确保服务代表可以访问他们需要的信息的提示

快速阅读: 据《destinationCRM.com》最新报道，新一代联络中心智能（CCI）技术通过结合人工智能、自动化和数据分析，提升客户服务效率与效果。它不仅优化代理工作流程，还改善客户体验。然而，实施时需注意数据获取、上下文关联和工具适配等问题。成功案例表明，整合AI、统一平台和情感分析等工具可显著提升服务质量和代理效能。

确保客服代表能够获取所需信息的小贴士

客户期望正在上升，提供卓越支持的复杂性也在增加。对于运营联络中心的企业而言，困难不仅在于快速回答问题，还在于实时预判和理解客户需求，并迅速、精准且富有同理心地作出回应。

最新一代联络中心智能（联络中心智能，简称CCI）技术和融合人工智能、自动化及数据驱动洞察的新一波技术应运而生，这些技术在客服代表最需要的时候和地点提供协助。通过超越过时工具和孤立系统，CCI能够将客户体验转化为更流畅、更直观且更具人性化的方式。在当今以客户服务为导向的经济中，采用这些智能功能不仅是升级；而是必需。

2025年的联络中心智能巧妙地利用人工智能、自动化和高级分析来提升客户服务操作的效率和效果。它不是取代人工代理，而是增强他们的能力，提供及时且相关的信息，简化常规流程，并给出数据驱动的见解，从而实现更快、更准确的问题解决。

最新一代联络中心智能技术和融合人工智能、自动化及数据驱动洞察的新一波技术应运而生，这些技术在客服代表最需要的时候和地点提供协助。通过超越过时工具和孤立系统，联络中心智能能够将客户体验转化为更流畅、更直观且更具人性化的方式。在当今以客户服务为导向的经济中，采用这些智能功能不仅是升级；而是必需。

Tovie AI首席技术官布莱恩·瓦尔加斯-梅内尔表示，联络中心智能是关于使用最新技术和实时数据帮助代理提供更快、更准确且更个性化的支持。“它包括理解客户意图、预测下一步行动、展示相关信息并自动处理常规互动的工具，”他说，“在最佳情况下，它能让客户对话更为顺畅，代理的工作流程也更加高效。这不再仅仅局限于仪表板和报告，它强调的是在对话过程中支持代理的系统，而不是对话结束后。”

最新一代联络中心智能技术和融合人工智能、自动化及数据驱动洞察的新一波技术应运而生，这些技术在客服代表最需要的时候和地点提供协助。通过超越过时工具和孤立系统，联络中心智能能够将客户体验转化为更流畅、更直观且更具人性化的方式。在当今以客户服务为导向的经济中，采用这些智能功能不仅是升级；而是必需。

Alorica首席数字和技术官哈里·福勒德也认同这一观点。“今天的联络中心智能不再是预先编写好的脚本或基本的一般数据查询；而是以AI驱动的复杂见解为中心，这些见解实时呈现，正好在代理需要的时候。”他指出，“可以将其视为有一位知识渊博的教练，在关键时刻低声告诉你正确的答案。这是生成式AI、机器学习和自然语言处理的结合，以在当下赋能代理。”

根据Granicus高管执行升级和客户服务高级经理巴勃罗·帕耶特的说法，除了采用AI，联络中心智能还包括智能路由等工具，可快速将客户连接到合适的人，易于搜索的知识库以及帮助团队持续改进的分析工具。

但Omilia解决方案顾问罗布·布雷姆指出：“它专注于构建一个具有高度适应性和实时性的生态系统，不断学习、改进并同时赋能客户和代理。”

像Redpoint Global战略计划副总裁约翰·纳什等人认为，现代联络中心智能应定义为公司利用对客户的个人理解来推动客户旅程进展的能力，理想情况下应使公司和客户双方都受益。

“这意味着越来越多地根据客户的语境和节奏调整消息和优惠，而这越来越具有全渠道性质，”纳什继续说道。

联络中心智能的发展历程

Sinch联络中心客户专家比尔·巴尔万兹表示，过去十年间，联络中心智能发生了巨大变化，主要是由于人工智能的推动。通过管理例行的重复性查询，人工智能让人类代理能够专注于真正需要其专业知识的复杂问题，从而减轻员工负担，降低运营成本，提高首次联系解决率，并最终提升整体服务质量。

