Warum kann das „explodierend beliebte“ ChatGPT nicht zu einem intelligenten Kundenservice werden?

Jede neue Technologie ist wie eine Singularität, voller unendlicher Möglichkeiten und unbegrenzter Fantasie. Man kann sich nie vorstellen, wie es vor den Leuten aussehen wird.

Vor dem 21. Jahrhundert schien die Idee einer „KI-Großexplosion“ nur eine besorgniserregende Idee von Science-Fiction-Romanautoren zu sein.

Heutzutage beginnen immer mehr Menschen ernsthaft über eine Frage nachzudenken: Sind wir bereit, wenn die technologische Singularität eintrifft?

1. Der „erwachende Moment“ des Kundenservice

Seit seiner Einführung am 30. November 2022 waren die verschiedenen Leistungen der neuen Generation des generativen Chat-Roboters ChatGPT erstaunlich.

Von der kontinuierlichen Beantwortung von Fragen, der Erstellung von Zusammenfassungen, der Übersetzung von Dokumenten bis hin zur Klassifizierung von Informationen, dem Schreiben von Code, dem Schreiben von Skripten, dem Erledigen von Hausaufgaben und dem Verfassen von Hausarbeiten kann ChatGPT fast alles bewältigen.

Darüber hinaus stellt ChatGPT auch die Prämisse der Frage in Frage und lehnt sogar unangemessene Anfragen ab.

Als wichtiger Meilenstein in der Geschichte der KI-Entwicklung wird ChatGPT in bestimmten Branchen, beispielsweise im Kundenservice, einen nicht zu unterschätzenden Einfluss haben.

Gartner schätzt, dass es heute weltweit etwa 17 Millionen Kundendienstzentren gibt. „Gartner Vice President Analyst Daniel O’Donnell glaubt: „Viele Unternehmen stehen vor Herausforderungen wie Personalmangel bei Kunden und steigenden Arbeitskosten. Diese Kosten machen etwa 95 % der Kosten für Kundendienstzentren aus.“ Gleichzeitig verbessert es auch das Kundenerlebnis. „

Gartner-Prognosen zufolge wird künstliche Intelligenz im Kundenservice bis 2026 dazu beitragen, die Arbeitskosten von Kundendienstzentren um 80 Milliarden US-Dollar zu senken, und 10 % der Agenteninteraktionen werden automatisiert sein, ein Anstieg gegenüber den derzeit voraussichtlich 1,6 % KI.

Tatsächlich ist intelligenter Kundenservice kein neues Produkt

Nach mehr als 30 Jahren Entwicklung von Kundenservicesystemen haben sich die heutigen intelligenten Kundenservicesysteme von einem einzelnen modularen Produkt zu einem „Service +“ entwickelt „Marketing + Zusammenarbeit +“. Management“ integriertes Modell aller Szenarien und aller Kanäle.

In den 1990er Jahren war das Internet noch nicht populär, der Kundenservice stützte sich hauptsächlich auf Telefonkommunikation und Call Center wurden hauptsächlich genutzt Hard-Switching-Technologie.

Im Jahr 2000 begann sich das Internet zu verbreiten, traditionelle Kundenservice-Software hielt Einzug in große Unternehmen und um 2010 entstanden mobiles Internet, Cloud Computing, Big Data und andere Technologien angewendet werden, und Cloud-Calling auf Basis von SaaS begann.

Durch die neue Generation der KI-Technologie wird das Kundendienstsystem in das Internet integriert und es entstehen innovative intelligente Servicemodelle

In den letzten Jahren haben neue Generationen von Kunden mehr Interesse an Dienstleistungen entwickelt, die es den Kunden ermöglichen, Kunden vom einzelnen Kundendienst bis hin zum Markenaufbau zu kontaktieren Sogar die vollständige Verknüpfung des Kundenlebenszyklus: Unternehmen müssen die Kunden in allen Aspekten, der Mentalität und dem Verhalten der Szene verstehen und die Interaktion mit den Kunden an jedem Berührungspunkt verbessern -Service in der Marketingphase, überlagertes Marketing in der Servicephase und die Grenzen zwischen Service- und Marketingverhalten verschwimmen zunehmend

Dadurch entstehen neue Wachstumsräume, da die Grenzen des Kundenservices immer weiter erweitert und vertieft werden erscheint.

