カスタマー サポート会社が特定の機能を ChatGPT にアップグレードするとどうなりますか?

ChatGPT は今や世界中で人気のチャットボットとなっており、ほぼすべての企業が業務効率化のための活用方法を検討しています。昨年 11 月にオンラインになってから 5 日後にはユーザーが 100 万人となり、その後 2 か月で、この人工知能チャットボットのユーザー数は 2 億人を超えました。

サンフランシスコを拠点とする人工知能開発者 OpenAI によって開発されたこの機械学習言語プログラムは、人間のようなテキスト応答を提供できます。長い記事やテキストでの会話を要約し、執筆アドバイスを提供し、マーケティング キャンペーンを計画し、ビジネス プランを策定することができます。 、コンピューターコードの作成や変更であっても、すべて限られた投資で達成できます。

OpenAI の 49% を所有する Microsoft は、同社に数十億ドルを投資しており、OpenAI の GPT-4 大規模言語モデルの最新バージョンに基づく Bing 検索も開始しました。エンジン、ChatGPT もこのモデルに基づいて開発されました。それに負けないように、Google も最近、独自の実験用人工知能チャットボットをリリースしました。

Intercom は、Atlassian、Amazon、Lyft Business を含む世界中の 25,000 社に製品が使用されているカスタマー サポート ソフトウェア プロバイダーであり、現在 ChatGPT の使用の最前線に立っています。同社のソフトウェアは、ChatGPT の大規模言語モデル (GPT3.5) の機能を使用して、AI 対応機能をプラットフォームに追加するだけです。

Intercom の機械学習担当ディレクターである Fergal Reid 氏は、同社の人工知能カスタマー サービス ソフトウェアに ChatGPT 機能を追加することには、否定できない利点があると述べました。 Intercom のソフトウェアは、顧客サービス担当者が顧客の質問に答えるのを支援するために使用されます。 Intercom は、企業が自社の Web サイトに埋め込んでエンドユーザーの質問に自動的に回答できる、「Resolution Bot」と呼ばれるサポート チャットボットも販売しています。

しかし、Reid 氏は、ChatGPT にも無視できない問題がいくつかあると警告しました。価格設定の問題により、新しいカスタマー サービス ソフトウェアはまだ数百の Intercom 顧客向けにベータ版として提供されています。

しかし、Intercom のソフトウェアをテストした顧客は、OpenAI の GPT-3.5 言語モデルに基づいた更新されたソフトウェアを賞賛し、仕事が楽になると主張しています。

リード氏は、業界メディアとのインタビューで、Intercom の商業用途向けに ChatGPT ソフトウェアをカスタマイズするプロセス、それがどのようにビジネス価値を提供するか、そして彼と彼の機械学習チームがこれまで直面し、現在も直面している課題について詳しく説明しました。

以下はインタビューの抜粋です:

Intercom が行っている事業についてご紹介いただけますか? 既存の製品をアップグレードする必要性を感じているのはなぜですか?

Reid : 私たちのビジネスは基本的に顧客サービスです。私たちはメッセンジャーを開発しました。そのため、誰かがカスタマー サポートやサービスについて質問した場合、WhatsApp チャットと同じように、ビジネス Web サイトにアクセスしてメッセンジャーに質問を入力できます。

Intercom は、カスタマー サポート業界のリーダーの 1 つであり、このビジネス メッセンジャー サービスを最初に開始した企業の 1 つです。そこで私たちはこのメッセンジャーを開発し、カスタマー サポートの質問に毎日繰り返し答えるのが仕事であるカスタマー サポート担当者 (チームメイトと呼びます) のためのカスタマー サポート プラットフォーム全体を構築しました。

ChatGPT はランダムな会話の処理において別のレベルに到達していることがわかりました。人は質問するとき、意外な方法で質問することがあります。会話の途中で、会話の前のターンで言ったことを持ち出すことがあります。従来の機械学習システムではこれを処理するのが困難ですが、OpenAI の新しいテクノロジーはこれをうまく処理できるようです。

ChatGPTとGPT3を試してみました。私たちはこう思いました。「これは大変なことです。これにより、チャットボットやチームメイトにとって、より強力な機能が利用できるようになります。

ChatGPT の作成とアップグレードにはどのくらいの時間がかかりますか?

