当人们使用ChatGPT，或者观看一位多年前去世的演员在新电影中的表演时，生成性AI仿佛显得神奇而不可思议。用户只需输入一个简单的查询，便能在几秒钟内获得整份报告，或者看到Carrie Fischer重返公主演出莱雅公主的角色。这种体验让许多人惊叹不已。然而，正如所有的魔术都有其背后的逻辑解释，作为客户服务的领导者，决不能仅仅惊叹，而是必须深刻理解AI的工作原理。
对于客户服务领导者而言，确保AI对客户提供的信息可信并有依据是至关重要的。他们必须验证AI对客户的建议，以及它在指导人工客服方面的可靠性。虽然对AI在客户服务中的变革能力充满信心，但企业仍需牢记“信任，但要验证”的古老格言。因此，Talkdesk建立了强大的安全措施和监控能力，以确保AI系统的可靠性，减轻领导者们的担忧，避免将流氓AI机器人纳入管理范围。
信任虚拟助手和智能支持的重要性
在客服中心的运营中，AI技术的应用变得越来越重要，尤其是在公司利用虚拟助手和智能支持系统等工具来提升客户体验时。虚拟助手能够直接与客户进行互动，自动处理常见问题并提供快速响应，个性化客户的服务旅程。这种技术的引入为客户提供了即时、全天候的支持，已成为客户对服务质量日益增长的期待。
在高风险行业，尤其是金融服务领域，信息的准确性至关重要。例如，如果AI驱动的虚拟助手提供了有关贷款条款或信用信息的不准确信息，可能会导致客户做出错误的财务决策。这种错误不仅会给客户带来经济损失，还可能损害他们对公司信誉的信任。
智能支持系统则进一步增强了人工客服的能力，帮助他们在处理客户问题时获得实时支持。通过提供建议、相关信息和上下文特定的见解，智能支持系统使客服能够更有效地解决客户的疑问和需求。然而，如果智能支持给出的建议与客户的实际需求不匹配，例如向风险厌恶的客户推荐高风险的投资选项，这种失误可能导致客户的财务损失和对公司的信任度下降。因此，确保虚拟助手和智能支持系统提供的信息准确可靠，是提升客服中心效率和客户满意度的当务之急。
AI道德
AI在客户服务中拥有变革性的潜力，但其生成的响应质量和可靠性各异。生成性AI可以产生三种类型的答案：正确答案、对客户有害的答案以及幻觉或不正确的答案。正确答案是准确且可靠的响应，能够直接解决问题。相对而言，有害答案则是误导性或偏见的，可能传播错误信息，甚至在提示注入技术的影响下，导致AI产生不符合其指令的内容。幻觉或不正确的答案则看似可信，实际上却是事实错误或不相关的。
因此，确保AI系统生成道德和可信的输出是企业的首要任务。通过关注透明度、准确性和严格控制，AI能够最大限度地减少风险，同时为联络中心带来生成性AI的好处。
数据源可靠性
构建对AI输出信任的重要方式之一是确保这些输出来自可靠的数据源。RAG（检索增强生成）技术将基于检索的模型与生成模型的优势结合，旨在提高响应的准确性和相关性。该技术首先从大型数据集或知识库中检索相关信息，然后利用生成模型基于这些信息制作响应。这一过程确保了生成的响应既来源于最新且相关的数据，也针对特定查询进行了量身定制。
例如，患者可能会使用医疗服务提供者的自动驾驶系统询问关于新处方药的管理措施。AI系统经过广泛的医学知识培训，从提供者精心策划和验证的医学知识库中提取具体且经过验证的信息。这些知识库包括最新的药物信息、剂量指南、潜在副作用和相互作用，所有信息均来源于权威的医学文献和提供者的临床指导。
模拟和测试 - 沙箱环境
信任AI还意味着能够对其进行全面的测试。企业可以通过提供模拟沙箱环境，实验AI的输出，以便在正式部署前进行验证。这个环境允许企业输入不同的答案和场景，观察AI的反应，并根据需要进行调整，而这些都不需要过多的技术知识。企业还可以定制保护措施，以防止AI输出某些类型的响应，确保虚拟代理或助手的行为符合公司政策。
通过模拟现实世界的互动并优化AI的行为，企业能够确保技术符合特定的准确性和相关性标准。
AI道德：应对客户服务中AI道德的挑战
尽管生成性AI在客户体验行业中具有巨大潜力，但建立对AI行为的信心结构至关重要。这包括确保AI提供的信息准确，并防止其无意中产生有害或有偏见的结果。因此，企业需要在可靠的知识库上进行投资，建立全面的测试程序，并持续监控AI的性能。
企业必须在利用AI的强大能力和保持客户所期望的准确性、道德性与可靠性之间找到适当的平衡。只有这样，才能真正发挥AI在客户服务领域的优势，满足客户的需求。
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