Intelligenter Kundenservice beginnt, auf der Grundlage der Bereitstellung von Kundenservice für Dienstleistungsunternehmen in immer mehr Geschäftsszenarien Einzug zu halten.

Mit anderen Worten: Alle Aspekte der Kommunikation zwischen Unternehmen und Kunden, also der gesamte Prozess von Pre-Sales, Sales und After-Sales, sind zum Gestaltungsbereich intelligenter Kundenservice-Hersteller geworden.

Wenn beispielsweise ein CRM-System in das intelligente Kundenservicesystem integriert wird, können Unternehmen Kundenanalysen und Data Mining auf Basis des CRM-Systems durchführen, um die Wahrscheinlichkeit eines Geschäftsabschlusses erheblich zu erhöhen und den Marketingentwicklungszyklus zu verkürzen.

Für Kunden, die kommuniziert haben und an einem Geschäft interessiert sind, können Sie deren persönliche Daten (Branche, Beruf, Bildungsniveau, Einkommensniveau usw.), Konsuminformationen (Konsumstandards, Konsumgewohnheiten, Markentendenzen usw.) erfassen. usw.), sowie Merkmale des Freundeskreises (Präferenzen, aktive Zeit usw.) und Bedürfnisse werden sorgfältig vorbereitet und verwaltet, und Tags können frei gesetzt werden, sodass die personalisierten Bedürfnisse der Kunden auf einen Blick klar sind.

KI ist kein „Hauptschlüssel“

Allerdings ist die Erfahrung eines intelligenten Kundenservice nicht nur eine gute Erinnerung. Derzeit haben viele intelligente Kundendienste immer noch viele Probleme. Das offensichtlichste ist die „Beantwortung falscher Fragen“.

Der „2021 China Intelligent Customer Service Satisfaction Survey Report“ zeigt, dass nur 9,6 % der Benutzer glauben, dass die Problemlösungsfähigkeiten eines intelligenten Kundendienstes höher sind als der manuelle Kundendienst.

Ähnliche Antworten (59,1 %), wiederholte zyklische Vorgänge (50,6 %) und Antworten, die die Frage nicht beantworten (47,3 %) sind die Hauptprobleme, auf die Benutzer bei der Nutzung des intelligenten Kundenservice stoßen.

Im Vergleich zu früheren Produktionskonversationstools wurde ChatGPT erheblich verbessert.

ChatGPT führt „künstlich gekennzeichnete Daten + verstärkendes Lernen“ basierend auf dem groß angelegten Sprachmodell GPT3.5 ein.

Das heißt, die kontinuierliche Feinabstimmung durch manuelles Feedback ermöglicht dem Sprachmodell ein besseres Verständnis.

Lernen Sie beispielsweise, zu beurteilen, welche Art von Antwort für einen bestimmten Eingabebefehl (Benutzerfrage) von hoher Qualität ist (reich an Informationen, reich an Inhalten, hilfreich für den Benutzer, harmlos, enthält keine diskriminierenden Informationen usw.). .) ).

Aus technischer Sicht hat ChatGPT durch die enorme Menge an Informationen im Internet einen sehr großen Korpus aufgebaut und lernt aus diesem Korpus durch Deep Learning Wissen.

Der Grund, warum es eine perfekte Antwort geben kann, liegt darin, dass der Korpus, den es lernt, genau einen solchen Kontext hat und es ihn durchsucht und Ihnen anzeigt. Allein im Hinblick auf diese Suchfunktion ist ChatGPT nicht so gut wie Google, da der Korpus von Google viel größer ist und die Suchgenauigkeit besser ist.

