CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:數(shù)十年來，公司一直在交互式語音響應（IVR）系統(tǒng)上投資數(shù)十億美元，該系統(tǒng)旨在簡化業(yè)務流程并加快客戶服務速度。最新的技術進步正在帶來一種替代產品，即智能虛擬助手（IVA），有望將系統(tǒng)功能推向新的高度。但是，從舊到新的道路上布滿了潛在的陷阱，因此組織需要對IVA功能保持現(xiàn)實的認知。
IVR的歷史可以追溯到幾十年前。該技術在1990年代占據(jù)了主導地位，當時呼叫中心真正開始從長期的按鍵系統(tǒng)轉變?yōu)榭梢詫⒕哂袀鹘y(tǒng)設計的語音和數(shù)據(jù)系統(tǒng)連接起來的系統(tǒng)。
與現(xiàn)場聯(lián)絡中心座席相比，IVR具有多個優(yōu)勢：IVR可以24/7全天候工作，它們的成本通常低于聯(lián)絡中心工作人員，并且性能更穩(wěn)定。它們很好地完成了某些功能，例如初始路由。在這種情況下，呼叫者被系統(tǒng)識別出他想要的服務，然后系統(tǒng)將其發(fā)送給適當?shù)囊环健?/div>
然而，IVR技術常常獲得比贊揚更多的抱怨。我的妻子討厭IVR；她開始對他們大喊大叫。語音技術提供商Nuance Communications的認知創(chuàng)新小組業(yè)務總監(jiān)Ken Arakelian說。
這些問題主要源于IVR的基礎技術和設計。IVR系統(tǒng)是在計算機處理能力遠不如今天的時候建立的。因此，其功能受到了限制。結果，概述調用如何進行的腳本會產生問題。管理咨詢和市場研究公司Everest Group的執(zhí)行副總裁兼杰出分析師Sarah Burnett說：IVR是基于規(guī)則的系統(tǒng)，因此它們?yōu)橄M者提供的選擇范圍非常有限。
系統(tǒng)應該以客戶友好的方式進行設計，但大多數(shù)情況并非如此。編寫腳本的人或團體的想象力限制了功能。有時候，公司需要對呼叫處理過程進行更徹底的思考，Burnett解釋說。
大多數(shù)IVR的另一個設計缺陷是，它們更多地集中在公司從系統(tǒng)中獲得的需求，而不是消費者的需求。在最壞的情況下，系統(tǒng)會將用戶指向某個網站，然后掛斷電話，使消費者感到非常沮喪。
在其他情況下，公司要求其IVR系統(tǒng)做太多事情。IVR可以回答簡單的是或否問題，也可以快速提取數(shù)據(jù)，例如經常賬戶余額。如果問題的答案取決于許多因素，IVR有時會失敗，Arakelian感嘆。確定保險單是否可以支付膝關節(jié)置換手術的費用取決于客戶是否有免賠額，醫(yī)生是否在網絡內或不在網絡內等因素。IVR并不擅長處理這類查詢。
資金不足
行政決策加劇了IVR的限制。管理層通常將系統(tǒng)視為降低成本的一種方式。IVA供應商Interactions的首席市場官Jim Freeze說：IVR的主要目標是呼叫轉移和控制，將查詢從按小時付費的付費座席轉移到機器上。
在聯(lián)絡中心，領導者經常承擔著保持成本盡可能低的任務。從歷史上看，一旦運行良好，公司就很少在系統(tǒng)上進行投資，市場研究和咨詢服務提供商DMG Consulting總裁Donna Fluss說。如果一家公司確定其IVR正在正確處理其88％的呼叫，則它不會繼續(xù)投資將其僅提高幾個百分點。
值得一提的是，企業(yè)通常會為最初的IVR實施分配資金，但隨后卻不花錢定期更新系統(tǒng)。結果，它們落后于永無止境的技術進步。
最終結果？公司及其客戶的目標有時不一致，并且系統(tǒng)對用戶不友好。呼叫者在試圖解決自己的問題時不得不重復其姓名和地址等個人信息是一種常見的煩惱。另外，公司幾乎沒有提供繞過菜單的方法?？蛻舾械奖焕?，變得生氣而不是快樂參與。
