如何通過對話式機器人流程自動化 (CRPA),改善客戶服務?

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      對話式機器人流程自動化(CRPA)系統在企業內部的應用越來越廣泛,尤其在客戶服務部門,其潛力得到了充分發揮。這種系統將自動化與人工智能技術的最新進步相結合,以提升和優化各類流程的效率。

      然而,什么是CRPA解決方案,它們又是如何運作的呢?Impresoft集團旗下4wardPRO的首席執行官Christian Parmigiani對此進行了全面闡述,并強調了其為企業及客戶帶來的顯著好處。

      01 RPA+AI,制勝組合

      在深入探討對話式機器人流程自動化(CRPA)的優勢之前,我們首先需要對其底層解決方案有所了解。

      機器人流程自動化(RPA)是一系列允許工作流程自動化的技術、方法和流程。近年來,傳統的RPA,即使用機器人和軟件實現重復流程自動化的方法,已經并入了人工智能(AI)輔助的“智能”RPA,從而創造出新的運營管理方式并提高了績效。

      換言之,智能流程自動化(IPA)可以視為RPA的擴展,因為它利用人工智能技術擴大了其應用領域。IPA旨在管理最復雜的業務流程,具備收集和分析來自不同來源和格式的數據、自然語言處理、機器學習等多種功能。

      如果RPA已經憑借其產生的優勢贏得了廣大公眾的認可,那么與人工智能的結合將進一步提升其能力。如今,智能機器人流程自動化已經成為管理業務流程的有效工具,可以幫助企業做出更快、更明智的決策。

      02 CRPA 系統為客戶服務

      在智能RPA 技術的廣泛應用中,客戶服務、財務以及人力資源業務領域的公司最為突出。針對當前客戶服務需求日趨嚴苛的現狀,特別是對于援助服務的高期望值,RPA 機器人已被證明是一種行之有效的解決手段,因其能夠提供迅速響應并優化所有日常工作流程。

      聊天機器人和虛擬助手均屬于軟件機器人的一部分,更確切的說,它們是對話式 RPA (CRPA) 技術的具體應用實例。它們能從對話、語音或文本輸入啟動操作,理解并解讀這些輸入信息,以執行特定任務。系統會利用已有的知識庫進行上下文檢索,為請求內容提供最優解答,并并行觸發一系列可能相關的事件。

      CRPA 技術通過運用自然語言處理 (NLP) 技術和機器學習 (ML) 模型實現這一目標,能夠處理大量包括非結構化數據在內的信息。Parmigiani表示 ,“在客戶服務中,對話助理可以管理與客戶和員工的交互,通過各種溝通渠道根據請求提供支持和信息。” 因此,這種方式既提高了公司的生產力和用戶體驗,又讓運營人員有更多的時間專注于更有價值的任務。無疑,提升對客戶響應的能力意味著提高客戶滿意度、忠誠度和企業聲譽。

      然而,對話式機器人流程自動化帶來的好處遠不止于此。通過聊天機器人和虛擬助手,公司可以確保服務的24小時全天候連續性,降低服務成本,消除重復任務中的人為錯誤,并通過機器學習實現持續改進。

      03 如何實現客戶服務自動化

      具體探討CRPA系統在客戶服務領域的作用及其如何優化流程的問題,我們可以從三個方面理解自動化和會話智能技術如何與客戶交互。

      CRPA系統能夠提供直接且高效的解答,例如在常見問題解答(FAQ)中。這類響應是靜態的,無需機器人軟件從外部系統獲取信息。

      對于需要動態響應的查詢,這類查詢需要相關數據和上下文信息,情況就完全不同。例如我們想要了解與特定客戶相關的案例進展狀態。此時,會話機器人需要查詢多個系統以收集必要的信息,然后形成一致的回應,與所有相關方進行溝通。這一整個交互過程都是通過自然語言完成的。

      最后,除了回答問題之外,會話式機器人流程自動化技術還能夠執行一些操作以滿足請求,不僅能“讀取”,甚至還能在外部系統上“寫入”信息。這也是一個動態的交互過程,全程都是通過自然語言創建對話流來完成的。

      04 從理論到行動,智能RPA的實踐應用轉化

      盡管智能RPA技術以及更廣義的智能流程自動化所帶來的機會顯而易見,然而將這些概念轉化為實踐卻是一大挑戰。

      首先,我們需要確定哪些業務流程可以最大化地從智能機器人自動化中受益,對所有階段的運營流程進行全面的分析和繪制。在此基礎上,需要設計并訓練機器人,使其能夠適應現有的工作流程。

      接下來,我們會推進試點項目,以監控開發的解決方案是否表現良好。

      一旦解決方案達到預期效果,就可以編寫詳細的技術和操作流程文檔,這對開發人員和業務分析師進一步優化機器人的過程大有裨益。

      正式投入生產后,智能RPA系統將會持續受到監控,以便持續提升流程效率。

      Parmigiani總結道,要從智能流程自動化策略中獲取最佳成果,需要IT團隊、數據科學家和業務用戶之間進行深度的協作,這些團隊需要對公司運營有深入的理解。此外,除了應用程序開發和人工智能方面的專業技能,還需要流程重構和項目管理方面的專業知識。

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