人工智能彻底改变了多个行业的客户服务

各行各业的客户服务部门越来越多地转向人工智能软件解决方案，以应对不断增加的呼叫量、高代理流失率和不断变化的客户期望。据 NVIDIA 博客称，这些解决方案旨在提高代理效率、实现交互自动化并收集见解以优化运营。

人工智能在客户服务中的优势

通过战略性地部署 AI，企业可以通过直观的问题解决方式改变客户互动，从而提高运营效率和客户满意度。AI 工具利用来自支持互动、常见问题解答和其他企业资源的客户数据来提供个性化服务和主动支持。可定制的开源生成 AI 技术（例如大型语言模型 (LLM) 和检索增强生成 (RAG)）正在加速客户服务 AI 在各个行业的推广。

据麦肯锡称，超过 80% 的客户服务主管已在投资人工智能或计划很快投资。这些人工智能解决方案有助于自动化服务台支持单，创建有效的自助服务工具，并通过人工智能助手支持客户服务代理，从而显著降低运营成本并改善客户体验。

开发有效的客户服务人工智能

为了实现令人满意的实时交互，基于人工智能的客户服务软件必须返回准确、快速且相关的响应。开源基础模型可以加快人工智能开发，使开发人员能够调整和增强预训练的机器学习模型。RAG 框架将通用 LLM 与专有知识库连接起来，根据客户查询定制响应。

人机交互流程对于 AI 训练和实时部署都至关重要。人工审核员会判断 AI 响应并提供反馈，确保公平、准确和安全。在生产过程中，当 AI 无法解决客户问题时，它必须将呼叫转接给人工支持团队，确保高效且富有同理心的客户互动。

客户服务人工智能的投资回报率

客户服务 AI 的投资回报率 (ROI) 主要通过提高效率和降低成本来衡量。企业可以跟踪关键指标，例如缩短响应时间、降低运营成本、提高客户满意度以及通过 AI 增强服务实现收入增长。在试点期间，部分呼叫中心流量被重定向到 AI 解决方案，这可以帮助收集有关性能改进和成本节省的具体数据。

行业应用

零售商、电信提供商、金融机构和医疗机构等行业都在利用 AI 来提升客户服务。零售商使用对话式 AI 来管理全渠道客户请求，而电信提供商则自动执行网络故障排除。金融机构使用 AI 虚拟助理来管理查询和检测欺诈行为，医疗机构则使用 AI 来解决人员短缺问题并改善患者护理。

例如，泰国 7-Eleven 便利店运营商 CP All 部署了对话式 AI 聊天机器人来处理呼叫中心查询，将人工客服的呼叫量减少了 60%。Infosys 为电信合作伙伴开发了一款 AI 聊天机器人，准确率高达 90%，并显著缩短了网络解决时间。欧洲数字银行 Bunq 使用 AI 更快地识别欺诈行为并增强客户支持，而 Hippocratic AI 的生成式 AI 医疗代理则协助医疗专业人员完成日常任务。

结论

通过将 AI 融入客户服务互动，企业可以提供更加个性化、高效和快捷的服务，为全渠道支持体验树立新标准。NVIDIA 提供一系列工具和技术，例如 NVIDIA NIM 微服务和 NVIDIA AI Enterprise，以帮助企业开发和部署有效的客户服务 AI 解决方案。

如需了解更多详细信息，请访问 NVIDIA 博客。

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