人工智能已成为全球客户服务领域越来越受欢迎的工具。这是因为它能够高效地更快地提供更好的解决方案，同时保持比人工客服更好或相当的 CSAT 分数。
根据 HubSpot 的一项调查，77%的客户服务主管已经使用人工智能。在这些主管中，92% 的人表示使用人工智能改善了他们的客户服务响应时间。鉴于这些发展，很容易猜测，在未来几年内，成为以人工智能为先的客户服务主管将是必不可少的。
在本文中，我们将了解作为领导者如何在工作场所中成为 AI 优先者。我们将介绍以下内容：
- 了解人工智能在客户服务中的作用
- 如何成为人工智能优先的客户服务领导者
- 人工智能时代的新领导技能
- 为你的 AI 客户服务职业做好未来准备
- 结论
了解人工智能在客户服务中的作用
1.向量嵌入——这是大多数 LLM 用来理解语言的工具。向量嵌入将文本集合转换为复杂的数字表示，以便您的计算机可以理解单词之间的联系。这是您使用的每个生成式 AI 工具的一部分，它可以帮助您的聊天机器人理解人类语言。
2.语义搜索——向量嵌入
使 AI 系统能够超越句法相似性。实际上，AI 现在可以理解客户问题的真正含义。现在，AI 利用这种理解并执行语义搜索，从后端查找数据，帮助它正确回答客户的问题。
3. RAG –检索增强生成 (RAG)是行业标准流程，通过该流程，您的 AI 驱动聊天机器人可以从系统后端获取想法。总体而言，此流程可帮助您的 AI 系统获得向客户提供的每个答案的正确文档，并防止出现幻觉。
这三个概念还处于初级阶段
但它们提供了 LLM 研究现状的总体概述。它们应该可以帮助您更好地了解 AI 研究的前景和挑战，以便您能够对 AI 工具的选择做出明智的决定。
我们还有一份关于客户服务 如何通过发布博客吸引 8k+ 网站用户！ 中人工智能的深入指南，将向您介绍该学科。接下来，谈谈您可以采取哪些实际措施来成为人工智能第一。
如何成为人工智能优先的客户服务领导者
现在您已经对 AI 在客户服务中的工作方式有了基本了解，我们可以讨论您必须做些什么才能在工作场所培养 AI 优先文化。以下是每个 AI 优先客户服务领导者应该做的四件事：
做出数据驱动的决策
人工智能需要处理大量数据。因此，人工智能优先的领导者也应该使用数据，这合乎逻辑。在客户服务方面，你应该关注以下几点：
1. KPI – CSAT、NPS 和 CES 分数可让您 电话号码业务线索 量化组织的客户体验。了解并追踪这些 KPI，并致力于持续改进。
2.机器人特定指标——包含率、机器人解决率和首次响应时间等指标直接代表您从聊天机器人获得的投资回报率。
3.聊天机器人投资回报率
了解您每天收到的消息数量并计算聊天机器人的投资回报率。
无论何时使用 AI 应用程序，都要使用具体的数据来做出决策。这将帮助您以数据为先，并帮助您做出有影响力的决策。 这些地方包含有关 AI 研究和流程的最新消息。