人工智能与智能过程自动化的作用
当我们考虑过去十年中最具影响力的技术时，可以说移动和云对客户服务（cs）的影响最大。移动电话的爆炸式增长不只是形状因素的变化，而且应用经济的出现改变了客户服务体验的期望。消息传递和社交应用程序的增长为客户服务和网络效应带来了紧迫感，这一紧迫感来自于分享积极和消极体验的需求。
云作为一种技术的发展成为全渠道体验的基础，其中客户通过他们偏好的渠道与品牌互动。云还推出了快速变化的企业软件，作为服务（saas）提供，用于客户关系和服务管理。生态系统中用于客户服务管理的无数应用程序极大地改变了管理客户服务的过程。这些系统现在已成为客户服务记录系统。
cs领导者的数字化转型意味着他们必须跨渠道，问题，流程等构建客户的单一视图。此外，当消费者跨渠道时，他们面临着跨渠道和遍历环境提供一致体验的挑战。企业正在快速创新，在云和移动的帮助下，以满足这些需求。
面对日益增加的内部压力和问责制，cs领导者需要优先考虑和改进数字体验，并探索数字应用程序以提高运营效率。这增加了cs领导者组合的复杂性，同时使客户服务功能具有战略性。
在我们审视下一个十年时，以下是cs领导者必须规划的一些趋势和挑战：
1、了解客户互动的360度视图
客户转向全渠道支持非常重要，因为他们通过多种渠道同时与品牌互动。上下文不仅可以跨渠道传输，还可以通过客户与销售，营销和成功之间的所有交互进行传输。许多客户倾向于使用混合的社交渠道以及电子邮件或语音支持来获得品牌的声音。
2、客户服务数据的爆炸
与客户及其服务需求相关的数据正在爆炸式增长。这包括cxm系统中的记录系统数据，客户服务内容，社交渠道数据，与业务产品和服务相关的环境数据等。如果分析得当，来自这些数据源的见解可以转换为参与系统和行动系统。
3、ai成为客户服务的主流
虽然过去十年一直在努力寻找人工智能在客户服务中的应用，但它正在迅速成为全球公司关键生产力提升者的主流。gartner报告称，55％的成熟公司已经开始投资于人工智能的潜力，或者计划到2020年这样做。
4、智能过程自动化（ipa）的兴起
智能过程自动化（ipa）作为一种概念，是cs领导者实现并最大限度地提高生产效率和节省成本的技术。智能过程自动化（ipa）使用机器人过程自动化（rpa）与ai的认知方面来自动化平凡和可重复的客户服务流程。这使客户服务座席能够专注于与客户进行更多人性化和同情心的对话。
5、单渠道到多渠道到全渠道
随着客户支持渠道数量的增加以及客户期望的变化，cs领导者现在必须计划在所有渠道中同时提供无缝和集成的体验，而不是独立使用各种渠道。
6、在客户服务中的gig经济
uber，airbnb，doordash等公司通过将任何空闲时间，空间和技能货币化来创造收入，创造了一支由自由职业者组成的军队。cs领导者面临着一系列具有挑战性的问题，这些问题与即时性，大批量和支持实时期望的成本相关。
7、社交媒体作为一种渠道的成长
随着品牌通过网络效应获得大量影响力和推广，社交作为一种渠道已经越来越突出，管理起来也很棘手。同样，由于即时性和网络效应，对推特或facebook帖子等社交媒体的投诉引起了所有人的注意。
鉴于这些趋势和挑战，cs领导者必须了解如何在未来十年取得成功，并将技术作为改变客户服务及其职业生涯的一种方式。
那么，这对cs领导者意味着什么呢？
两种最具变革性和影响力的技术是人工智能和智能过程自动化（ipa）。让我们首先描述这些在客户服务需求背景下的意义及其对未来十年的影响。
人工智能（ai）
人工智能只是机器从过去的交互，数据和结果中学习并模仿人类行为和决策的概念。由于它与客户服务有关，因此很容易想象一些客户需要机器可以从现有数据中“学习”并随着时间的推移而改进。此外，ai的认知输出可用于自动执行重复和平凡的任务，机器可以训练以模仿使用rpa。
智能过程自动化（ipa）
