近年來，由於數位管道、社群媒體和行動裝置的興起，客戶互動發生了巨大轉變。這項轉變使客戶能夠前所未有地控制與企業的互動，使他們能夠在線上和線下接觸點之間無縫導航。在這個內容驅動的商業環境中，客戶期望獲得無縫體驗，並能立即、個人化和準確地回應他們的詢問。
這種不斷增長的需求給聯絡中心帶來了巨大的壓力，要求其跨多個管道提供一致、高品質的體驗。然而，在快速發展的數位環境中滿足這些客戶期望對許多人來說是一個重大挑戰。為此，他們需要複雜的數據處理能力和大規模提供個人化互動的能力。
生成式人工智慧：現代聯絡中心的遊戲規則改變者
生成式人工智慧已成為滿足大規模個人化需求的關鍵解決方案。當整合到客戶參與生態系統時，它徹底改變了企業與客戶互動的方式。
使用先進的人工智慧 (AI) 演算法，生成式 AI 可以根據經過訓練的資料創建新內容，包括文字、圖像甚至音訊。它使用具有深度學習神經網路的機器學習模型來分析和學習大量資料集，然後產生以真實且連貫的方式模仿原始資料的輸出。
使用先進的語言模型，生成式人工智慧可以透過從對話中提取“誰”和“什麼”，有效識別關鍵主題和主題，從而深刻增強客戶互動。它還可以檢測情緒並分析情緒，精確定位句子中的特定元素，從而確定互動是正面還是負面的。
除了這些功能之外，它還可以自動總結對話，甚至翻譯語言，以實現更順暢的跨國互動。此外，生成式人工智慧可以使用現有的內容模式來擴展其知識庫並提高其上下文理解。
透過利用生成式人工智慧的力量，企業可以無縫地自動化複雜的客戶服務流程，提供即時個人化參與並擴大回應以滿足客戶需求，而不會影響品質或效率。
透過人工智慧驅動的體驗編排連結世界
體驗編排是在單一雲端平台內無縫協調技術、互動和參與，該平台連接到企業 IT 環境中的所有相關資料來源，以即時提供卓越的端到端體驗。由人工智慧驅動的 Genesys Cloud™ 平台為品牌提供了合適的工具來提供個人化自助服務、獲得更深入的客戶洞察、有效規劃其勞動力需求以及提高員工積極性和績效。
了解預測、生成和對話式人工智慧
預測人工智慧專注於預測結果並根據數據模式做出決策，使用機器學習演算法來計算機率。它還使用基於訓練演算法的自動化決策流程來從資料中學習並隨著時間的推移提高效能。
生成式人工智慧被用來創建新內容、總結對話以及根據從現有資料集中學到的模式從內容中提取資訊。
對話式人工智慧位於這些人工智慧類別的交叉點，它利用預測人工智慧、機器學習和產生人工智慧的功能，透過語言實現無縫的人機互動。它使用預測模型來預測使用者意圖和行為，而機器學習技術則增強其理解和回應自然語言輸入的能力。生成式人工智慧透過動態生成對話內容、總結討論並從用戶互動中提取相關訊息，進一步增強對話人工智慧。
Genesys Cloud AI：針對創新進行微調
Genesys 的生成式人工智慧和機器學習方法是將創新與安全性、合規性和資料主權相協調。 Genesys 在廣泛的應用領域中使用生成式人工智慧已有一段時間了。
為此使用的大型語言模型 (LLM) 是基於開源模型，託管在與 Genesys 實例相同的地理區域和資料中心。 Genesys 針對各自的用例和應用領域對它們進行了微調。這確保我們擁有 Genesys Cloud 的所有認可和認證以及單一資料處理協議文件。
除了 LLM 之外，Genesys 還根據流程的要求和複雜性使用透過Amazon Web Services (AWS) 上的 Amazon Bedrock提供的模型，例如 Anthropic、Cohere 和 AI21 Labs。這些高效能基礎模型也符合 Genesys 資料安全策略，並與每個客戶的核心 Genesys 服務和平台託管在同一地理區域。
Genesys 對於容量和複雜性有兩個一般用例。它每月處理大約 15 億個對話，因此能夠近乎即時（不到一秒）產生回應以將此技術應用於每個對話至關重要。相較之下，對於低容量和高複雜性，Genesys 使用 Amazon Bedrock 基本模型和進階語音覆蓋，包括機器人編寫功能和對話挖掘。
AWS 上的 Amazon Bedrock：卓越 CX 的強大基礎
Amazon Bedrock 為使用生成式 AI 建置、管理和優化基於雲端的客戶參與策略提供了堅實的基礎。當整合到 Genesys 聯絡中心解決方案中時，Amazon Bedrock 可以幫助企業增強客戶體驗、簡化營運並促進更大的創新。
借助 Amazon Bedrock，Genesys 客戶可以：
- 產生由 AI 驅動的客戶洞察： AWS Bedrock 擁有先進的 AI 模型，可提供對客戶行為和情緒的即時洞察，使企業能夠以無與倫比的精度自訂其回應和產品。
