Адаптивный ИИ улучшит качество обслуживания клиентов

Адаптивный ИИ можно использовать для постоянного улучшения качества обслуживания клиентов с каждой итерацией взаимодействия между клиентом и брендом.

Адаптивный искусственный интеллект (ИИ) может обновлять свой собственный код, чтобы включить в него то, что он узнал из своего опыта работы с новыми данными. Это означает, что адаптивный ИИ можно использовать для постоянного улучшения качества обслуживания клиентов с каждой итерацией взаимодействия между клиентом и брендом. Чат-боты, управляемые искусственным интеллектом, будут постоянно совершенствовать свои разговорные навыки, а механизмы рекомендаций будут становиться все более совершенными, предлагая рекомендации, которые действительно находят отклик у клиентов.Давайте посмотрим на адаптивный ИИ, на то, как бренды используют его сегодня, и на будущее адаптивного ИИ для улучшения качества обслуживания клиентов.

Как работает адаптивный ИИ?

Традиционная модель машинного обучения (ML) состоит из конвейеров обучения и прогнозирования. Конвейер можно рассматривать как взаимосвязанный и оптимизированный набор операций. Конвейер обучения собирает и принимает данные на различных этапах очистки, группировки и преобразования данных. Затем конвейер прогнозирования анализирует данные для получения точных сведений и прогнозов, которые будут использоваться для принятия эффективных решений.

Адаптивный ИИ, с другой стороны, состоит из единого конвейера, который отслеживает и изучает новые изменения, внесенные во входные и выходные значения и связанные с ними характеристики. Кроме того, он учится на событиях, которые могут изменить поведение потребителей и предприятий в режиме реального времени, и способен постоянно поддерживать свою точность. Адаптивный ИИ учитывает отзывы, полученные от операционной среды, а затем использует их для создания прогнозов на основе данных. Это позволяет создавать сверхбыстрые решения для проверки идей и простой функциональности развертывания в производственной среде.

Статья в тему: Как обучать искусственный интеллект

Майк Гоззо, директор по продукту в Ada, поставщике автоматизированной платформы для брендов на основе ИИ, сказал CMSWire, что адаптивный ИИ зависит от регулярного обучения и расширения возможностей машинного обучения и понимания естественного языка (NLU), и сказал, что это повысит качество CX. «Он работает лучше всего, когда обучен на миллионах или даже миллиардах взаимодействий с клиентами в разных регионах, отраслях и вариантах использования», — сказал Гоццо. «Это создает богатый набор данных, который обеспечивает персонализированный и упреждающий опыт для каждого клиента при каждом взаимодействии». Гоззо объяснил, что когда глобальная модель машинного обучения сочетается с моделями для конкретных брендов, время, необходимое для обучения разговорного ИИ и повышения надежности, сокращается.

Говорят, что три принципа адаптивного ИИ — это надежность, эффективность и гибкость.

Надежность относится к способности адаптивного ИИ достигать высокой алгоритмической точности.
Эффективность относится к способности адаптивного ИИ обеспечивать низкое использование ресурсов.
Ловкость относится к способности адаптивного ИИ изменять условия работы в зависимости от текущих требований.

Синергетически эти три основных элемента адаптивного ИИ составляют ключевые показатели для чрезвычайно эффективных действий, основанных на ИИ, для многих приложений.

Рикардо Зуасти, директор по продуктам Technisys, ведущего мирового поставщика цифровых банковских платформ следующего поколения, сказал CMSWire, что возможность предоставлять клиентам действительно индивидуальный опыт, которого они все чаще хотят и ожидают, будет зависеть от способности бизнеса стимулировать принятие решений на основе ИИ. на каждом канале в режиме реального времени. Бизнес Зуасти движется к использованию ИИ для управления механизмами, чувствительными к контексту и поведению, помимо разговорного взаимодействия, но в более широком смысле для динамической адаптации пользовательского опыта к тому, что человеку нужно и чего он хочет, почти в реальном времени.

Адаптивный ИИ и чат-боты

Чат-боты, управляемые искусственным интеллектом, обычно используются на веб-сайтах, чтобы клиенты могли мгновенно находить товары или услуги, которые они ищут, а также для удовлетворения потребностей клиентов в обслуживании. Адаптивный ИИ все еще является новой технологией. Однако уже есть чат-боты, использующие его для улучшения взаимодействия с чатом.

Статья в тему: Какой состав для агентов в искусственном интеллекте

Hyro, например, предлагает адаптивный чат-бот на основе ИИ, который используется в здравоохранении, недвижимости и государственных учреждениях. Hyro автоматически очищает различные источники данных, включая веб-сайты, базы данных, интерфейсы прикладного программирования (API) и многое другое, и при обновлении содержимого диалог также обновляется. Неструктурированные данные сопоставляются с графом знаний, который можно «запрашивать» с помощью обработки естественного языка (NLP).

Адам Дорфман, вице-президент по продукту в Reputation, поставщике решений для управления репутацией в Интернете, сказал CMSWire, что благодаря адаптивному ИИ и машинному обучению чат-бот на основе ИИ может постоянно улучшать обслуживание различными способами без вмешательства человека. «Например, чат-бот, использующий адаптивный ИИ, может повысить точность своих ответов и научиться давать более персонализированные ответы, основанные на потребностях каждого клиента (вместо общих, заранее сформулированных ответов)», — добавляет адаптивный ИИ. более человечным и доступным, научившись давать ответы более естественным образом, улучшив разговорные навыки чат-бота. «Это важно, потому что, когда чат-бот может успешно подражать нюансам тона и языкового стиля, люди с большей вероятностью будут эмоционально доверять опыту работы с клиентами, который они получают в бизнесе».