在其流程中推动自动化的企业经常遇到机器人过程自动化（rpa）和智能过程自动化（ipa）等流行语。rpa是指可以编程为在人类工作者之间跨应用程序和系统执行基本任务的软件。软件机器人可以被“教授”简单的重复工作流程，代表具有多个步骤和应用程序的流程，例如接收表格，发送收据消息，检查表格的完整性，在文件夹中归档表格以及更新电子表格等等。
智能过程自动化（ipa）是ai和机器人过程自动化（rpa）的组合。它本质上是一种模仿用户行为的软件，主要用于主流业务场景，主要用于流程自动化。应用程序的范围可以从收集和组合简单数据，制定上下文决策以驱动流程，到提供流程内的自动响应。
ai的认知方面用于理解触发流程执行的意图，以及在流程的不同阶段上下文提供模板化响应。这种类型的自动化适用于多种客户服务方案，如退款，保修，交换，订单处理，跟踪，发票，付款更新，库存查询等。
每个企业都有客户服务专业人员为解决问题而必须执行的流程。有一些重复的客户服务需求需要通过涉及多个系统，决策点和批准的流程进行后续跟踪。这些是特别劳动密集型的，例如新的业务应用程序处理，政策变更管理，索赔建立以及各种财务和会计活动。这些重复任务的智能过程自动化（ipa）减少了对多个系统的依赖，减少了错误并提高了客户服务的生产力、效率和有效性。
在客户服务中使用ai和智能过程自动化（ipa）的潜力巨大，但迄今为止这些技术的使用率一直很低。我们必须问--为什么会这样？问题在于，cs领导者受到了深度学习，神经网络，自然语言处理，聊天机器人，虚拟助手等流行语的轰炸，这些流行语让cs领导者感到困惑并担心从哪里开始以及如何去做。
cs领导者从哪里开始？
要成功制定具体计划并在客户服务中实施ai和智能过程自动化（ipa），合理的起点就是这两个维度：
1、 了解产品类型和渠道的组合，以实现基于ai的产品
2、为基于ai的解决方案创建业务案例
让我们在下面进一步详细讨论这两个选项。
一、了解产品类型和渠道的组合，以实现基于ai的产品
cs领导者需要首先选择最佳渠道，以便在语音，聊天和电子邮件之间实现ai。人工智能技术在产品类型和渠道方面的进步和成功各不相同，了解您的组织可以获得最佳投资回报率非常重要。
让我们看看一些类型的基于人工智能的产品，以及适用的渠道和最适合他们的渠道。
a.自助服务：据说最好的客户服务形式是没有客户服务。因此，cs领导者必须将帮助中心作为自助服务的第一个入口点。如果在所有渠道中实施良好，那么通过网络，电子邮件和聊天服务数字渠道的自助服务技术可以将入站量减少多达20-30％。在帮助中心实施基于ai的解决方案可以提供高投资回报率，因为可以以很小的成本解决大量这些案例。自助ai可以通过两种方式实现--作为提交表单或会话形式。
提交表单：这些是基于ai的解决方案中使用最广泛的帮助中心界面，可以转移需要简单流程的信息案例和案例。使用知识库中的文章解决信息案例。
虚拟助手：虚拟助手或聊天机器人，近年来人工智能的最大炒作很容易构建，但它很昂贵，很难让它随着时间的推移而学习和改进。cs领导者应该对提供廉价聊天机器人以启动自动化的系统集成商保持警惕--大多数系统集成商都没有完全理解热图，决策树和简短形式的内容类型来解决案例。
自助服务主要是利用知识库中的内容来推动的。在这里，客户在提交表单或聊天界面中编写他/她的查询，ai引擎理解问题的内容和上下文，并使用知识库中的文章来推荐符合用户问题的顶级文章。客户可以使用自助服务解决问题，并且不会创建故障单。
但是，随着时间的推移，虚拟助手作为一类具有会话性质的聊天机器人，需要设计为使用知识文章回应客户问题并协助自动化流程，以便随着时间的推移进行构建，维护和“学习”。这些虚拟助手应该从摄取历史案例/聊天历史中学习，对支持热图有很好的理解，并且应该帮助设计决策树来解决复杂的过程。