Reid: 開始後昨年の 12 月初旬に製品を開発するために、1 月初旬に最初のプロトタイプをデモンストレーションしました。非常に速い開発サイクルでした。1 月中旬頃までに、当社の製品はすでに 108 人の顧客がテストに使用していました。その後、別のベータ版が完成しました。」 1 月末にリリースされました。当社の製品は現在パブリック ベータ版であるため、何百ものコンテンツ顧客がこの製品を使用しています。人々が毎日実稼働環境で使用しているにもかかわらず、当社ではまだそれをベータと呼んでいます。

これは「魅力的なデモ プロトタイプですが、実際の価値はまだ提供されていません。したがって、このプロトタイプがどれだけの実際の価値を持っているかを理解するには、やるべきことがまだたくさんあります。

人々と話すこれらのオープン API のコストは、 OpenAI の機能は、使用される可能性のあるどの API と比較しても非常に高機能です。OpenAI が何を行っているかを要約させるだけでもユーザーにコストがかかり、自分で行うよりもはるかに安価ですが、ビジネスにとっては必須です。問題は解決されました。では、どうすればよいでしょうか?価格は?

これが、私たちがまだベータ段階にあるもう 1 つの理由です。私たちも、他の皆さんと同様に、このテクノロジーにどれくらいの費用がかかるかをまだ学んでいません。コンピューターの処理コストの観点から言えば、人々の節約になります。時間はかかりますが、経済性を達成する方法はまだ検討する必要があります。

ChatGPT と OpenAI の GPT 3.5 大型言語モデルの違いは何ですか? Intercom の製品は彼らと協力して開発されていますか?

Reid: ChatGPT は GPT 3.5 モデルのフロントエンドに近いと思います。ただし、ChatGPT 上で構築する人は誰でも、OpenAI が GPT 3.5 と呼ぶ同じ基礎モデル上に構築していることになります。これらは基本的に同じですが、違いはユーザー インターフェイスにあります。

トレーニング ChatGPT にはさらに多くのガードレールがあるため、やりたくないことをやらせると、「私は単なる大きな言語モデルなので、これらのことはできません」と言うでしょう。基礎となる言語モデルはそうではありません。彼らは、インターネット上でエンド ユーザーと会話するための訓練を受けていません。したがって、製品を構築する開発者は、ChatGPT インターフェイスではなく、基礎となるモデルを使用します。ただし、理解の複雑さと基礎となるモデルの機能という点では、基本的には同じです。

私たちが使用しているモデルは Text-Davinci-003 で、基本的には誰もがそれを使用しています。

何を構築するかについてのオプションはありますか? 新しいサービス表現機能の構築に使用できる、サードパーティ製の他の大きな言語モデルはありますか?

リード: 現在、ChatGPT はこれらのモデルをホストしていません。 OpenAI のアプリケーション上で。 OpenAI 以外に ChatGPT を実際に使用できる人はいません。技術的には、ChatGPT は OpenAI が一般に提供するサービスであり、誰でも Web サイト上に ChatGPT のものを構築できると思います。より正確に言うと、ChatGPT を強化するのと同じ OpenAI モデルを使用します。

ChatGPT は、Intercom の Resolution Bot 製品と同じタスクに使用されますか?

