了解生成式 AI 在服务中的潜力

学习目标

完成本单元后，您将能够：

• 识别生成式 AI 帮助诊断和解决问题的方式。
  
• 介绍生成式 AI 如何帮助捕获和共享知识。
  
• 解释情感分析如何提高客户服务体验。
  

生成式 AI 的承诺

开始之前，如果您想要复习生成式 AI 基础知识，包括复习大语言模型等术语，请查看生成式 AI 基础知识。

随着多个高性能大语言模型 (LLM) 的发布，生成式 AI (Gen AI) 生态系统正在以令人难以置信的速度增长。同时，许多企业如雨后春笋般希望优化这些模型并支持 LLM 集成到新的和现有的应用中。这意味着各种类型和规模的组织都可以随意访问 Gen AI。尽管人们对使用这项技术非常感兴趣，但许多企业想了解 Gen AI 如何提高生产力、激发创造力并减少单调性。

当新技术涌现，很难预测其未来的使用情况以及是否易于使用。例如，当美国政府的研究人员创建 ARPANET 网以相互共享信息时，并不知道最终会导致互联网的诞生。

同样，未来 6 个月 Gen AI 的使用方式将与 6 年后的使用方式大不相同。这既取决于技术改进的速度，也取决于我们在工具使用方面的创造力。我们常将执行基于语言的任务的能力视为理所当然，这对我们没有任何帮助，因此很容易忽视利用 Gen AI 的方法。

尽管我们无法预测未来，但我们可以通过查看如今如何使用生成式 AI 的示例来改变我们对 Gen AI 的看法。本模块从多个角度了解 Gen AI。您将了解如何将其应用于组织的各个部分，包括服务、销售、商务、营销和 IT。这不是一个权威的用例百科全书，而是灵感。当您了解 Gen AI 的承诺时，主题和模式就会浮出水面。不久之后，您就可以开始想象在这些主题方面的变化。

使用生成式 AI 增强服务

服务组织可以处理各种基于语言的任务。每天，服务代表都会通过电话、聊天和电子邮件与客户沟通。在解决问题的过程中，他们会研究和记录信息。难怪良好的沟通技巧受到服务组织中所有人的追捧。这也是 Gen AI 在这种情况下如此有效的原因。

在与客户初次接触后，Gen AI 很快就会派上用场。这似乎很明显，但如果您不先了解问题是什么，就无法解决问题。客户可能会共享信息以确定问题，但他们提供的内容通常不完整或包含不相关的详细信息。因此，提出好的后续问题至关重要。

这就是 Gen AI 的用武之地。它可以使用先前个案、最近购买记录、产品更改日志甚至同期个案中的备注来创建澄清问题。“这和您最近购买的专业版小部件有关吗？”“您最近是否更新过设备？”

这些问题可能由聊天机器人呈现给客户，也可能由虚拟助手提供给服务代表。答案会带来实时生成的其他问题。Gen AI 可以提出问题，突出一个可能会被忽略的探索方向。在 Gen AI 的帮助下，您可以用较少的时间来确定问题，并马上解决问题。

根据您的知识库进行微调的 Gen AI 也可以加快解决步骤。帮助识别问题的上下文也可以用于提供解决方案，参考支持资源。您甚至可以指导 Gen AI 解释解决方案背后的原因。这样，服务代表就可以进行一定程度的质量控制，驳回他们知道没有帮助的建议。如果解决方案看起来可行，代表可以调查并验证是否合适。

Gen AI 会继续通过使共享解决方案变得更容易来提供帮助。通过单击按钮，服务代表可以使用 Gen AI 起草对客户而言清晰、礼貌且相关的响应。这就是 Gen AI 的亮点。

您可能会帮助一个希望您完整解释问题出现原因的客户。或者，您可能正在帮助那些无所适从、沮丧、只想快速解决问题的人。无论哪种情况，Gen AI 都可以制定出最符合受众期望的响应。这种个性化会带来更强大更信任的关系。当您在团队中使用 Gen AI 时，很容易实现这一点。

但是帮助客户找到解决方案并不是终点。服务代表需要记录个案的详细信息，包括问题总结和解决方案。您猜对了，Gen AI 也简化了这一步。生成的总结简洁、可校验、带注释并带有关键字标记；非常适合其他服务代表及其经理。

通过这个实例，服务代表可选择最佳前进路径。Gen AI 提供选项，然后代表通过自己的最佳判断，接受建议或自行调查。希望能减少死胡同，加快进程，让客户更满意。

但是客户是否满意？这很难判断。调查通常会被忽略，客户的态度也并不总会在个案注释中体现。Gen AI 也会为此问题提供一些解决方案。首先，Gen AI 擅长分析情绪，可以总结客户和服务代表之间的整体互动。客户是否在任何时候表现出沮丧或生气？那种情绪是否随时间变化而有所改变，变得更好或更糟？这有助于确定表现优异的服务代表和需要改进的服务代表。

情感分析还有助于将个案路由到最适合该任务的客服人员。例如，一个有难度的升级个案可自动路由到更高级的、擅长化解局势的服务代表，保护新员工避免陷入困局。

[在 Stability.ai 上使用 DreamStudio 通过 AI 生成的图像，提示为“机器人一手拿着盾牌，以漫画书风格绘制。”]

最后，Gen AI 可以起草 Knowledge 文章，将一个或多个已解决个案中的详细信息转换为适合普通受众的数据已清理内容。它甚至可以根据最近的个案活动为相关主题提供建议。在几分钟内，您就可以准备好一篇文章，在帮助门户上与您的社区共享。

服务组织是了解 Gen AI 未来的好场所。在下一个单元中，您将了解它可以为销售和商务运营做些什么。

资源

• 帮助：Einstein 生成式 AI
• 帮助：Einstein 生成式 AI 术语
• Trailhead：生成式 AI 基础知识
• Trailhead：自然语言处理基础知识
• Trailhead：面向客户服务的人工智能
• Salesforce：2023 年顶级生成式 AI 统计数据