盡管如此，盡管存在許多缺陷，但由于IVR已成為客戶支持不可或缺的組成部分，因此直到今天，公司仍繼續(xù)嚴重依賴它們。但是要持續(xù)多久？從長遠來看，隨著公司為更加現(xiàn)代的語音接口放松一些錢包的費用，這些系統(tǒng)將被淘汰。[24]7.ai產品策略高級總監(jiān)亞當·魯賓（Adam Rubin）說：隨著新的消費者語音系統(tǒng)的出現(xiàn)，公司將語音視為一個很好的客戶界面。
聊天機器人代表了新解決方案的第一波浪潮。IVR系統(tǒng)和以前的選項之間的區(qū)別是用戶界面。早期的系統(tǒng)依靠按鍵電話。新系統(tǒng)可以識別用戶的語音。隨著處理能力的提高，語音識別精度也得到了提高，并且公司已經在其聯(lián)絡中心應用中添加了此類功能。
然而，像IVR一樣，聊天機器人也讓客戶不知所措：根據(jù)普華永道的調查，有71％的美國人更愿意與人互動，而不是聊天機器人或其他一些自動化流程。為什么？在許多情況下，聊天機器人并不聰明；實際上，很多都非常愚蠢。Fluss說。
基于消費者的語音解決方案的日益普及創(chuàng)造了淘金熱，從而催生了新的語音應用供應商。每個人及其兄弟，母親，父親，繼子女，阿姨和叔叔似乎都在開發(fā)聊天機器人，F(xiàn)luss補充說。
市場從少數(shù)高度專注的IVR公司迅速發(fā)展到大量的聊天機器人供應商。在消費市場上，聊天機器人已被用于簡單的功能：例如，撥打特殊號碼的粉絲可能會與他們最喜歡的電影明星交談。這樣的用例已經滲入到期望更高的商業(yè)世界里。
使問題復雜化的是，系統(tǒng)功能被超賣了。有些公司認為AI是神奇的：他們所要做的就是將聊天機器人扔到問題堆里，AI會迅速解決它，Arakelian說。
這些解決方案之間的復雜程度差異很大。Rubin說：許多聊天機器人似乎都是在30分鐘內建成的。他指出，基于消費者的系統(tǒng)極大地簡化了語音應用程序的開發(fā)，幾乎使任何人都可以快速啟動并運行具有基本功能的系統(tǒng)。
同樣在某些情況下，公司沒有從錯誤中吸取教訓。像IVR一樣，某些聊天機器人為用戶提供了一系列狹窄定義的選項。如果他們需要其他東西，系統(tǒng)就會變得混亂并盤旋。毫不奇怪，由于系統(tǒng)應該是智能的，因此期望值要高一些，因此消費者結束交互的過程會非常激烈。
下一波
IVA代表了旅程的下一個里程碑。最近，公司改變了他們對聯(lián)絡中心技術的看法。Frost＆Sullivan的報告顯示，客戶服務不是成本轉移，而是許多人將其視為收入來源或收入抑制器：經過一次令人沮喪的互動之后，77％的客戶已準備好轉換公司。在某些情況下，公司現(xiàn)在將重點放在不良客戶服務的總成本上，而不是短期減少人事費用。
此外，語音識別功能也在不斷改進，許多系統(tǒng)提供了對話式AI功能，與傳統(tǒng)的語音響應相比，這些功能被認為更加靈活和開放。IVA提出的第一個問題是'我將如何幫助您？'Interactions的Freeze解釋道。
仍然存在阻礙企業(yè)實現(xiàn)如此崇高目標的障礙。盡管對話式Al的應用程序是無限的，并且計算機在許多領域都變得更好，但它們并不是人類。Burnett說：人類對一個問題可以給出不同的答案，并且含義相同。他指出，有時候，IVA不會建立這種聯(lián)系，或者對話會朝著他們不理解的方向發(fā)展。
公司確實有一些選擇可以解決這些缺點。它們可以限制系統(tǒng)處理的查詢類型。如果用戶輸入一個看似簡單的問題，則IVA會處理該問題。如果用戶的問題是復雜的問題，則可以將該交互路由到座席。
一方面，交互采用了一種新穎的方法來解決該問題：人工座席隨時待命，并且，如果IVA對話進入未知區(qū)域，該坐席會介入，做出響應，并且最終用戶永遠都不知道自己與之互動的是人而不是機器。