Возможности обучения

Вебинар

CMS + DAM: контент в центре цифрового опыта
Выдающийся цифровой опыт требует выдающегося контента
Вебинар

ИИ для маркетологов: оптимизируйте персонализацию по всей воронке
Узнайте о преимуществах использования ИИ во всем вашем маркетинговом стеке.
Вебинар

Статья в тему: Что такое аси в искусственном интеллекте

10 лучших способов расширить свой цифровой опыт: выводы симпозиума Sitecore
Будьте в курсе лучших цифровых тенденций
Вебинар

[Веб-семинар EIS] Что такое PIM и зачем он нужен вашему бизнесу электронной коммерции

Посетите этот вебинар и узнайте, как PIM может повысить ценность вашего цифрового бизнеса, увеличив рентабельность инвестиций.

Вебинар

Процветание в мире без файлов cookie благодаря собственным данным
Давайте будем реалистами: сторонние данные никогда не были такими хорошими
Конференция

CMSWire ПОДКЛЮЧЕНИЕ 2023
Изучите новейшие технологии клиентского опыта и обслуживания клиентов
Вебинар

CMS + DAM: контент в центре цифрового опыта
Выдающийся цифровой опыт требует выдающегося контента
Вебинар

CMS + DAM: контент в центре цифрового опыта
Выдающийся цифровой опыт требует выдающегося контента

Адаптивный ИИ улучшает периферийные вычисления

Одной из областей, где адаптивный ИИ сияет, являются граничные вычисления. IBM определяет граничные вычисления как структуру распределенных вычислений, которая физически размещает приложения ближе к источникам данных, таким как устройства Интернета вещей (IoT) или локальные пограничные серверы. В отчете Gartner за 2022 год прогнозируется, что к 2025 году более 50% данных, управляемых предприятием, будут создаваться и обрабатываться за пределами центра обработки данных или облака с использованием граничных вычислений.

Статья в тему: Что такое гибридная система искусственного интеллекта

Используя адаптивный ИИ, пограничные системы могут динамически регулировать свои вычислительные потребности, эффективно снижая требования к вычислительным ресурсам и памяти. Адаптивный ИИ позволяет периферийным приложениям адаптироваться и приспосабливаться к своим рабочим нагрузкам в зависимости от их требований и среды. Используя внимание и контекст для использования только тех частей своей нейронной сети, которые ему нужны, адаптивный ИИ может выполнять обработку локально на периферийных устройствах. Адаптивный ИИ — это новый метод работы нейронных сетей, который динамически минимизирует объем памяти и требуемую вычислительную мощность.

Будущее адаптивного ИИ и клиентского опыта

Брайан Дэвид Крейн, основатель Spread Great Ideas, фонда цифрового маркетинга, сказал CMSWire, что адаптивный ИИ — это следующая большая вещь в автоматизации и ИИ, поскольку программы и машины становятся самоподдерживающимися механизмами, которые постоянно учатся и адаптируются к человеческому поведению.«Автомобильный автомобиль основан на адаптивном ИИ и является ярким примером того, как бренды используют ИИ сегодня. Такие бренды, как Amazon, Netflix и Google, уже используют адаптивный ИИ для улучшения взаимодействия с пользователем», — сказал Крейн.

«Компании изучают, как они могут использовать адаптивный ИИ для предоставления учащимся индивидуальных учебных решений, основанных на их индивидуальных способностях к обучению и поведении», — сказал Крейн, добавив, что компании, занимающиеся кибербезопасностью, также изучают адаптивный ИИ для создания автоматизированного самоподдерживающегося протокола, который учится и моделирует себя с постоянными итерациями для борьбы с цифровыми угрозами и кибератаками в режиме реального времени.

Статья в тему: Искусственный интеллект где он

Влияние адаптивного ИИ на качество обслуживания клиентов огромно и меняет правила игры. «Анализируя социальные, поведенческие и прошлые взаимодействия, адаптивный ИИ использует непрерывные взаимодействия для прогнозирования и прогнозирования поведения клиентов и предоставления высоко персонализированных решений для улучшения пути клиента и обеспечения положительного клиентского опыта», — сказал Крейн, который объяснил, что адаптивный ИИ фокусируется на чувствах и эмоциях. анализирует настроения для создания идеальных взаимодействий в режиме реального времени.

Крейн сказал, что в качестве примера такого опыта следует подумать о гиперинтерактивных и настраиваемых дисплеях в торговых точках, которые используют интерпретации лица, анализ голоса и анализ языка тела для выявления эмоций и мышления покупателей и предлагают решения в режиме реального времени для доставки. положительный опыт.

Адаптивный ИИ обеспечит удивительное взаимодействие с клиентами, которое будет уникальным, позитивным и эмоционально связанным. «Благодаря адаптивному ИИ компании могут предсказывать следующий опыт покупателя и предлагать персонализированные рекомендации, скидки и индивидуальные предложения, тем самым помогая со временем установить эмоциональную связь с брендом через этот опыт», — сказал Крейн.

Вывод: адаптивный ИИ может улучшить клиентский опыт в режиме реального времени

Адаптивный ИИ выводит чат-ботов, управляемых ИИ, на новый уровень за счет использования ML, NLU, NLP и принятия решений в реальном времени и может улучшить качество обслуживания клиентов в режиме реального времени, улучшая механизмы гиперперсонализации и рекомендаций, а также улучшая граничные вычисления за счет минимизации требований к вычислительным ресурсам и памяти.

голоса

Рейтинг статьи

Статья в тему: Что такое маркетинг искусственного интеллекта