“此外，实时和历史分析的演进解锁了一个新的运营智能层面，”巴尔万兹说，“主管和经理现在可以在当下做出反应，发现呼叫量上升或代理遇到困难，同时还能利用历史数据预测人员需求并做出更明智、更有战略性的决策。”

此外，联络中心智能的进步已经将重点从简单的效率转向提供主动、定制化和更自然的互动，当然，这得益于先进的下一代技术。

Hexaware Technologies业务流程服务执行副总裁兼全球负责人苏雷什·库马尔·贝内特指出：“这种转型赋予代理权力，提升客户体验，并优化运营，使联络中心变得更智能、更以客户为中心。”她总结了联络中心正在进行的一些主要变革示例：

主动服务，从被动支持转变为预测分析以预见客户需求。
会话AI，从基础聊天机器人转变为具备处理复杂、类人互动能力的AI助手。
实时代理支持，通过AI为代理提供实时建议、通话转录和最佳行动方案，加快问题解决速度。
全渠道集成。
通过分析客户数据和偏好实现个性化。
自动化重复任务，如票证分类和跟进。
实时情感分析，帮助代理动态调整语气和方法。
生成式AI用于内容创作，例如起草回复、常见问题解答和培训材料。
劳动力优化，预测呼叫量并调整代理日程以达到峰值效率。
基于数据分析的客户行为和代理绩效洞察。

“这种演变是具有变革性的，”福勒德坚持认为，“想象一下从使用纸质地图到拥有实时卫星导航和交通更新的感觉；这就是从计算机脚本和被动知识库到动态、AI驱动生态系统的转变。”

大型语言模型的兴起当然加速了近年来令人瞩目的进步速度。

“LLM现在可以生成上下文回复、总结过去的互动，甚至引导代理处理复杂的案例。情感和意图检测也已成熟，使得系统能够理解通话的情绪基调并相应响应，”瓦尔加斯-梅内尔说。

“代理体验也发生了很大变化。过去要同时操作五个不同的工具，现在则大力推动统一平台，”帕耶特补充道。

Upstream Works Software首席执行官罗布·麦克道格也归功于代理辅助应用程序的进步，这些应用程序可以实时跟踪客户所说的话（或打字的内容），并向代理推荐回复或正确文档。

“现在，代理能更快获得信息，减少工作量，缩短总体联系时间，而且信息更有可能是正确的，减少了重复电话，提高了首次联系解决率，”麦克道格说，“像通话处置和摘要这样的功能确保了下班后政策得到遵循，而不延长代理在互动中的时间，同时也因为信息存在而缩短了未来的互动。”

另一个变化是，过去的联络中心AI主要依赖于僵化的、规则驱动的聊天机器人或交互式语音应答系统，适应性有限。但得益于自然语言理解、LLM和情境AI的近期进展，现代解决方案现在能够在语音和数字平台上实现无缝且类人的互动。

例如，在银行业，客户无需导航复杂的IVR菜单，只需简单询问“待处理交易后的可用余额是多少？”就能立刻得到精确的答案，布雷姆说。“我们已经从通话后分析转向即时指导，AI提供知识、建议回复并实时分析情绪。”

现实世界中的联络中心智能成功案例

多家公司是受益于强大联络中心智能的典范。例如亚马逊，它使用AI、自动化和实时分析来提供主动、个性化的支持，并实现快速解决问题。与此同时，Reliance Jio凭借强大的后端系统和自动自助服务脱颖而出，能够在没有代理干预的情况下快速解决问题。苹果始终创新，结合CRM工具、情感分析和专家培训提供富有同情心且定制化的支持。Delta航空现在在中断期间通过AI和情感工具优化服务，确保及时且灵活的响应。

“Monzo也是一个很好的例子：他们使用AI快速准确地路由和分类查询。代理可以全面了解客户旅程，这意味着较少的交接和更好的结果，”瓦尔加斯-梅内尔说。“此外，美国运通因其赋予代理智能工具的同时保持人性化触感而脱颖而出。”

小型企业同样可以见证联络中心智能进步带来的好处。问问Amra Beganovich，Colorful Socks生活方式电子商务品牌的创始人就知道了。

“随着我们的业务扩展并在旺季处理成千上万的咨询时，我们了解到碎片化的客户数据访问是我们代理经常面临的挑战。当发货详情、订单历史和客户对话存在于不同系统中时，代理浪费时间在多个平台之间切换。这种延迟不仅影响问题解决的速度；还会损害客户信任。”