- 無縫擴展： Amazon Bedrock 基於雲端的基礎架構可確保企業快速擴展其 CX 運營，以滿足不斷增長的需求，同時保持最佳效能。
- 削減成本：透過僅為其消耗的資源付費，企業可以優化其 CX 投資並最大限度地提高成本效率。
- 加速創新： Amazon Bedrock AI 模型使企業能夠以前所未有的速度創新和迭代其 CX 策略，適應不斷變化的客戶期望。
Amazon Bedrock 扮演催化劑，推動 CX 從靜態、反應式模型轉變為動態、主動式模型。這使得企業能夠預測客戶需求、提升客戶互動、簡化營運並提供卓越的服務來滿足客戶的需求。它代表著從傳統的勞動密集型客戶參與策略向人工智慧驅動的自動化和智慧佔據中心舞台的未來的巨大轉變。
Amazon Bedrock：為跨產業的生成式人工智慧提供動力
隨著生成式 AI 不斷革新業務運營，Amazon Bedrock 成為變革性創新背後的驅動力，使企業能夠在多個行業中提供卓越的客戶體驗：
零售：零售商正在使用生成式人工智慧來分析客戶偏好和購物行為，以創建個人化推薦並增強購物體驗。當客戶致電詢問產品或提出問題時，人工智慧驅動的聊天機器人或虛擬助理可以提供即時支援、回答問題並協助解決問題，從而提供更好的整體客戶體驗。
金融服務：在金融和銀行業中，生成式人工智慧簡化了交易，並透過聊天機器人和虛擬助理提供快速、準確的財務建議。該技術透過提供有關帳戶和交易的即時幫助來減少等待時間並提高客戶滿意度。生成式人工智慧具備處理和分析海量金融數據的能力，能夠賦能更精準的金融交互，確保客戶的需求得到及時、高度個人化的滿足。
醫療保健：生成式人工智慧簡化了患者互動並優化了整體醫療保健旅程。例如，患者可以透過人工智慧聊天機器人和虛擬助理輕鬆安排預約、存取醫療記錄以及接收有關藥物和治療計劃的資訊。憑藉提供更及時和個人化的醫療保健支援的能力，醫療保健提供者正在從根本上改善患者的治療結果和滿意度。
保險：保險提供者正在使用生成式人工智慧來加快索賠處理速度，以實現更順暢的客戶旅程。透過產生標準化索賠報告並協助損失評估，產生式人工智慧可確保客戶在通常壓力很大的提交和處理保險索賠的過程中獲得及時、準確的支援。
重新定義客戶體驗
在看似以光速發展的數位環境中，保持領先地位不僅在於採用新技術，還在於採用新技術。而是要利用它們來創造有意義的客戶互動。生成式人工智慧正在改變聯絡中心，以滿足對即時、個人化和高品質客戶互動不斷增長的需求。
憑藉著以前無法達到的更高水準的回應能力和個人化，聯絡中心可以提供基於主動、預見性方法的客戶體驗，並根據個人需求量身定制。這意味著不僅僅是簡單地回應出現的查詢和問題，而是使用預測分析和細緻入微的客戶洞察來解決潛在的問題，甚至在它們向客戶顯現之前。透過這樣做，企業不僅超越了客戶的期望，也讓客戶在更個人的層面上感到被理解和重視。
AWS 和 Genesys 協助加強 CX 和 EX
Genesys 和 AWS 正在幫助組織不斷發展和增強客戶和員工體驗。透過統一介面利用AWS 基礎模型的強大功能，Genesys 讓客戶能夠輕鬆地將先進的AI 功能無縫整合到其解決方案中，以提高效率、個人化和客戶參與度，而無需管理AI 基礎設施的複雜性。透過 Amazon Bedrock 的功能，Genesys 可以微調 AI 模型以滿足特定產業的需求，確保客戶互動具有相關性和洞察力。
由於 Genesys Cloud 是基於 AWS 建構的，因此您可以獲得聯絡中心即服務、客戶體驗、雲端基礎架構和生成式 AI 領域全球領導者的支援。透過共同努力在 Genesys Cloud 解決方案中提供 Amazon Bedrock 的靈活性，公司可以利用這種變革性的客戶參與方法。這使他們能夠以更高的速度、洞察力和準確性推動成果。
透過生成式人工智慧滿足客戶互動的未來
隨著企業展望未來，生成式人工智慧在客戶參與中的作用將變得更加擴展和複雜。我們正處於一個新時代的風口浪尖，虛擬助理不僅可以處理日常查詢，還可以預測客戶需求並主動發起支援。
隨著自然語言理解的進步，這些人工智慧系統將提供更加細緻和上下文感知的交互，在許多情況下基本上與人類客戶服務代表沒有區別。超個人化的潛力意味著每個客戶都可以期待為他們量身定制的服務，不僅是在當下，而且隨著人工智慧從每次互動中學習，不斷適應。
這不僅是漸進式的改進，而是對顧客服務模式的全面改革，進而增強企業與其顧客之間的關係。在這個迅速到來的未來，生成式人工智慧在客戶服務生態系統中的整合有望將客戶忠誠度和滿意度提升到新的水平——為大規模個人化帶來前所未有的機會。