Reid: 最初にリリースした機能は、エンド ユーザーではなく、カスタマー サポート スタッフを対象としていました。当社はエンド ユーザー向けにチャットボットを開発し、カスタマー サポート スタッフ向けに機械学習ベースの生産性機能を提供します。 Resolution Bot 製品の最初のリリースには、カスタマー サポート スタッフの能力を向上させる機能が含まれていましたが、エンド ユーザー向けに設計されたものではありませんでした。

私たちがこれを行う理由は、OpenAI の現在の機械学習モデルの多くが、いわゆる幻覚に悩まされているためです。質問をして正しい答えが得られなかったとしても、多くの場合、彼らは何らかの答えを考え出します。

この状況は私たちの予想を超えていました。要約などの明らかに価値のある機能もあれば、テキストを言い換えたり、テキストをよりユーザーフレンドリーにするなどの機能もあります。

彼らの仕事は本物の情報を確実に提供することではなく、情報をでっち上げることしかできないと考えられます。私たちは当初、ユーザーにそれらを使用させたり、質問に答えさせたりすることに消極的でした。私たちは、チャットボットが不正確な回答をでっち上げることによって、顧客のエクスペリエンスが影響を受けるのではないかと懸念していました。私たちの初期のテストでは、ChatGPT を利用した未熟なチャットボットを顧客に使用させるのは非常に悪い考えであることがわかりました。私たちは今後も努力を続け、将来的にはより良い解決策が見つかると考えています。

このツールが単に答えを作り出すだけなら、カスタマー サポート担当者にとって何の役に立つでしょうか?

リード: 私たちはこの分野に取り組んでおり、確かに社内で研究開発のプロトタイプを持っていますが、現時点では「いいえ」です。製品やツールはまだ名前が付けられていない、またはリリースが約束されています。

私たちは当初、カスタマー サポート担当者を支援するためだけにチャットボットをリリースしました。なぜなら、カスタマー サポート担当者は通常、何が正解かを知っているからです。チャットボットを使用すると、90% の時間で正しい答えが分からないため、より迅速かつ効率的にサービスを提供できるようになります。自分で答えを入力する必要があります。 10% の確率で、何か問題が発生した場合、カスタマー サポートが直接問題を解決できます。

つまり、インターフェイスに似たものになります。 Google ドキュメントや、提案を提供できる予測テキストを使用する場合、提案が間違っていることがあっても問題ありませんが、適切な提案が提供されると、ユーザーの効率が向上します。そのため、私たちは最初にベータ版をリリースし、今年 1 月末までに何百人ものお客様によってテストされ、新機能について多くの肯定的なフィードバックを受け取りました。これにより、カスタマー サポート スタッフの効率が向上し、売上が増加します。

営業担当者がテキストを言い換えるのに役立ちます。エンド ユーザーにテキストを自動的に送信するだけでなく、カスタマー サポート スタッフがタスクをより迅速に完了できるように設計されています。

アカウント担当者向けの ChatGPT の他の優れた機能はありますか?

Reid: 私たちが構築した ChatGPT のもう 1 つの機能は概要です。この大規模な言語モデルは、既存のテキストの処理や、大きな記事やテキストでの会話の概要の生成に優れています。同様に、顧客が ChatGPT には複雑すぎる問題を提起した場合、その会話をカスタマー サポートに照会する必要がある多くのカスタマー サポート担当者がいます。エンド ユーザーとの会話の概要を書くように求められることもよくあります。一部のカスタマー サポート スタッフは、概要を書いたり、顧客との会話に応答したりするのは時間がかかることもありますが、やらなければならないと述べています。

つまり、この技術はテキストコンテンツの要約や要約に優れています。私たちが最も誇りに思っている機能の 1 つは、この概要機能です。ボタンを押すと会話の概要が得られ、編集してクライアントに送信できます。

これらの機能は、顧客が参加して ChatGPT の機能を継続的に強化できるように設計されています。カスタマー サポートは、会話全体を読んで主な要点を把握するために、より多くの時間を費やす必要はありません。代わりに、ChatGPT が関連するスニペットを抽出するため、カスタマー サポートは確認するだけで済みます。

これらのモデルは、以前に開発したモデルよりもはるかに優れていますが、まだ完璧ではありません。彼らは依然として、細部を見落としたり、熟練したカスタマー サポート スタッフが理解するような事柄を理解しなかったりすることがあります。

ニーズを満たすために ChatGPT ソフトウェアをどのように変更しましたか? これはどのように行われましたか?