成本是另一個障礙。會話系統(tǒng)非常昂貴。雖然一家公司可以免費或僅花費幾千美元安裝和運行一個小型，簡單的聊天機器人，但更復雜的對話式AI系統(tǒng)通常以數(shù)十萬美元起價，并可以迅速躍升至數(shù)百萬美元。
然后很難找到愿意支持這種大量投資的高管。Nuance的Arakelian指出：許多公司沒有任何人負責客戶體驗。這樣的人需要對公司的業(yè)務有足夠的了解，才能發(fā)現(xiàn)改善的客戶服務所帶來的好處。
但是，即使有人擔任客戶體驗官或類似頭銜的角色，大多數(shù)公司的組織方式也無法提供全面，一致的客戶服務。業(yè)務部門在孤島中運作。為了提高效率，公司將部門劃分為不同的職能，這些職能通常很少或根本不了解或與其他團隊進行協(xié)作交互。當任務從一組轉移到另一組時，這些分隔符會產生摩擦，即使不是非常痛苦的過渡點。
同時，客戶看到的是一家公司，而不是一些單獨的部門。他們希望他們的供應商了解他們是誰以及他們?yōu)槭裁创螂娫挕Ｒf服經理像客戶一樣可視化公司，可能會充滿挑戰(zhàn)。說服經理們解決客戶服務問題的最佳方法之一就是讓他們使用組織的服務，Arakelian建議。
打開他們的網頁，讓他們逐步完成訂購新手機的過程。然后，孤島問題傳到了他們自己的手里，他們感到了客戶的痛苦。
一些公司在打破傳統(tǒng)障礙和使用新技術改善語音交互方面取得了巨大進步。醫(yī)療保健公司開始部署醫(yī)療虛擬助手（MVA），該軟件可以收集有關患者保險，人口統(tǒng)計，處方和病史的信息。
其他企業(yè)已將IVA集成到其全渠道計劃中。[24].ai的Rubin回憶說：一家連鎖酒店使用IVA來監(jiān)視交易，識別出生氣的顧客，并將他們轉移到與座席的交互中以提供即時服務。
互動式語音解決方案過去無法解決。該技術使公司能夠減少人員支出，但有時會犧牲優(yōu)質的客戶服務。隨著人工智能和機器學習的發(fā)展，新的解決方案正在出現(xiàn)，有望更有效地平衡這兩個業(yè)務驅動因素。如果他們成功了，這項技術也許有一天可以擺脫它的惡名。
自動化，編排，人工智能，機器學習和深度學習之間的差異
多年來，軟件承擔了人類曾經執(zhí)行的更多工作。最初，個人必須打卡，然后計算機才能讀取卡來執(zhí)行特定任務。如今，不必總是告訴機器要做什么。某些系統(tǒng)可以自行決策，并根據(jù)從先前的互動中學到的知識來執(zhí)行某些任務。但并非所有技術都相同：
- 自動化是計算機智能的最簡單形式，其中計算機系統(tǒng)完成一項特定任務。例如，如果座席的呼叫超過預定義的時間段，則聯(lián)絡中心程序可能會自動向經理發(fā)送警報。
- 編排是該過程的下一步。在這里，系統(tǒng)自動完成一些任務。例如，應用程序可能會從數(shù)據(jù)庫中提取客戶的購買歷史記錄，并在通話開始時將其顯示給業(yè)務代表。
- 人工智能是一個出現(xiàn)于1950年代的術語，用于描述計算機采取的與人類具有相同推理特性的動作。自然語言處理（NLP）是一種應用程序。
- 機器學習是一個研究領域，使計算機無需進行顯式編程即可學習。這種技術通常被稱為無監(jiān)督編程，因為該技術可以找到模式，建立見解并自動對這些見解進行操作?？梢宰R別本地方言的NLP解決方案就是此類功能的一個示例。
盡管各種術語有助于理解這些解決方案的工作方式，但是它們缺乏精確度，因此重疊是常見的。此外，隨著技術的進一步發(fā)展，新術語肯定會出現(xiàn)。
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作者：Paul Korzeniowski
原文網址：https://www.destinationcrm.com/Articles/Editorial/Magazine-Features/The-Meandering-Path-from-IVRs-to-IVAs-134374.aspx
