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Talla：通过内容感知为客户服务自动化提供首次呼叫解决方案
2019年03月11日 由 胖桃 发表
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当客户与您的支持团队联系时，目标应该始终是“首个电话解决方案”，这是一个内部术语，意思是“确保客户的问题得到快速解决，这样您就不必稍后再给他们打电话了。”新的客户服务自动化工具可以帮助首次调用解决规则，即使是复杂的客户案例也可应对。
解决呼叫问题的第一步是诊断客户的问题，使用客户服务自动化确保首个呼叫解决方案顺利进行。
自动化不仅能找出问题所在，内容感知的客户服务自动化还可以帮助您识别和维护任何已知客户问题的解决方案。
几乎每个客户服务解决方案都包含一个搜索功能，以帮助您浏览知识库和共享文档存储系统。这是一个商品特性，因此，搜索结果的质量取决于搜索的内容和搜索的上下文。
大多数搜索系统都是执行简单的关键字或关键短语匹配，因此它们返回一个文档化解决方案列表，其中包含搜索查询中最突出的单词实例。当谷歌在数万亿个web页面中筛选最符合您的术语的页面时，这对它来说非常棒，但是您自己的内部知识库的内容种类要少得多。包含产品名称的搜索查询可能会匹配大量解决方案文章，因此，可能不会根据客户的需求对其中一篇文章进行优先排序。
如果一个客户的问题——比如无法发送电子邮件——有大量已知的原因和可能的解决方案，那么简单地搜索“无法发送电子邮件”将无助于缩小答案范围。虽然您的诊断自动化可能有助于缩小问题的参数范围，但是将诊断聊天机器人与具有内容感知能力的人工智能连接起来，将有助于诊断人员制定能够自动区分同一客户问题的不同版本的问题。
如果一个客户的问题是无法发送电子邮件，这是有大量已知的原因和可能的解决方案的，那么简单地搜索“无法发送电子邮件”将无助于缩小答案范围。虽然您的诊断自动化可能有助于缩小问题的参数范围，但是将诊断聊天机器人与具有内容感知能力的人工智能连接起来，将有助于诊断人员制定能够自动区分同一客户问题的不同版本的问题。这就像利用一个经验丰富的服务代表。
不幸的是，即使是最复杂的人工智能聊天机器人也无法找到没有适当文档记录的解决方案。大多数客户服务知识库充斥着重复、矛盾、不准确和过时的内容。一个具有内容感知能力的AI代理可以通过您的客户服务文档识别这些问题，并帮助您纠正它们，这样就不会有搜索返回错误的数据，也不会有任何代理(AI或人工)同时筛选好答案和坏答案。
Talla正在构建内容感知的客户服务聊天机器人，您只需要轻松地交付，即可完成首个呼叫解决方案。
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