一项新的研究强调了一些联络中心在实施人工智能助手时面临的初期问题。

来自中国部分大学的研究人员采访了电网服务呼叫中心的客户服务代表，了解他们对人工智能的使用情况。

虽然座席们普遍认为人工智能助理实时转录电话的能力很有用，但他们强调了一些缺点。

例如，座席抱怨说，该技术无法跟踪更长、更复杂的交互，通常在某个时间点之后就会中断。正如一位座席所解释的那样：

“当谈话变得更加激烈时，比如如果客户有很多后续问题或对某个问题感到情绪激动，通话可能会持续30多分钟。但该系统可能只转录前10或15分钟。在那之后，它只是冻结或停止录制，你无法获得整个通话的完整转录。”

另一位座席报告了标准客户咨询的问题，并表示：

“人工智能助手在现实中并没有那么聪明。它以零碎的形式提供电话号码，所以我必须手动输入……有时它会混淆同音词，或者只转录部分内容。”

此外，人工智能经常在转录中出错，特别是当呼叫者有某些口音或在语言之间切换时。

另一个缺点是该技术所谓的“情感识别功能”。

顾名思义，该功能旨在分析呼叫者声音的语调和语调变化，并描述他们的情绪状态。

然而，受访者表示，该功能不符合目的，一位代表声称，它过于关注音量水平，经常将正常的语音强度误分类为负面情绪。

最后，这项名为“客户服务代表对组织呼叫中心人工智能助理的感知”的研究还发现，该工具缺乏足够的标签功能来充分传达呼叫者的情绪。

这些缺点的结合意味着销售代表“在很大程度上忽视了情绪分析特征”，而是依靠自己在通话中推断客户的情绪。

人工智能引发的新负担

该研究得出结论，人工智能确实减少了代表的一些手动打字，但预填充的内容通常需要纠正或删除，从而造成了新的效率低下。

虽然它有助于组织通话记录，但额外的、不必要的文本增加了他们的工作量。该研究指出：“我们的研究结果表明，人工智能助手可以减轻一些传统负担，如繁琐耗时的任务，从而显示出提高基础效率的潜力，与娱乐、工作、教育和医疗保健等领域的先前研究相一致。

然而，它也引入了新的学习要求、合规挑战和心理负担。

该研究具体概述了人工智能实施在联络中心环境中造成的以下三个负担：

1、学习负担

由于人工智能助手的局限性，座席们需要付出额外的努力来适应它，例如误解电话号码、地址、方言或冗长的对话。

虽然当客户说话不清楚时，人工智能有助于捕捉细节，但在复杂或特定地区的输入时，它往往会失败。

这迫使座席花时间纠正错误并学习如何绕过系统的缺陷，突显了该技术的前景与其实际实施之间的差距。

2、合规负担

人工智能生成的输出往往不符合内部政策或监管标准。座席必须编辑、验证或重新表述内容，以确保准确性并使用批准的术语。

由于大型语言模型（LLM）倾向于生成自然语言，而不是标准化的、特定于领域的语言，因此座席必须花时间使输出符合要求。

此操作增加了座席的工作量，并在灵活的AI输出和严格的操作要求之间产生了摩擦。

3、心理负担

尽管人工智能可以通过记住客户的详细信息来减轻认知压力，但它也会带来挫折感。

冗余或不清楚的建议，特别是在繁忙或高压时刻，可能会中断工作流程并掩盖关键信息。

这些干扰会导致压力，虽然整体情绪影响喜忧参半，但有证据表明，人工智能表现不佳会增加智能体的心理压力。

底线：运行试点并投资变革管理

从这项研究中可以清楚地看出，许多联络中心正在努力实现人类和人工智能之间的平衡。

尽管值得注意的是，这项研究有其局限性——样本量小，其中最主要的是单一的特定位置——但发现的问题并不罕见。

为了真正最大限度地发挥该技术的潜力，联络中心需要进行有效的试点，并投资于变革管理，以实现座席的认可。

一个“有效”的试点证明，这项技术不仅有效，还能提升体验，而不仅仅是效率。

与此同时，有效的变革管理包括明确人工智能助理的目的（即，不是作为一种工作替代工具），在座席群体中创造人工智能冠军，并出售长期利益。