每天都有新的技术提供商出现，声称他们最新的人工智能解决方案将彻底改变客户服务。

在这种噪音中，将小麦与谷壳分离比以往任何时候都更加困难。

认识到这一点，CX Today联系了Opus Research的副总裁兼首席分析师Ian Jacobs，以确定在选择联络中心虚拟座席时需要考虑的最关键因素。

以下是其中的五个考虑因素，以及每个潜在的会话式人工智能提供商应该提供的一组基线功能。

1、最佳定价模式

会话式人工智能中有许多定价模式，供应商正在继续实验。一些为现有模式添加了选项，而另一些则转向了全新的方法。

以下是目前最常见的四种模式：

•每个虚拟座席的价格——这模仿了传统的联络中心全职员工更换模式。

•每个动作的价格——这是一个基于虚拟座席行为的消费模型。

•按结果定价——这种基于绩效的模式与座席的成功率相一致。

•每个工作流的价格——这支持完全的工作自动化，因为虚拟座席完成了特定的操作集。

每种模式都有优缺点，每种模式适合不同类型的品牌。为了解读最佳定价模式，Jacobs建议：

“品牌需要问：我们是刚刚起步，还是正在快速扩展？我们需要什么样的投资回报率一致性？我们需要可预测性还是灵活性？”

最后一个问题也许是最重要的。毕竟，如果联络中心有很多可变流量，无法预测使用情况，那么消费模式是有意义的。

同时，如果一个品牌正在快速扩展，并且对其跟踪座席行为、结果和投资回报率的能力感到满意，那么基于绩效的模式可能是一个更好的选择。

2、真实团队的可用性

非技术团队编写提示和构建机器人变得越来越容易。然而，这并不意味着他们应该接管虚拟座席项目。

相反，联络中心需要做出一个重大决定：我们应该为非技术用户提供多少可访问性？除此之外，日常可管理性是什么样子的？

他们可能不再需要传统的语音科学家，但他们将需要具有真正专业知识的人，比如会话设计师。

联络中心建立IT专业知识的能力应该是选择理想解决方案的关键因素，因为有些解决方案比其他解决方案更容易被非技术用户使用。

3、超越API的集成

为相邻系统提供API是赌注。但是，许多联络中心正在考虑人工智能如何不仅适应联络中心的筒仓，而且适应更广泛的企业生态系统。

为什么？因为分辨率流经常跨前端、中端和后台系统。为了自动化这些交互，联络中心需要更深入的集成。

在蓬勃发展的共同创新关系中，Zoom CX——最近推出的Zoom Virtual Agent（ZVA）的提供商——与ServiceNow合作建立了这样的集成。因此，ZVA可以从中后台系统中提取数据并触发操作。

以保险为例。Zoom可以采取一个从联络中心开始的流程，转移到后台办公室的调节员，然后循环回到前台与客户沟通。端到端的集成很重要。

随着其他供应商纷纷效仿，一些供应商现在正在考虑根据整个工作流程定价，而不管需要多少步骤或这些步骤发生在哪里。这是一个引人入胜的想法。

4、实时性能跟踪

在会话式人工智能中，对正在发生的事情有一个实时视图至关重要，理想情况下，一个可以建议纠正措施的系统。

这就是未来所在，自学系统可以说：“嘿，如果你让我访问这个数据源，我可以自己解决这个问题。”

这种规范性报告应该是一种路线图功能，也是一种实时分析，它不仅提供一个仪表板，而且特别突出问题所在。

例如，假设企业已经为其虚拟座席设置了一些参数，但关于共同痛点的会话始终超出这些限制。这应该被标记，这样联络中心就可以调查并可能实施基于规则的流程。

总结这一点，Jacobs说：

“每月有一百万次会话，你不能只依赖仪表板；你需要智能的优先级排序。”

再次，这也回到了可用性。除非联络中心有数据专家在场，否则很难在传统仪表板上筛选所有信息。

然而，如果该系统主动突出问题，运营领导者就有了一个调查的起点。

5、特定行业的可参考性

在高度监管的环境中，可引用性是一个关键因素。毕竟，确保供应商能够在严格的监管下正常运营至关重要。

因此，请求与参考客户进行对话。一对一地向他们学习不仅很棒，而且他们可以保证供应商的支持，以确保遵守日益复杂的法规。

毕竟，一个品牌拥有领域专业知识是不够的；供应商也需要它。

然而，在监管较少的行业，如零售业，企业希望用其他人没有做的前沿体验来吸引客户，可参考性就不那么重要了。

更多基线考虑因素

除了上述所有考虑因素外，Jacobs建议向虚拟座席提供商询问以下问题，以确保他们提供基线功能：

•平台是否提供模块化提示组件？

•我可以提示购买小组件并将其连接在一起吗？

•虚拟座席的行为是否具有良好的可观察性？

•它能解释为什么做出决定吗？

•是否有一个持续的评估框架来监控它何时做出适当的反应或在正确的时间升级到人类？

•该平台是否包括RAG（检索增强生成）或更先进的护栏？

关于最后一点，虽然RAG是一个基准，但差异化可能在于新的护栏方法，特别是对于金融服务或医疗保健等行业。

在这些受监管的行业中，品牌需要供应商提供特定领域的专业知识。这不仅仅是说：“这是RAG可以使用的文件”，或者：“不要说这28个字。”在这一点上，这是标准的。

以金融服务为例，企业对任何可能被视为法律承诺的事情都持谨慎态度。RAG可以处理其中的一些。然而，治理和合规层对于具体的监管合规性至关重要。

例如，也许有人转账超过10000美元；需要有一个特定的AI响应。这不仅仅是RAG；这是基于运营策略和风险的护栏。

最终，供应商需要理解并支持这种细微差别。