你可能会觉得这听起来有点浮夸，但是，当我们看到呼叫中心的所有领域都可以使用SparkleCom 呼叫中心的生成式人工智能功能进行改进时，这种宏大的设计是合理的。几乎SparkleCom 呼叫中心软件的每一个功能都可以在一个数量级上得到增强，使现有的可能性成倍增加。
今天，我们宣布我们的第一个生成式人工智能功能。自动总结通过自动总结关键点并选择适当的客户配置，可以从每次交互中节省30-60秒。
在每次通话、聊天、发短信或电子邮件结束时，大多数客服人员都会写一份互动总结，然后从预先设定的描述结果的清单中挑选出来。“已安排演示”或“服务满意”等。这些总结，或呼叫后工作(ACW)，对于下一个可能与同一客户进行后续对话的座席来说是关键。新的座席可以快速阅读前一个座席的笔记，而不是缓慢地浏览之前的对话记录，并立即与客户互动。
这些数据对于创建客户体验(CX)也是至关重要的，可以提高忠诚度和回头客业务。了解交互的趋势和模式，比如哪些主题最常出现，这些有助于CX团队修改策略并主动响应客户需求。例如，如果CX团队知道对缺货的特定商品的需求激增，他们可以确保他们的座席和虚拟座席准备提供量身定制的响应，可以快速帮助客户，同时提高客户满意度和第一次联系的解解率。
SparkleCom呼叫中心使用生成式AI保持数据的干净和清晰
大多数座席都急于完成他们的呼叫后工作。通常会有另一个电话或聊天等待，他们面临着提高应答速度和降低平均排队时间的压力。毫不奇怪，手工写的总结有时缺乏细节或完全跳过。这些信息是创建个性化体验的关键，在医疗保健等一些行业，它发挥着更大的作用。这些类型的总结对于有效管理患者的健康结果是不可或缺的。
类似地，倾向选择通常是不正确的，因为座席会选择任何合理的主题，而不是最准确的主题。
有了SparkleCom呼叫中心的生成式人工智能驱动的自动总结，这些都是过去的问题。正如您可以从转录截图中看到的，当交互完成时，座席只需从呼叫后工作快捷方式列表中选择“总结”。
然后，交互将自动汇总，并选择最准确的配置(呼叫中心管理员之前将为这个特定队列输入适当的配置，并将其提供给座席)。数据填充在笔记区域中，座席可以在该区域查看数据并进行更改。然后点击一个按钮，所有的呼叫后工作就完成了，座席就可以接触到下一个客户，干净的数据就可以进行分析了。当客户回电或转移到另一个座席时，所有这些信息都可以在下一个座席的前台和中心使用。
通过生成式人工智能的总结和定位，呼叫后工作缩小到最低限度，变得更加可靠。这大大促进了我们致力于解决的核心工作之一:帮助座席正确而快速地解决问题。
这只是SparkleCom呼叫中心系统发生变化的一个微光。大型语言模型和生成式人工智能将彻底改变客户服务。自动摘要是我们推向市场的许多新的生成式人工智能增强功能中的其中一个，SparkleCom呼叫中心客户现在可以根据要求使用它。