Reid: OpenAI は、テキストを送信したり、テキストを取得したりできる API を提供します。そのモデル。以前とは異なり、人々がこのテクノロジーを実際に使用する方法は、ユーザーが何をしてほしいかを「伝え」、次のような会話の要約のようなテキストを送信することです。

顧客: 「こんにちは。」質問があります。"

顧客担当者: 「こんにちは、どのようにお手伝いできますか?」"

顧客は、希望する内容を含めて直接テキスト メッセージを送信できます。テキスト - この場合は概要バージョンが含まれています。その後、それが処理されてカスタマー サポートに送信されるため、顧客はそれを使用するかどうかを選択できます。

顧客はこれを使用して電子メールを要約できます。通常、その下には以前のメール履歴が含まれており、メールへの手がかりを得るために使用できます。この機能は過去のプログラミング言語では利用できませんでしたが、やりたいことを実行するには多大な労力を費やす必要があります。何かをするよう依頼するときは、エラーを避けるために非常に具体的にする必要があります。

ChatGPT をカスタマイズするために自社の IT チームまたはソフトウェア エンジニアを使用したことがありますか? それはどのくらい難しいですか? 何ですか?

リード: Intercom には、他のソフトウェアおよびサービス テクノロジー企業と同様に、強力な R&D チームがあります。私は機械学習チームを率いています。そのため、チームのメンバーのほとんどは機械学習の分野の専門家です (私も含め)。トレーニングと機械学習モデルの操作を体験してください。

当社には、アルファ顧客として扱う社内 (カスタマー サクセス) チームがあります。Intercom Inc. (カスタマー サクセス) 担当者は 100 名です。そこで、プロトタイプを次のユーザーに提供します。彼らは非常に迅速にモデルに関するフィードバックを得ることができますが、私たちはモデルをトレーニングするために彼らを使用しているのではなく、問題を特定し、何が問題だったのかを判断するのに役立つアルファ テスターとして彼らを使用しているだけです。やるべきことはたくさんあります。デモ用のチャットボットを作成するのは簡単ですが、運用環境で動作させるにはさらに多くの作業が必要です。

このチャットボット製品は、最終的にはエンド ユーザーに出荷されて使用できるようになると思いますか? ? いわば顧客担当者との仲介者はいません?

リード: 現在検討中です、まだ準備は整っていませんが、このタイプのテクノロジーは近いうちに顧客に提供されると考えています。Google は最近は製品をリリースしましたが、その発表イベントで人工知能モデルにいくつかのエラーが表示され、多くの人が失望しました。

したがって、誰もが時折発生するこの問題に対処する方法を見つけなければなりません。

顧客とその顧客向けに AI 対応機能をアップグレードすることで、カスタマー サービス担当者はどれくらいの時間と労力を節約できますか? 顧客の応答時間は 3 分の 1 または半分に短縮されますか?

リード: おそらくそれほど高くはありません。このテクノロジーは非常に新しいため、正確な数字はわかりません。テレメトリーはすでにありますが、データを取得するまでにはおそらくさらに数週間かかるでしょう。それは難しいことです。測定する。

テキストによる要約のようなものを使用すると、10 ～ 15 分の会話のうち 1 ～ 2 分程度を節約できると思います。ここでは、私たちが受け取ったフィードバックの一部と、興味深いものを紹介します。オープン ベータ版以来、Twitter で Intercom の顧客からの時間を節約できる投稿を見つけることができます。

また、この分野に携わる誰もが、正直でなければならないという課題に直面していると思います。このテクノロジーは非常にエキサイティングなので、無理をせずに起きているのは難しいです。私たちがリリースしているのはデモンストレーション目的の AI ボットであり、実際の価値はまだ提供されていないため、ここで実際の価値がどの程度提供されているかを理解するには、まだ多くの作業が必要です。私たちはこれについてさらに詳しく学び、遅かれ早かれリリースしてお客様の意見を確認したいと考えています。

受け取った顧客からのフィードバックは私の期待を上回っていました。明らかに価値のある機能 (要約など) もあれば、テキストを言い換えたり、よりユーザーフレンドリーにする機能などの機能もあります。当社が提供する機能は、情報の短縮版を作成して拡張する機能であり、これらの機能に対する顧客からのフィードバックは良好です。

これを行うことでカスタマー サービス担当者の効率が向上することを証明する確かなデータはありませんか?

リード: 実際には、1 ～ 2 か月以内にテレメトリを理解し、判断する必要があります。毎回使っているかどうか。検証する必要がありますが、この分野ではキラーアプリがまだ開発されていると思います。

ChatGPT を使用した素晴らしいデモがあり、みんなの注目を集めました。しかし、Intercom のような企業は、これをおもちゃから実際のビジネス価値のあるものに変える方法を考え出しています。 Intercom でさえ、「これらの機能を展開しました。クールで価値があるように見えますが、ゲームを変えるほどではありません。」と言いました。それが私たちになると思います。テクノロジーの次の波は開発中であり、開発サイクルが長くなります。これらはどれも、迅速な統合ほど簡単ではありません。私たちはユーザーの問題やさまざまな側面、そしてどこで問題が発生するのかを非常に深く掘り下げる必要があります。競合他社や業界関係者の多くが同じ問題を解決し、さらに価値のある機能を開発しています。

私たちの開発サイクルは非常に速く、チャットボットの立ち上げも非常に早く、お客様からの素晴らしいフィードバックを得て、次にどこに進むかを決めるのに役立ちました。これが現在の状況に対する私の現実的な見方です。

現在、ChatGPT については多くの誇大宣伝が行われています。あなたの製品に対する顧客の期待を下げようとしている場合、これにどう対処しますか?

リード: ここでの私たちの実際の戦略は、期待に対してできるだけ正直になろうとすることです。私たちは正直であることで、誇大広告の波から自分たちを差別化できると感じています。

顧客に新しい ChatGPT ボットの使用を選択してもらうにはどうすればよいですか?

リード: Intercom には 25,000 人を超える顧客がいます。私たちは顧客に「ベータ版の製品がいくつかあります」と言うでしょう。参加しますか? オプトインして初期のソフトウェアの使用を希望している顧客もいますが、そうでない顧客もいます。顧客の中には、テスト プロジェクトに参加したくない、リスクを嫌う企業 (銀行など) もいます。

新しいソフトウェアを開発するとき、私たちはベータ版に参加する人を募集するように求めるメッセージを彼らに送ります。私たちのプロジェクト マネージャーがイベントの宣伝を開始し、私たちがやったのはそれだけでした。 1 月中旬、私たちは何百人ものお客様をテストに招待しました。顧客は参加後、API を使用してデータを処理し、これらの機能を顧客向けに公開します。

その後、翌日からテレメトリを調べて、顧客がどこでそれを使用しているのか、そしてそれが顧客にとって機能しているのかを確認します。そして、これが通常、Intercom でテストを実行する方法です。顧客に連絡するときはこう言います。」これについてフィードバックをいただけますか? 見積もりを知りたいのですが。」一部の顧客は数週間以内に実際の見積もりを提供してくれたので、後でブログに投稿しました。

私たちは、あらゆる誇大宣伝から目立ちたいと考えています。多くのスタートアップは通常、ChapGPT を装ってランディング ページを作成するだけです。実際に ChapGPT のような製品を提供しており、実際の顧客の声を Web サイトで公開していますが、それは本当に本物です。

以上がカスタマー サポート会社が特定の機能を ChatGPT にアップグレードするとどうなりますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。