Letztendlich sind die Einschränkungen der zugrunde liegenden KI-Technologie das Kernproblem, das das Erlebnis eines intelligenten Kundenservice bestimmt.

Das Erste ist, die Einschränkungen der Fähigkeiten zu verstehen. Derzeit ist die Fähigkeit der KI, die Absicht von Benutzereingaben zu beurteilen, noch sehr begrenzt.

Der Grund, warum wir Benutzer verstehen können, liegt darin, dass wir einen riesigen Korpus vorbereitet haben, der eine Vielzahl von Fragen enthält, die Kunden gestellt haben. Diese Sammlung ist immer begrenzt und die von Benutzern aufgeworfenen Fragen und die Art und Weise, wie sie sie stellen Aber es ist nahezu unbegrenzt und es wird zwangsläufig zu Abweichungen im Verständnis kommen.

Das zweite ist die Einschränkung der Reaktionsfähigkeit. Hierbei handelt es sich um die Technologie des Wissensgraphen, einem Beziehungsnetzwerk, das durch die Verbindung aller verschiedenen Arten von Informationen entsteht.

Um Kunden zufriedenstellende Antworten zu geben, müssen Sie einen sehr detaillierten und detaillierten Wissensgraphen für die Fragen erstellen, die Kunden möglicherweise stellen, was weit über das hinausgeht, was Suchmaschinen bieten können.

Der Aufbau eines solchen spezialisierten Wissensgraphen ist immer noch eine große Herausforderung.

Kundendienstarbeit besteht nicht nur aus Chatten. Diese Art des Dialogs hat einen ganz klaren Zweck, und dieser Zweck kann nicht durch eine einfache Antwort erfüllt werden.

Kann viele Details in bestimmten Bereichen beinhalten. Vorbestellungen, Produkte, Verkaufspreise, Logistik usw.

Ohne die Beherrschung dieses spezifischen Domänenwissens und den Aufbau eines Netzwerks in diesen Wissensdetails durch den Wissensgraphen ist es unmöglich, qualitativ hochwertige Antworten bereitzustellen.

Gleichzeitig ist der Inhalt von Kundendienstantworten zeitkritisch, wie z. B. Iterationen von Produktinformationen, Aktualisierungen von Logistikinformationen usw.

Die Daten des für die ChatGPT-Schulung verwendeten Korpus sind auf dem Stand von 2021 und bieten nicht die Möglichkeit, das Kundendienstwissen schnell zu aktualisieren.

Aus Kostensicht kostet eine ChatGPT-Schulung Millionen von Dollar, und eine Feinabstimmung kostet Hunderttausende Dollar. Dieser Geldbetrag reicht aus, um viele manuelle Kundendienstmitarbeiter zu beauftragen, was dem Einsatz eines intelligenten Kundendienstes durch das Unternehmen zuwiderläuft Kosten senken und Effizienz steigern.

Darüber hinaus gibt es eine weitere Ebene emotionaler Faktoren, die immer eine Lücke darstellt, die KI derzeit nicht schließen kann. Im Vergleich zum kalten, intelligenten Kundenservice fühlen sich die Menschen durch die Möglichkeit, direkt mit den Kundendienstmitarbeitern zu kommunizieren, wohler.

Der Grund, warum viele Kunden von intelligentem Kundenservice angewidert sind, liegt nicht darin, dass sie sich dem technologischen Fortschritt widersetzen oder seine Rationalität leugnen, sondern darin, dass intelligenter Kundenservice manchmal die emotionalen Probleme der Menschen nicht lösen kann.

Die Kommunikation mit Menschen an sich löst Emotionen aus, aber angesichts eines rationalen und sogar akribischen, intelligenten Kundenservice werden die Emotionen der Kunden offensichtlich unterdrückt.

Der zuständige Verantwortliche von Yunzhisheng ist der Ansicht, dass, wenn ChatGPT vollständig populär gemacht werden soll, noch drei Probleme gelöst werden müssen.