b.自动分类：案例分类是在具有多种产品或服务的任何大型组织中实施ai的第一个地方。随着自然语言处理（nlp）（许多人工智能技术之一）的发展，人类不应该需要跨任何渠道进行分类。这包括：
语音：语音识别技术已达到惊人的准确度，可以通过siri，alexa，googlevoice和其他助手的表现来体验。现代ivr平台在理解短语，口音和细微差别方面非常出色，可以将呼叫转移到正确的部门。我们还看到企业要求他们的客户留下语音邮件，并使用基于人工智能的语音文本转录，准确了解客户的问题。
聊天：聊天机器人的炒作是你在过去几年中所经历的事情，因为它是切片面包以来最好的东西。我们必须重新调整我们的思路，使用聊天机器人主要关注分类和解决简单的已知问题。
电子邮件：这是基于ai的分类最先进的渠道，也是您永远不会让任何人工分类案例的渠道。nlp的进步使得能够阅读段落并理解案例类型，类别，子类别，客户层级，优先级，情绪，语言等等。
c.自动回复：电子邮件渠道非常适合在创建案例后使用ai自动执行回复。电子邮件模板或宏是在没有座席交互的情况下解决问题的可靠方法。cs领导者应该从基于规则和触发器的自动响应转向使用基于ai的自动响应，利用自然语言理解。
自动响应的常见实现形式来自cxm系统。在这里，ai引擎能够理解客户问题的意图，然后根据座席的历史回复使用模板化响应来回答客户的问题。会在没有任何座席干预的情况下自动回复。
d.智能过程自动化（ipa）：由于智能过程自动化（ipa）是ai和rpa的组合，它利用ai的认知能力来理解客户查询的意图，因此电子邮件或聊天渠道是最明显的从智能过程自动化（ipa）开始的渠道。
在这里，ai引擎能够理解客户问题的意图，然后将其映射到使用rpa自动化的内部流程。该过程被触发并自动完成以解决客户问题，并且从不需要座席介入。
e.座席助理：预制响应和知识文章是提高座席生产力的两种最有用的资源类型。在这里，ai引擎能够理解客户查询的意图，并建议可以由座席使用以解决案例的推荐知识文章和模板响应。
二、使用零接触解决方案为基于ai的自动化创建业务案例
为基于ai的自动化创建业务案例首先要定义和衡量成功。cs领导者总是面临成本压力，需要用更少的资源做更多事情，利用技术来管理季节性服务量激增，同时保持座席的士气。问题是基于ai的解决方案可以做些什么来推动客户服务功能从成本到为企业增加价值。cs领导者除了可以控制的其他指标外还有三个核心指标：平均处理时间（aht），首次联络解决率（fcr）和座席满意度。但是，他们支持的业务使用csat，nps，ltv等业务指标衡量cs功能，这些指标通常是核心指标健康的结果。cs领导者需要重新考虑传统的cs指标，并考虑增加自动化相关指标，如零接触解决率（zcr）。
zcr是在没有座席交互的情况下解决案例的概念。zcr是智能组织利用ai可以利用的核心ai指标。通过利用ai技术减少企业的人工处理量，无需座席交互，就可以从成本中心转变为价值中心。
更明确的是，zcr是使用上述自助服务，自动响应和智能过程自动化（ipa）解决的案例或问题的衡量标准。这些是通过自动分类辅助和增强的。
cs领导者可以使用zcr证明基于ai的自动化投资的投资回报率。如果适当实施，这些投资可以快速收回成本，通常为3-6个月。通过减少使用的座席数量，节省时间等，可以用美元来量化投资回报率。此外，cs领导者无法忽视的无形资产，如座席士气，客户努力得分等。
gartner报告说，55％的成熟公司要么已经开始投资人工智能的潜力，要么计划到2020年进行投资。此外，美国的消费者愿意多花17％的钱与那些提供优质服务的公司做生意，而这一数据在2014年是14％。
在部分自动化中，智能过程自动化（ipa）可以将关键过程的处理时间从几十分钟缩短到一分钟以下，减少人为错误，最重要的是在由于任务的重复性而减少过程的平凡方面。完全自动化（也称为无人值守自动化）可以完成大部分此过程，而成本只是其中的一小部分。使用智能过程自动化（ipa），一个曾经需要5-10美元的业务流程现在只需要不到2美元。
