随着人工智能成为联络中心的固定设备，人工智能语音正从炒作转向可衡量的商业价值。

企业不再询问是否应该部署人工智能进行路由、自助服务和代理协助，而是如何证明这些投资可以改善客户体验和运营绩效。

Zoom客户体验总经理Chris Morrissey表示，重要的指标正在发生变化。

“在呼叫中心测量人工智能不能止步于呼叫转移或成本支出。”Morrissey说：“真正的考验是人工智能能否端到端地解决客户问题，加快解决时间，并减少客户在整个过程中的努力。”

他补充说，投资回报率也应反映信任和采用。

Morrissey说：“投资回报率还应反映信任和采用，以确保客户能够轻松完成与人工智能的互动，而不是选择退出实时座席，并且座席正在遵循人工智能的指导，以提供更好的结果。”

Talkdesk产品营销高级总监Kevin McNulty同意必须扩大测量范围。

McNulty说：“企业应该超越时间和成本节约，着眼于客户保留、NPS和收入增长等业务成果。”

两位领导人都强调，价值来自整合和协调，而不是单一的解决方案。

Morrissey称现代联络中心为“横向战略”，应该为整个企业提供情报。

“在每一次互动中都有非常宝贵的见解，可以而且应该为产品、营销和销售提供信息。”他说：“当人工智能将对话转化为企业范围内的智能时，投资回报率远远超出了成本节约，成为创新、增长和忠诚度的驱动力。”

从偏转到智能连接

早期客户服务中的人工智能通常优先考虑遏制——让客服人员远离电话。两位专家都表示，这种方法没有抓住重点。

“人工智能应该加速人与人之间的联系，而不是充当客户和支持之间的墙。”Morrissey说：“虽然遏制很重要，但绝不能以牺牲体验为代价。”

McNulty提出了一个类似的案例，即超越简单的偏转，专注于智能分流。他说，顾客希望被理解，而不是被僵化的菜单所左右。

“客户不想被忽悠；他们希望被理解，并迅速被引导到正确的结果。”他说：“这需要人工智能能够进行自然对话，识别意图，甚至处理复杂的询问，而无需强制严格的菜单选择。”

人工智能平台应该能够实时解释上下文，优先考虑最重要的事情，并将每个查询路由到最佳目的地——无论是自助服务代理、技术人员还是两者的结合。

目标是将路由从成本控制措施转变为体验增强工具，减少转移，加速解决方案，建立信任。

Morrissey建议采用智能路由，他说，无论是自助服务还是熟练的座席，都应该始终以尽快为客户匹配最佳结果为目标。

他说：“在座席方面，人工智能的帮助应该通过提供实时指导、见解和提高分辨率质量的次优行动来补充而不是取代人类。”

统一劳动力

自动化和人工之间的混合模式有助于形成一个单一的、适应性强的劳动力，IT领导者应该将自动化和人工智能视为一个统一的劳动力，在这个劳动力中，每个人都能发挥自己的优势。

Morrissey说：“人工智能现在可以完全拥有许多端到端的解析路径，在没有人为干预的情况下完成任务和交易。”

当需要人工座席时，人工智能应该无缝过渡，并保留完整的上下文，这样客户就不必重复自己的行为。

McNulty将此视为一种劳动力战略，在将人工智能视为劳动力的一部分方面找到了平衡。

他解释说：“现代人工智能代理不仅限于重复性或事务性任务——它们现在可以处理复杂的问题，通过多步过程进行推理，从多个系统中提取，甚至与其他人工智能代理协作，端到端地解决问题。”

他指出，IT领导者面临的挑战是设置正确的护栏：决定何时自动化应该完全解决交互问题，何时应该有人工介入。

持续学习和可衡量的成果

Verint数字化优先参与市场战略副总裁Heather Richards解释说，人工智能模型的持续培训和调整对于在联络中心实现一致、可衡量的结果至关重要。

她说：“它确保模型与不断变化的客户意图、语言模式和业务目标保持一致。”

定期更新可以提高路由的准确性、代理辅助提示的相关性和自助服务工具的有效性。

Richards说：“基于真实交互数据的微调也有助于减少偏差，防止漂移，并保持不同客户群体的性能。”

她警告说，如果没有持续的优化，人工智能可能会随着时间的推移而退化，导致糟糕的体验和不可靠的指标。

Richards说：“简而言之，持续学习是维持人工智能价值并确保其提供可预测、高质量结果的关键。”

超越反应式机器人

展望未来，两位高管都描述了一个未来，人工智能语音系统不再像反应式机器人那样行动，而更像自主协作者。

Morrissey说：“语音人工智能最大的创新是从反应式机器人转向代理系统，在客户旅程中充当真正的合作伙伴。”

语音人工智能现在不仅可以回答问题，还可以端到端地处理和解决更多的询问，而无需升级到人工智能。

凭借推理、记忆和高清质量的神经声音，这些交互感觉自然而人性化，创造出更快、更准确、更个性化的服务。

McNulty预计多个AI代理将协同工作。他说：“下一个飞跃不会来自一个更智能的机器人，而是来自多代理编排——语音AI代理与其他AI代理协同工作，就像一个协调的团队。”

在这种情况下，一个解释意图，一个检索数据，一个处理身份验证，另一个在需要时随上下文升级到人类。

McNulty说：“这种编排将语音人工智能从一个孤立的工具转变为一个能够端到端处理复杂请求的自适应劳动力。”

这种演变被视为客户体验和员工效率的关键。协调的人工智能代理提供更少的传输、更快的解决方案和无缝和人性化的对话，所有这些都能提高生产力和客户满意度。

Morrissey说：“对于企业来说，这意味着提高了座席的生产力，降低了呼叫放弃率，使座席能够专注于复杂、高价值的对话。”