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Verint:聯絡中心在多渠道和智能自助場景下的知識管理困局

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  在很多企業聯絡中心,簡單的客戶問題都已實現了基于人工智能的自動化處理,但這同時也意味著人工座席所接聽的每個來電都更棘手、更難處理。他們需要迅速獲取客戶問題的所有相關信息,為客戶提供及時、準確、滿意的答案,而這越來越需要自動化、知識管理和人工智能的共同協作才能實現。
  針對聯絡中心在部署和應用自動化和知識管理面臨的問題,Verint中國區售前規劃總監王立兵(DavidWang)接受訪問,并為企業提出專業建議。
  問:您能簡單說一下目前企業聯絡中心在知識管理方面有哪些痛點和困難點?
  答:好的。痛點和困難點主要有兩方面,一是企業現有知識庫自身的問題,另一方面是伴隨這幾年企業在實施全渠道和人工智能(AI)引入的新問題。對于現代的企業級知識庫,應該具備企業知識庫的最基本特質-也就是知識的生產、發布、檢索、獲取、分享、反饋等完整的流程與環節。
  對于聯絡中心的知識庫系統,與常規的企業知識庫系統比較,除了要滿足上述基本的知識庫特質,更有其個性化訴求,最突出的兩點就是知識準確性和知識召回效率。因為聯絡中心的坐席需要基于知識庫返回的知識在交互過程中來解決客戶的咨詢和客戶遇到的問題,所以知識準確性和知識召回效率會直接影響呼叫中心的很多關鍵績效指標(KPI),如首呼解決率、通話均長、客戶滿意度、重復來電次數等等。
  如果聯絡中心坐席能夠及時獲取到準確的知識,聯絡中心在上述的KPI都會有很好的提升。
  企業聯絡中心知識庫的第二個痛點是聯絡中心近年引入全渠道和人工智能導致的。聯絡中心在引入全渠道和工智能能力過程中,不同的渠道和人工智能系統供應商多數時候會引入自建的知識庫,這就導致不同的交互渠道由不同的知識庫來支持,比如一家企業聯絡中心的智能IVR系統和在線交談(WebChat)可能是不同的供應商,會有兩個不同的知識庫,,而坐席會使用另一套知識庫系統,這個聯絡中心共有三套不同的知識庫面對不同渠道的客戶。這會導致很多嚴重的問題,如不同渠道知識庫的知識一致性問題、知識版本一致性問題、知識庫優化和維護成本等等,如果知識庫涉及到多語種場景,則問題會更加嚴重。
  問:Verint在知識庫解決方案可應用的場景有哪些?請介紹知識庫解決方案的一些實際應用。
  答:實際上Verint的知識庫產品(KM)一直是VerintWFE(WorkforceEngagement)解決方案的重要組成模塊,我們在全球其它國家和地區已經推廣銷售了很多年,在金融、保險、運營商、制造業等行業擁有廣泛的企業客戶,包括很多500強企業客戶。
  我們的知識庫系統既可以服務于目前聯絡中心的所有渠道,也可以服務于企業的員工辦公、內部或公共網站以及社區論壇等等。
  我們以前在國內市場更多是關注于幫助企業聯絡中心進行交互錄制和所謂的離線場景的勞動力優化,如質檢、語音文本分析、排班管理和績效管理等等。最近一兩年我們實施了越來越多的實時場景的項目,包括實時智能質檢、實時聲紋核身、智能自助服務以及實時坐席輔助場景等。因為知識庫在很多的實時場景中都會是一個重要的子系統,在這些項目的調研和實施過程中,我們越來越意識到企業聯絡中心在知識管理系統方面存在類似于上述的痛點和誤區。所以,我們希望通過重新定位知識庫在解決方案中的位置,在目前最熱的全渠道和人工智能背景下引導客戶更合理的進行系統規劃和設計。
  問:Verint的知識庫與全渠道和人工智能(AI)如何協助聯絡中心提升效能?
  答:我們提到聯絡中心的知識庫問題很多是引入全渠道和人工智能(AI)時產生的,并不是說困局是人工智能導致的,而是知識管理產品選型和規劃的原因。
  并且,Verint知識庫可以基于人工智能進行賦能,更好的服務于聯絡中心的不同自助渠道和應用場景,如智能互動語音系統、聊天機器人、外呼機器人、實時坐席助手、坐席輔助等等。基于Verint知識庫系統,客戶既可以選擇Verint的人工智能解決方案,也可以基于自己現有的人工智能能力部署統一知識源。
  展望未來,Verint希望通過知識庫解決方案建立領先行業的伙伴關系,為客戶提供先進的集成解決方案以及專業的服務和支持。

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