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面对日益增加的内部压力和问责制，cs领导者需要优先考虑和改进数字体验，并探索数字应用程序以提高运营效率。这增加了cs领导者组合的复杂性，同时使客户服务功能具有战略性。
在我们审视下一个十年时，以下是cs领导者必须规划的一些趋势和挑战：
1、了解客户互动的360度视图
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2、客户服务数据的爆炸
与客户及其服务需求相关的数据正在爆炸式增长。这包括cxm系统中的记录系统数据，客户服务内容，社交渠道数据，与业务产品和服务相关的环境数据等。如果分析得当，来自这些数据源的见解可以转换为参与系统和行动系统。
3、ai成为客户服务的主流
虽然过去十年一直在努力寻找人工智能在客户服务中的应用，但它正在迅速成为全球公司关键生产力提升者的主流。gartner报告称，55％的成熟公司已经开始投资于人工智能的潜力，或者计划到2020年这样做。
4、智能过程自动化（ipa）的兴起
智能过程自动化（ipa）作为一种概念，是cs领导者实现并最大限度地提高生产效率和节省成本的技术。智能过程自动化（ipa）使用机器人过程自动化（rpa）与ai的认知方面来自动化平凡和可重复的客户服务流程。这使客户服务座席能够专注于与客户进行更多人性化和同情心的对话。
5、单渠道到多渠道到全渠道
随着客户支持渠道数量的增加以及客户期望的变化，cs领导者现在必须计划在所有渠道中同时提供无缝和集成的体验，而不是独立使用各种渠道。
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uber，airbnb，doordash等公司通过将任何空闲时间，空间和技能货币化来创造收入，创造了一支由自由职业者组成的军队。cs领导者面临着一系列具有挑战性的问题，这些问题与即时性，大批量和支持实时期望的成本相关。
7、社交媒体作为一种渠道的成长
随着品牌通过网络效应获得大量影响力和推广，社交作为一种渠道已经越来越突出，管理起来也很棘手。同样，由于即时性和网络效应，对推特或facebook帖子等社交媒体的投诉引起了所有人的注意。
鉴于这些趋势和挑战，cs领导者必须了解如何在未来十年取得成功，并将技术作为改变客户服务及其职业生涯的一种方式。
那么，这对cs领导者意味着什么呢？
两种最具变革性和影响力的技术是人工智能和智能过程自动化（ipa）。让我们首先描述这些在客户服务需求背景下的意义及其对未来十年的影响。
人工智能（ai）
人工智能只是机器从过去的交互，数据和结果中学习并模仿人类行为和决策的概念。由于它与客户服务有关，因此很容易想象一些客户需要机器可以从现有数据中“学习”并随着时间的推移而改进。此外，ai的认知输出可用于自动执行重复和平凡的任务，机器可以训练以模仿使用rpa。
智能过程自动化（ipa）
在其流程中推动自动化的企业经常遇到机器人过程自动化（rpa）和智能过程自动化（ipa）等流行语。rpa是指可以编程为在人类工作者之间跨应用程序和系统执行基本任务的软件。软件机器人可以被“教授”简单的重复工作流程，代表具有多个步骤和应用程序的流程，例如接收表格，发送收据消息，检查表格的完整性，在文件夹中归档表格以及更新电子表格等等。
智能过程自动化（ipa）是ai和机器人过程自动化（rpa）的组合。它本质上是一种模仿用户行为的软件，主要用于主流业务场景，主要用于流程自动化。应用程序的范围可以从收集和组合简单数据，制定上下文决策以驱动流程，到提供流程内的自动响应。
