员工首先使用“机器学习技术”（可能是 NLP 算法）从客服和客户之间的服务积累下来的对话中检索数据。有了这些信息，Next IT 就会提出一个最适合该业务的聊天机器人。在获得批准后，Next IT 会自行创建聊天机器人。
Next IT 似乎会在业务的客户服务积累的对话数据集进行训练聊天机器人，然后再将其提供给与之合作的企业。从理论上讲，聊天机器人可以在 Next IT 交给他们时立即集成到业务网站中。在交易结束时，企业可以拥有一个量身定制的聊天机器人，能够回答它收到的最常见问题。
下面是一段 1 分钟的视频，演示了当公司完成训练后 Next IT 聊天机器人的工作方式：
Next IT 声称帮助 Amtrak 创建了一个自助服务聊天机器人，让网站访问者可以更轻松地购买机票。接下来它创造了 Julie, 这是一个屡次获得荣誉的聊天机器人, 专门用来帮助 Amtrak 处理客户咨询的。
在成为聊天机器人之前，Julie 是 Amtrak 的自动电话服务。根据 Next IT 报道称，实施 Julie 聊天机器人导致 Amtrak 在一年内节省了 100 万美元的客户服务费用，并且根据每月平均值判断，每次旅行预订产生的收入增加了 30%。
Next IT 公司还将美国陆军、阿拉斯加航空公司(Alaska airlines)、Charter Communications 和 BECU 列为过去的客户。
Fred Brown 是 Next IT 的首席执行官，2017 年被 Verint 以 3000 万美元的价格收购。他没有在他的 LinkedIn 个人资料中列出他过去的教育背景和工作经理，看来 Next IT 的首席技术官 Mike Wiseman 没有 LinkedIn 个人资料。也就是说，Next IT 拥有 138 名员工，其母公司 Verint 拥有 3,000 多名员工。
客户服务业务领导者应该注意的要点
根据我们的研究，客户服务应用程序由聊天机器人主导。市场主要包括通常提供适用于多个行业的聊天机器人的初创公司：零售，运输，酒店和金融服务等。
IBM 和微软等全球性公司也拥有自己的客户服务产品，这些产品似乎比初创公司的同类产品更加强大。这些应用程序可以在更多渠道上运行，例如电话系统，以及社交和聊天机器人消息。IBM 专门将其虚拟助手与语音服务配对。
其中较为独特的应用包括 Clare.AI，一个专注于亚洲银行业的聊天机器人，以及 DigitalGenius，它提供了一个聊天机器人，该公司声称该聊天机器人能够根据人类呼叫中心客服的回应提供富有同理心的答案。
总之，这些应用程序旨在通过在重复查询中训练算法来减少调用者关注的时间。这些应用程序还旨在最大限度地减少升级到需要由人类来进行完成查询简单的服务，以使他们能够专注于更复杂的案例和更复杂的情况。
这些服务中反复出现的主题是跨渠道的，它们通常只用于自动化重复流程和不太复杂的客户查询。对于更复杂的问题来说, 仍然需要人为的干预来解决所出现的问题。