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人工智能在企业中的应用研究
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毕业论文范文题目:
人工智能在企业中的应用研究
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人工智能在企业中的应用研究
人工智能在企业中的应用研究毕业论文范文介绍开始:
引言:
企业的客户服务存在很多痛点,可能没法做到随时随地,千人千面。本质上是服务生产力导致的,根本问题在于人。人口红利逐渐消失,客服人力需求反而以逐年20%-30%的速度递增,劳动力短缺成为客服行业的主要矛盾。从人口出生率来看,自2000年开始,适龄工作人群数量大幅下降,之后每年的下降数量稳定在1500-1700万。近五年人口出生率的统计分析,未来5-10年,中国适龄劳动力可能进入新低谷。人力稀缺、培养成本高,使得客服产业发展形势日益严峻。随着大数据、人工智能的普及,我们的生产开始多样化,对人力的信息化要求越来越高。从单纯的管理人,到管理机器,甚至让人和机器协同工作,其中还包含兼职的人、专职的机器或兼职的机器。新的机器学习和神经网络的普及,这一轮人工智能在很多行业、产业得到深度应用。云技术、自然语言处理技术、机器决策、机器视觉被有效利用,5G带来网络提速,视觉AR、VR技术融合不断普及。在客户服务行业,打造新一代客户服务中心,借助人工智能等新技术,来改变客户行业的面临的艰难困境。
一、AI+共享赋能的新一代客服中心
(一)数据驱动服务,让服务创造价值
把服务作为竞争力的企业,一定会有“服务大脑”来驱动整个企业的数字价值,通过数据驱动整个服务流程的改造和优化,把知识贯穿整个企业的全业务流程,在服务触点上获得客户认同。
(二)人机协同,让服务更智能
工业领域讲机器换人,在客服领域,讲究如何让机器与人融合一起提供服务。分级规划业务就是让机器和人智能地切分服务场景。后台由两个人与三台机器在交互、配合提供客户服务,怎么让客户察觉不出,这非常有挑战性。事实上,很多机器交互存在问题,客户体验并没有那么美好。我们不断尝试并已优化到一定程度。
(三)全生产力运营,让服务资源全面释放
通过共享经济把业务众包,把机器设备跟生产力打通。在全生产力运营中,要让运营者利用智能化工具,全面管理全生产力模型。人在作为生产力时,会有情绪波动,机器人则没有。用人工智能深度学习模型,做智能化匹配。让一个有生产力波动的资源和没有生产力波动的资源有效融合,去适配一个服务诉求也会产生波动的对象。
二、智慧服务大脑驱动数据的价值
以前的客户服务中心只是把企业服务的模式和能力传达给消费者。而新一代客服中心更多的是帮助服务决策、倒推生产制造以及其他业务流程的优化和改进。智慧服务大脑或将是客户服务行业发展的重要特征,服务大脑中枢把所有知识进行有效管理和统一调配决策。不仅能更好地促进服务数据回笼和迭代,而且在万物互联之下,尤其是将来边缘计算普及后,让知识达到统一和有效穿透决策。
三、客户服务人机协同的研究及应用
质检机器人在百分之一百的质检采样率下,能够做到统一标准,并实现毫秒级实时质检的精度和效率。
智能交互机器人能够高度模仿人类交互,实现多轮对话,还能从一个主业务流程穿越到另一个业务场景。比如交互过程中,客户打断并提问历史事项进程,这时就要跨越到上次的业务场景,回答之后再返回主流程。过程中也需要交互机器人不断迭代进化。在人机融合中更有意思的是人工辅助,我们甚至用一个机器人当导师,带新人。不仅降低培训成本,节省大量重复劳动,而且在带新过程中,这位机器人“导师”还能实时监控风险或服务能力偏差,进行及时调整。当客服人员发觉机器人在某些方面出现偏差,可以有效介入,人工干预。但对面的客户感知还是同一个客服在应答,并不知道背后是人机配合。这就是典型的机器和人在共同服务客户的交互模式。一个服务人员可以监控5到10台机器人,使得服务更优质高效。另外,对于简单的维修预约流程,智能客服助手可以实时帮助客服人员应答。当遇到客服新人,智能客服助手在服务过程中会提醒他各种话术。质检机器人实时质检服务情况。案例中,客服人员最后没有问客户预约时间,质检认定结果为“本次服务有缺失”。客服新人初次使用智能客服助手,就可以勉强完成陌生业务。人机融合的方式能很好地帮助客服中心提升效果,当然还需要配置得更强大。
以上为本篇毕业论文范文
人工智能在企业中的应用研究
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