ai的认知方面用于理解触发流程执行的意图，以及在流程的不同阶段上下文提供模板化响应。这种类型的自动化适用于多种客户服务方案，如退款，保修，交换，订单处理，跟踪，发票，付款更新，库存查询等。
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在客户服务中使用ai和智能过程自动化（ipa）的潜力巨大，但迄今为止这些技术的使用率一直很低。我们必须问--为什么会这样？问题在于，cs领导者受到了深度学习，神经网络，自然语言处理，聊天机器人，虚拟助手等流行语的轰炸，这些流行语让cs领导者感到困惑并担心从哪里开始以及如何去做。
cs领导者从哪里开始？
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1、 了解产品类型和渠道的组合，以实现基于ai的产品
2、为基于ai的解决方案创建业务案例
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一、了解产品类型和渠道的组合，以实现基于ai的产品
cs领导者需要首先选择最佳渠道，以便在语音，聊天和电子邮件之间实现ai。人工智能技术在产品类型和渠道方面的进步和成功各不相同，了解您的组织可以获得最佳投资回报率非常重要。
让我们看看一些类型的基于人工智能的产品，以及适用的渠道和最适合他们的渠道。
a.自助服务：据说最好的客户服务形式是没有客户服务。因此，cs领导者必须将帮助中心作为自助服务的第一个入口点。如果在所有渠道中实施良好，那么通过网络，电子邮件和聊天服务数字渠道的自助服务技术可以将入站量减少多达20-30％。在帮助中心实施基于ai的解决方案可以提供高投资回报率，因为可以以很小的成本解决大量这些案例。自助ai可以通过两种方式实现--作为提交表单或会话形式。
提交表单：这些是基于ai的解决方案中使用最广泛的帮助中心界面，可以转移需要简单流程的信息案例和案例。使用知识库中的文章解决信息案例。
虚拟助手：虚拟助手或聊天机器人，近年来人工智能的最大炒作很容易构建，但它很昂贵，很难让它随着时间的推移而学习和改进。cs领导者应该对提供廉价聊天机器人以启动自动化的系统集成商保持警惕--大多数系统集成商都没有完全理解热图，决策树和简短形式的内容类型来解决案例。
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但是，随着时间的推移，虚拟助手作为一类具有会话性质的聊天机器人，需要设计为使用知识文章回应客户问题并协助自动化流程，以便随着时间的推移进行构建，维护和“学习”。这些虚拟助手应该从摄取历史案例/聊天历史中学习，对支持热图有很好的理解，并且应该帮助设计决策树来解决复杂的过程。
b.自动分类：案例分类是在具有多种产品或服务的任何大型组织中实施ai的第一个地方。随着自然语言处理（nlp）（许多人工智能技术之一）的发展，人类不应该需要跨任何渠道进行分类。这包括：
语音：语音识别技术已达到惊人的准确度，可以通过siri，alexa，googlevoice和其他助手的表现来体验。现代ivr平台在理解短语，口音和细微差别方面非常出色，可以将呼叫转移到正确的部门。我们还看到企业要求他们的客户留下语音邮件，并使用基于人工智能的语音文本转录，准确了解客户的问题。
聊天：聊天机器人的炒作是你在过去几年中所经历的事情，因为它是切片面包以来最好的东西。我们必须重新调整我们的思路，使用聊天机器人主要关注分类和解决简单的已知问题。
电子邮件：这是基于ai的分类最先进的渠道，也是您永远不会让任何人工分类案例的渠道。nlp的进步使得能够阅读段落并理解案例类型，类别，子类别，客户层级，优先级，情绪，语言等等。
