随着全球服务经济蓬勃发展,越来越多的公司开始采用 AI 驱动的解决方案,以增强客户体验,提高各个部门的运营效率,比如联系中心。随着客户需求超过人员配备,企业正在依靠自动实时通信工具来协助人工坐席,为客户提供支持。
生成式 AI 驱动的应用经过领域专属语言训练,并经过检索增强生成 (RAG) 增强,可提供准确性、个性化体验、情境感知能力远超传统解决方案的交互。AI 虚拟助手、AI 聊天机器人或数字智能体等解决方案能动态适应不断变化的客户需求,像人类一样进行对话。这种成熟度和智能水平将帮助企业高效地扩展客户服务,并在不影响质量的情况下,保持较高的客户满意度。
为了打造交互性和吸引力更强的客户服务体验,为了与数字人智能体进行逼真的对话,低延迟性至关重要。借助训练和完善深度学习模型所需的计算能力,企业可提供无缝、响应迅速并不断改进的 AI 驱动交互。
电信
电信公司需要提供卓越的客户服务,同时保持较高的网络可用性、优异性能和安全性,这些是运行应用和服务必不可少的因素。与此同时,业界正在大力投资 5G 并扩展光纤网络,大幅增加了资本支出。挑战在于通过知识丰富的客户服务智能体提供准确、可靠的支持。
在 NVIDIA 2024 年电信行业 AI 现状报告中,57% 的电信公司表示,使用生成式 AI 可以改善客户服务并提高员工工作效率。这些企业投资了呼叫中心,并且正在改善端到端客户体验,包括订单编排、订单管理和案例总结。改善客户体验不仅可以节省成本,还可以增加收入。
金融服务
生成式 AI 正在改进消费者处理一系列金融交易的方式,包括账单支付、转账和新账户开户。从呼叫中心转录到智能聊天机器人,AI 有助于消除客户支持障碍,减少常见银行业务故障。通过提供自助服务功能,银行可以减轻客服坐席的负担,让他们专注于更复杂、价值更高的互动和交易。生
成式 AI 还可以通过个性化的财务计划和投资建议,以及可以回答的客户问题范围比传统机器人更广泛的虚拟助手来改善客户服务。
根据 NVIDIA 2024 年金融服务行业 AI 现状调查报告,34% 的受访者正在探索使用生成式 AI 和大语言模型 (LLM) 改进客户体验并提高参与度。这表明金融服务机构正在探索通过聊天机器人、虚拟助手和推荐系统提升客户体验。
零售
随着零售业的发展,传统方式往往会导致客户满意度下降并失去销售机会。生成式 AI 和 RAG 通过智能客户服务聊天机器人提供变革性解决方案,利用先进算法来改善购物体
验。零售商正在使用生成式 AI 和数据科学,通过推荐系统和聊天机器人提供实时、超个性化的体验,从而促使客户购买更多的商品,建立品牌亲和力并提高转化率。这包括实时捕捉电商用户意图,预测下一个购买的商品,在实体店中优化产品选择、摆放和展示设计,以及为广告活动生成吸引眼球的视觉内容。依据 NVIDIA 2024 年零售与快速消费品行业 AI 现状报告,69% 的零售商认为 AI 有助于增加其年收入。
随着生成式 AI 引领行业前沿,未来的零售业客户服务聊天机器人将为消费者带来无与伦比的便利性和满意度,同时提高企业效率和盈利能力。