CTI论坛（ctiforum.com）(编译/老秦)：呼叫中心即服务（CCaaS）平台已成为现代客户体验战略的支柱，使组织能够灵活地跨语音、聊天、电子邮件和社交渠道提供一致的服务，而无需管理本地基础设施。CCaaS也越来越多地成为人工智能的试验场，因为供应商提供了预测性呼叫路由、生成式人工智能机器人和实时参与分析等工具。对于IT和商业领袖来说，挑战在于将炒作与价值分开。呼叫路由、监控和报告等核心功能仍然是基础，尽管新兴的人工智能功能有望降低成本并提高效率。一个精心选择的提供商平衡了等式的两个方面：强大的基础性能和一个路线图，该路线图显示了如何应用先进技术来实现可衡量的业务成果。AI功能必须增加明确的价值Capterra的分析师Laura Burgess表示，评估具有人工智能功能的CCaaS提供商的组织经常犯的错误是，在没有首先定义他们想要实现的业务成果的情况下追逐功能。她说：“当工具没有产生有意义的影响时，这往往会导致买家后悔。”虽然生成式人工智能机器人等新兴功能越来越受到关注，但呼叫路由、报告和可扩展性等核心功能仍然是呼叫中心成功的关键。值得注意的是，大多数呼叫中心软件审查人员仍然认为呼叫记录（86%）、监控（82%）和记录（80%）等基本功能非常重要。Burgess说，GenAI可以增加价值，但只有当它的角色与人类智能一起明确界定时。她说：“如果没有这种清晰度，企业将面临效率低下和辜负期望的风险。”例如，如果部署了一个机器人来处理复杂的计费查询，而没有升级路径或代理监督，它可能会让客户感到沮丧并产生合规风险。决策者应该评估供应商是否提供配置人工智能人工切换的工具，支持基于角色的工作流程，并提供有助于跟踪传统和人工智能驱动功能性能的分析。Burgess说：“这有助于确保解决方案适合日常运营，而不仅仅是未来的计划。”标普全球市场情报公司商业传播和客户体验研究分析师Raul Castanon表示，这不是评估核心功能与新兴人工智能能力的问题。他说：“为了让人工智能对结果产生影响，它应该支持和增强CCaaS的核心功能。”例如，路由演变为人工智能增强的预测路由，根据交互历史和业务结果将客户呼叫与代理相匹配，以确保实现高CSAT分数和/或首次呼叫解决率的最大可能性。在另一种情况下，报告演变为人工智能增强的参与分析，揭示未知问题。Burgess提醒说，供应商锁定的风险是CCaaS市场的一个主要风险，特别是因为许多买家喜欢将多个功能捆绑到一个解决方案中的集成套件。她说：“如果出现问题，由于严重依赖单一供应商，影响会放大。”她指出，合同条款是软件买家将供应商从候选名单中删除的第二大常见原因，但一些人仍然选择基于折扣率的长期交易，而没有充分权衡风险。为了使他们的选择经得起未来考验，IT领导者应该寻找透明的定价，询问通话量和用户限制，并注意与扩展相关的隐藏费用。她说：“在流程的早期评估提供商的客户支持也很重要。”提供者在评估期间如何处理问题通常反映了他们在实施后出现挑战时将如何回应。安全、合规问题在选择CCaaS提供商时，安全性和合规性至关重要，特别是对于处理敏感客户数据并依赖人工智能支持销售或服务对话的团队。一个日益增长的担忧是人工智能生成的响应的准确性，因为71%的美国客户支持员工担心这些工具提供的信息的可靠性。Burgess说，在销售或客户体验环境中，如果聊天机器人分享不正确的定价或产品细节，这种风险是真实的。她说：“如果个人数据处理不当，可能会导致交易失败、客户沮丧，甚至合规问题。”这就是为什么重要的是要问人工智能机器人是如何训练的，它们使用什么数据源，以及有什么保障措施来确保事实的准确性。另一个首要任务是提供商如何处理安全更新和补丁管理，因为这些在评估期间是软件购买者最关心的三大安全问题之一。Burgess说：“关于数据保留和删除，以及这些记录是否可以永久擦除，以及保留设置是否足够灵活以满足合规需求，也值得一问。”多因素身份验证（MFA）应该是代理和管理员的标准，提供商应该提供明确的选项来管理跨司法管辖区的通话记录同意。她说：“这些问题有助于确保您的CCaaS提供商准备好保护客户信任，并随着人工智能和合规标准的发展而适应。”评估人工智能路线图首席信息官和联络中心负责人应该从经过验证的用例开始，评估提供商的人工智能路线图是否足够成熟，能够提供真正的结果。Castanon表示，有一些方法可以评估提供商的人工智能路线图是否足够成熟，能够实现真正的业务成果。“供应商明白企业正在给业务成果带来压力。”他说：“一个好的选择是要求供应商展示他们已经为该领域的其他公司做了什么。”他们还可以并行运行试点项目，以评估他们的技术如何提高他们的关键绩效指标。Castanon表示，虽然CCaaS人工智能技术的定价仍在不断发展，但一些供应商已经在采用基于结果的定价，或基于结果和基于消费的定价相结合。他说：“这可能表明，供应商对其技术可能产生的影响有可衡量的结果，并且他们对能够实现的结果充满信心。”Burgess说，领导者还应该利用产品试验，在更广泛的推广之前，组织一个工作组在真实的工作流程中测试人工智能功能。例如，他们可能会使用人工智能机器人模拟一周的实时聊天互动，以评估其处理客户查询、升级复杂问题以及与现有系统集成的能力。强大的试验经验不仅验证了提供商当前的能力，还揭示了他们的路线图与团队的运营优先事项和扩展准备的一致性。Burgess说：“这种动手测试有助于及早发现局限性、集成差距和培训需求。”络中心系统，但成本和维护成本很高。声明：版权所有 非合作媒体谢绝转载作者：Nathan Eddy .appendQr_wrap{border:1px solid #E6E6E6;padding:8px;} .appendQr_normal{float:left;} .appendQr_normal img{width:100px;} .appendQr_normal_txt{float:left;font-size:20px;line-height:100px;padding-left:20px;color:#333;} 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP