なぜ「爆発的に人気のある」ChatGPT がインテリジェントな顧客サービスになれないのでしょうか?

新興テクノロジーはどれも特異点のようなもので、無限の可能性と無限の想像力に満ちています。それが人々の前でどのように現れるかは決して想像できません。

21世紀以前は、「AIの大爆発」という考えは根拠のないもののように思われていました。 SF作家の憂慮すべきアイデア。

現在、ますます多くの人が、「技術的特異点が到来したとき、準備はできていますか?」という質問について真剣に考え始めています。

1. 接客の「目覚めの瞬間」

2022年11月30日の発売以来、新世代の生成型人工知能チャットロボットの多彩なパフォーマンスChatGPT、なかなかすごいですね。

継続的な質問への回答、要約の作成、文書の翻訳から、情報の分類、コードの作成、スクリプトの作成、宿題の実行、論文の作成まで、ChatGPT はほぼすべての作業を簡単に処理できます。

さらに、ChatGPT は質問の前提を疑問視し、不適切なリクエストを拒否することもあります。

AI 開発の歴史における重要なマイルストーンとして、ChatGPT は顧客サービスなどの特定の業界において過小評価できない影響力を持つことになります。

Gartner は、現在世界中に約 1,700 万のカスタマー サービス センターがあると推定しています。 Gartner の副社長アナリスト、ダニエル・オドネル氏は次のように考えています。「多くの企業は、顧客の人材不足や人件費の上昇などの課題に直面しています。これらのコストは、顧客サービス センターのコストの約 95% を占めています。会話型人工知能は顧客サービスをより効率的にすることができますが、一方で、顧客エクスペリエンスも向上します。 ''

Gartner の予測によると、会話型人工知能はカスタマー サービス センターの人件費を 2026 年までに 800 億米ドル削減するのに役立ち、エージェントのやり取りの 10% が自動化されます。 AI によって達成される自動化の現在のレベル。推定 1.6% 増加しました。

実際、インテリジェントなカスタマー サービスは新しい製品ではありません。

30 年以上にわたるカスタマー サービス システムを経て 業界の発展に伴い、今日のインテリジェント カスタマー サービス システムは、単一のモジュラー製品から、すべてのシナリオ、すべてのチャネルを対象とした「サービス マーケティング コラボレーション管理」の統合モデルに移行しました。

#1990年代はまだインターネットが普及しておらず、顧客対応は主に電話、コールセンターが主流でした。

2000 年に入ると、インターネットが普及し始め、従来の顧客サービス ソフトウェアが大企業に導入され、ソフトスイッチ技術をベースにしたコールセンターが登場しました。 2010 年頃、モバイル インターネット、クラウド コンピューティング、ビッグデータなどのテクノロジーが適用され始め、SaaS ベースのクラウド コールセンターやクラウド カスタマー サービス ソフトウェアが登場しました。新世代の AI テクノロジーを活用して、カスタマー サービス システムがインターネットと統合され、革新的なインテリジェント サービス モデルがカスタマー サービス センターに導入されています。サービス エクスペリエンスに対する顧客の需要が増大し、顧客は単一のアフターサービスからブランド構築、さらには顧客のライフ サイクルに至るまで、すべてのリンク ノードに連絡できるようになりました。

##企業の場合、さまざまなリンクやシナリオにおける顧客の考え方や行動を理解し、正確な戦略を使用して各タッチ ポイントで顧客との対話を強化する必要があります。 ## マーケティング段階ではプレサービスが行われ、サービス段階ではマーケティングが重ねられるため、サービスとマーケティング行動の境界線はますます曖昧になっていきます。顧客サービスの境界は拡大し、深化し続けており、新たな成長余地が現れています。

インテリジェントな顧客サービスは、サービス会社が提供する顧客サービスに基づいて、より多くのビジネス シナリオに入り始めています。

言い換えれば、企業と顧客の間のコミュニケーションのあらゆる側面、つまりプリセールス、セールス、アフターセールスのプロセス全体が、インテリジェントなカスタマーサービスメーカーのレイアウト範囲になっています。

たとえば、CRM システムがインテリジェント カスタマー サービス システムに統合されている場合、企業は CRM システムに基づいて顧客分析とデータ マイニングを実行し、成約の確率を大幅に高めることができます。マーケティング開発サイクルに対処し、短縮します。

連絡を取り、取引に興味がある顧客の場合は、個人情報 (業種、職業、教育レベル、収入レベルなど)、消費情報 (消費量など) を提供できます。基準、消費習慣、ブランド傾向など）、友人サークル特性（好み、活動時間など）、ニーズを細かく作成・管理し、自由にタグを設定できるため、顧客のパーソナライズされたニーズが一目瞭然です。一目。

AI は「マスターキー」ではありません

ただし、インテリジェントな顧客サービスの経験は、良い思い出ばかりではありません。現在、多くのインテリジェントな顧客サービスには依然として多くの問題があり、最も明白な問題は「正しくない質問に答えること」です。

「2021年中国インテリジェント顧客サービス満足度調査レポート」によると、インテリジェント顧客サービスが手動顧客サービスよりも問題解決能力が高いと信じているユーザーはわずか9.6%だという。

同じ回答 (59.1%)、繰り返される周期的な操作 (50.6%)、質問に答えない回答 (47.3%) は、インテリジェント機能を使用するときにユーザーが遭遇する主な問題です。顧客サービス。

以前の実稼働ベースの会話ツールと比較して、ChatGPT は大幅に改善されました。

ChatGPT は、GPT3.5 大規模言語モデルに基づいた「人工的にラベル付けされたデータ強化学習」を導入しています。

つまり、手動フィードバックによる継続的な微調整により、言語モデルの理解をさらに深めることができます。

たとえば、どのような回答が質の高いものであるか (情報が豊富、内容が豊富、ユーザーに役立つ、無害、差別的な情報が含まれていないなど) を判断する方法を学びます。 ）。

技術的な観点から見ると、ChatGPT はインターネット上の膨大な情報を通じて非常に大規模なコーパスを確立し、深層学習によってこれらのコーパスから知識を学習します。

完璧な答えが得られる理由は、学習したコーパスにまさにそのようなコンテキストがあり、それを検索して表示するためです。この検索機能だけに関して言えば、ChatGPT は Google ほど優れていません。これは、Google のコーパスがはるかに大きく、検索精度が優れているためです。

最終的な分析として、インテリジェントな顧客サービスのエクスペリエンスを決定する中心的な問題は、基盤となる AI テクノロジーの制約です。

1つ目は、理解力の限界です。現時点では、ユーザー入力の意図を判断する AI の能力はまだ非常に限られています。

当社がユーザーを理解できる理由は、お客様から寄せられたさまざまな質問を収録した膨大なコーパスを用意しているからです。このコレクションは常に限られており、質問はユーザーからの質問はほぼ無制限であり、質問の方法はほぼ無限であるため、理解の偏りは避けられません。

2 つ目は、応答性の制限です。これには、あらゆる種類の情報を結び付けて得られる関係ネットワークであるナレッジ グラフの技術が含まれます。

顧客に満足のいく回答を提供したい場合は、検索エンジンが提供できるものをはるかに超えた、顧客が尋ねる可能性のある質問に対して非常に詳細かつ詳細なナレッジ マップを構築する必要があります。 。

このような専門的なナレッジ グラフを構築することは、依然として大きな課題です。

顧客サービスの仕事は雑談ではなく、この種の対話には非常に明確な目的があり、この目的は単純な答えでは満たされません。

には、ドメイン固有の詳細が多数含まれる場合があります。予約販売の注文、商品、販売価格、物流など

このような専門分野の知識を習得し、ナレッジグラフを通じて知識内容のネットワークを構築しなければ、質の高い回答を提供することはできません。

同時に、製品情報の反復や物流情報の更新など、カスタマー サービスの返信内容は時間に左右されます。

ChatGPT トレーニングに使用されるコーパスのデータは 2021 年時点のものであり、顧客サービスの知識を迅速に更新する機能がありません。

コストの観点から見ると、ChatGPT のトレーニングには数百万ドル、微調整には数十万ドルの費用がかかります。この金額は多くの人間のカスタマー サービス担当者を雇うのに十分であり、これは企業にとって逆行です。インテリジェントな顧客サービスを使用してコストを削減し、効率を向上させるという当初の目的。