c.自动回复：电子邮件渠道非常适合在创建案例后使用ai自动执行回复。电子邮件模板或宏是在没有座席交互的情况下解决问题的可靠方法。cs领导者应该从基于规则和触发器的自动响应转向使用基于ai的自动响应，利用自然语言理解。
自动响应的常见实现形式来自cxm系统。在这里，ai引擎能够理解客户问题的意图，然后根据座席的历史回复使用模板化响应来回答客户的问题。会在没有任何座席干预的情况下自动回复。
d.智能过程自动化（ipa）：由于智能过程自动化（ipa）是ai和rpa的组合，它利用ai的认知能力来理解客户查询的意图，因此电子邮件或聊天渠道是最明显的从智能过程自动化（ipa）开始的渠道。
在这里，ai引擎能够理解客户问题的意图，然后将其映射到使用rpa自动化的内部流程。该过程被触发并自动完成以解决客户问题，并且从不需要座席介入。
e.座席助理：预制响应和知识文章是提高座席生产力的两种最有用的资源类型。在这里，ai引擎能够理解客户查询的意图，并建议可以由座席使用以解决案例的推荐知识文章和模板响应。
二、使用零接触解决方案为基于ai的自动化创建业务案例
为基于ai的自动化创建业务案例首先要定义和衡量成功。cs领导者总是面临成本压力，需要用更少的资源做更多事情，利用技术来管理季节性服务量激增，同时保持座席的士气。问题是基于ai的解决方案可以做些什么来推动客户服务功能从成本到为企业增加价值。cs领导者除了可以控制的其他指标外还有三个核心指标：平均处理时间（aht），首次联络解决率（fcr）和座席满意度。但是，他们支持的业务使用csat，nps，ltv等业务指标衡量cs功能，这些指标通常是核心指标健康的结果。cs领导者需要重新考虑传统的cs指标，并考虑增加自动化相关指标，如零接触解决率（zcr）。
zcr是在没有座席交互的情况下解决案例的概念。zcr是智能组织利用ai可以利用的核心ai指标。通过利用ai技术减少企业的人工处理量，无需座席交互，就可以从成本中心转变为价值中心。
更明确的是，zcr是使用上述自助服务，自动响应和智能过程自动化（ipa）解决的案例或问题的衡量标准。这些是通过自动分类辅助和增强的。
cs领导者可以使用zcr证明基于ai的自动化投资的投资回报率。如果适当实施，这些投资可以快速收回成本，通常为3-6个月。通过减少使用的座席数量，节省时间等，可以用美元来量化投资回报率。此外，cs领导者无法忽视的无形资产，如座席士气，客户努力得分等。
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在部分自动化中，智能过程自动化（ipa）可以将关键过程的处理时间从几十分钟缩短到一分钟以下，减少人为错误，最重要的是在由于任务的重复性而减少过程的平凡方面。完全自动化（也称为无人值守自动化）可以完成大部分此过程，而成本只是其中的一小部分。使用智能过程自动化（ipa），一个曾经需要5-10美元的业务流程现在只需要不到2美元。
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通过zcr评分评估，您可以评估现有流程并评估ai对您cs的潜在影响。zcr分数包括您的自助服务分数，自动回复分数和流程自动化分数。
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跨表格vlookup函数的使用方法
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一种优化的机顶盒电子节目指南系统的设计方案
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高速球在结构设计和安装事项有哪些
基于SMARS 机器人的3D打印部件设计
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