Erstens muss ChatGPT seine Wissenszuverlässigkeit verbessern und wichtige Anwendungen zur Lösung praktischer Probleme vermeiden. Zweitens muss es seine Fähigkeit verbessern, Echtzeitinformationen zu integrieren und die Aktualität zu verbessern und Schulungskosten, lösen Sie praktische Probleme innerhalb eines akzeptablen Kostenrahmens.

Darüber hinaus müssen gleichzeitig Industriestandards und damit verbundene Vorschriften festgelegt und verbessert werden, um die gesunde Entwicklung der ChatGPT-Technologie zu fördern.

Derzeit hat Yunzhisheng einen vollständigen technischen geschlossenen Kreislauf der „Wahrnehmung-Kognition-Generierung“ im Bereich der Spracherkennungstechnologie und des natürlichen Sprachverständnisses etabliert.

Der kognitive Teil besteht hauptsächlich aus „BERT+GPT2+Industry Knowledge Graph“. Es hat eine umfassende Anwendungspraxis in den Bereichen intelligente IoT-Interaktion und intelligente medizinische Entscheidungsfindung durchgeführt und den ersten Preis gewonnen Beijing Science and Technology Progress Award.

Auch wenn ChatGPT aus technischer, geschäftlicher und erfahrungstechnischer Sicht einen guten künstlichen Dialogeffekt erzielt, ist es noch nicht möglich, den intelligenten Kundenservice zu verbessern Intelligenter Kundenservice. Fügen Sie etwas unerwarteten Spaß hinzu.

Wie stellt man smarten Kundenservice richtig dar?

Während Technologie den Menschen Komfort bietet, müssen wir die Grenzen der Technologie erkennen, bevor es einen großen Durchbruch in der zugrunde liegenden Technologie gibt, können wir keine qualitative Veränderung in der Erfahrung des intelligenten Kundenservice erwarten.

Zweitens ist der intelligente Kundenservice zu einem allgemeinen Trend geworden, der durch die Anwendung von Herstellern vorangetrieben wird. Obwohl es unmöglich ist, sich an Veränderungen wie den manuellen Kundenservice anzupassen, kann er auch einige grundlegende, präzise Dienstleistungen anbieten.

Der Schlüssel liegt schließlich darin, einen guten Mechanismus für die Zusammenarbeit zwischen intelligentem Kundenservice und manuellem Kundenservice zu etablieren, damit die Benutzer ein reibungsloseres Erlebnis haben.

Es ist wie eine tertiäre Diagnose und Behandlung. Kleinere Probleme werden in kommunalen Krankenhäusern beobachtet, aber wenn größere Probleme auftreten, werden sie automatisch an übergeordnete Krankenhäuser übertragen.

Für das Benutzererlebnis ist nicht das Erlebnis eines intelligenten Kundenservices wichtig, sondern das Erlebnis des gesamten Kundenservicesystems eines Herstellers.

So wie Online-Banking-Dienste immer beliebter werden, können sie Offline-Banking-Filialen nicht ersetzen. Das Verhältnis zwischen intelligentem Kundenservice und manuellem Kundenservice wird in Zukunft nicht mehr nur eine Frage der Frage sein, wer wen ersetzt. Die Grenzen zwischen den beiden Parteien werden zunehmend verschwimmen.

Häufige Probleme der Benutzer können durch intelligenten Kundenservice gelöst werden. Wenn Benutzer persönliche Kommunikation und Beratung benötigen, sollte auch rechtzeitig ein manueller Kundenservice verfügbar sein.

Das oberste Prinzip besteht darin, benutzerzentriert zu sein und Servicemethoden basierend auf den tatsächlichen Bedürfnissen der Benutzer auszuwählen.

Kurz gesagt, angesichts der plötzlichen neuen Spezies ChatGPT sollten wir nicht so leicht der Illusion ihrer „schönen neuen Welt“ verfallen, sondern die einzigartige Weisheit der Menschheit nutzen und mit ihren reichhaltigen Funktionen zusammenarbeiten, um den Menschen ein besseres Leben und maximalen Komfort zu bieten .

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