さらに、感情的要因の別の層があり、これは常に AI が現時点では越えることのできないギャップです。コールドスマートなカスタマーサービスに比べて、カスタマーサービススタッフと直接コミュニケーションが取れるため、人々は安心感を得ることができます。

多くの顧客がスマートなカスタマー サービスに嫌悪感を抱いているのは、テクノロジーの進歩に抵抗したり、その合理性を否定したりするためではなく、スマートなカスタマー サービスでは人々の感情的な問題を解決できない場合があるからです。

人とのコミュニケーション自体が感情の解放ですが、合理的で、さらには細やかなインテリジェントな接客の前では、顧客の感情は明らかに抑制されています。

Yunzhisheng の担当者は、ChatGPT を完全に普及させたいのであれば、解決すべき問題がまだ 3 つあると考えています。

第一に、ChatGPT は知識の信頼性を向上させ、実際的な問題を解決するための主要なアプリケーションを回避する必要があります。次に、リアルタイム情報を統合し適時性を向上させる能力を強化する必要があります。 ; 第三 第三に、サービスとトレーニングのコストをさらに削減し、許容可能なコストの範囲内で実際の問題を解決する必要があります。

さらに、ChatGPT テクノロジーの健全な発展を促進するには、業界標準と関連規制も同時に確立および改善する必要があります。

現在、Yunzhisheng は、音声認識技術と自然言語理解の分野において、「知覚 - 認知 - 生成」の完全な技術的閉ループを確立しています。

コグニティブ部分は主に「BERT GPT2 Industry Knowledge Graph」で構成されており、スマートなIoTインタラクションとスマートな医療意思決定の分野で詳細なアプリケーション実践を実行しています。 、進歩に対して北京科学技術一等賞を受賞しました。

したがって、たとえ ChatGPT が優れた人工対話効果を達成したとしても、技術的観点、ビジネス的観点、エクスペリエンスの観点から見て、インテリジェントな顧客サービスをアップグレードするためにそれを使用することは現時点では現実的ではありません。 、インテリジェントな顧客サービスを提供する過程で、予期せぬ楽しみを追加することしかできません。

インテリジェントな顧客サービスを正しく理解するにはどうすればよいですか?

テクノロジーは人々に利便性をもたらしますが、テクノロジーの限界を認めなければなりません。基礎となるテクノロジーに大きな進歩がなければ、インテリジェントな顧客サービスのエクスペリエンスに質的な変化を期待することはできません。

第二に、インテリジェントなカスタマー サービスは、メーカーのアプリケーションによって推進される一般的なトレンドになっています。手動のカスタマー サービスのように変化に適応することは不可能ですが、ある程度の基本レベルを提供することもできます。的確なサービス。

最後に、重要なのは、ユーザーがよりスムーズなエクスペリエンスを享受できるように、インテリジェントな顧客サービスと手動の顧客サービスの間に優れた連携メカニズムを確立することです。

第 3 レベルの診断と治療と同様に、地域病院は小さな問題を認識し、より大きな問題が発生した場合は自動的に上位レベルの病院に転送します。

ユーザー エクスペリエンスにとって重要なのは、インテリジェントなカスタマー サービスのエクスペリエンスではなく、メーカーの全体的なカスタマー サービス システムのエクスペリエンスです。

オンライン バンキング サービスが増加しているのと同様、オフラインの銀行支店を置き換えることはできません。今後、インテリジェントな顧客サービスとマニュアル的な顧客サービスの関係は、誰が誰に代わるかという単純な問題ではなく、両者の境界線はますます曖昧になっていきます。

ユーザーの一般的な問題は、インテリジェントなカスタマー サービスで対処できます。ユーザーが対面でのコミュニケーションや指導を必要とする場合には、手動のカスタマー サービスも適時に導入されるはずです。

究極の原則は、ユーザー中心であり、ユーザーの実際のニーズに基づいてサービス方法を選択することです。

つまり、突然現れた新種ChatGPTに対して、私たちは安易にその「素晴らしい新世界」の幻想に陥ることなく、人類独自の知恵を使ってそれに協力していく必要があるのです。豊富な機能で人々の生活に最大限の利便性を提供します。

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