因此，Beganovich的公司构建了一个由AI驱动的支持仪表盘，该仪表盘汇总来自Shopify、其物流合作伙伴和客户消息渠道的实时数据。该仪表盘现在可以显示完整的订单历史记录，标记如交付延迟等问题，并根据消息的语气和关键词建议回复模板。

“自从我们实施这个系统以来，平均响应时间减少了40％，并且首次接触解决率有所提高，”她补充道。

但并非每次联络中心智能实施都能顺利进行。现代联络中心代理面临着一系列挑战：沟通渠道数量不断增加、数据过载、客户期望提高以及系统碎片化。正如Beganovich所展示的那样，他们最大的日常障碍之一就是在正确的时间获取正确的信息。通常，代理必须在多个不相连的平台上导航，例如CRM系统、知识库和交易工具，迫使他们在客户等待时寻找答案。

“即使数据可用，也很少是上下文化或优先级化的，”布雷姆遗憾地说。“随着越来越多的例行查询由自助AI处理，代理现在处理更多复杂、情感强烈的问题，这些问题需要即时、准确地访问更深层次的知识。代理不仅需要答案，还需要背景信息，如历史互动、情感分析和政策细节，以便有效解决这些升级案件。”

上下文也是一个关键的缺失点。

“如果没有实时访问客户的完整历史、情感和意图，代理只能猜测或重复提问。这会拖慢整个进程并破坏信任，”瓦尔加斯-梅内尔警告说。

无效的搜索工具使这些挑战更加严重，阻碍了信息的快速查找，往往呈现无关的结果。除此之外，大量杂乱的数据也带来了额外的难题。

“底线是代理需要找到正确的数据，迅速理解它，并清晰地传达给客户，同时保持对话自然进行，”巴尔万兹补充道。“难点在于知道这些信息在哪里，并熟练掌握获取、理解和自信地向客户传递这些信息的方法，而不会让他们觉得这是第一次看到这些信息。”

值得注意的解决方案

幸运的是，最新的技术工具可以解决许多这些问题并显著简化运营。今天最有效的策略优先考虑实时访问准确且上下文丰富的数据，这不仅提高了代理的生产力，也提升了整体客户体验水平。以下是当今一些最有效的客户联络中心智能（联络中心智能，简称CCI）资源的汇总：

生成式人工智能根据客户的查询和上下文定制内容，帮助自动化回复、模板和知识文章。
全渠道平台在一个界面上整合语音、聊天、电子邮件和社会媒体，使代理能够在不丢失上下文的情况下切换频道。
代理导向型人工智能框架与人类代理合作，提供实时建议、自动化任务并使用生成式人工智能增强决策。
代理导向型人工智能框架基于人工智能的知识助手代理导向型人工智能框架根据客户历史提供实时、上下文感知的建议，自动执行任务如票证标记和回复草拟。
统一知识系统将支持内容（如常见问题解答和指南）集中到一个可搜索的中心。
CRM与知识库集成为代理提供客户数据和支持内容的统一视图，实现个性化服务和工作流自动化。
情感分析工具利用人工智能检测交互中的情绪和语气，为代理提供实时洞察和下一步建议。像CallMiner这样的工具能帮助代理以同理心回应，并允许管理者根据情感趋势调整策略。
劳动力优化工具通过将人员配置与客户需求及绩效洞察相结合提升准备度与效率，同时提供培训和绩效监控功能。NICE或Verint等平台通过将人员配置与客户需求及绩效洞察相结合提升准备度与效率。
实时协作工具例如Slack或Microsoft Teams，允许代理和主管即时沟通、共享资源并协同解决问题。

瓦尔加斯-米内尔对基于人工智能的代理辅助系统印象深刻，该系统实时监测通话或聊天并提供最佳行动建议、推荐回复或知识片段。“如今，我们还有统一桌面，可以将来自CRM、服务台和通信系统的所有客户数据整合到一个视图中，减少上下文切换并加速问题解决，”他说。“此外，智能知识引擎可以使用人工智能将客户查询与内部内容和政策匹配，提供相关且简洁的信息，让代理无需浪费时间搜索。此外，意图和情感跟踪有助于将查询路由到合适的人或自动触发升级，在高压情况下增加另一层支持。”

与此同时，基于云的联络中心通过API交互提供传统本地设置无法提供的显著优势，帮助代理快速有效地处理客户问题。“借助基于云的联络中心，一旦访问呼叫者信息，这些集成可以提供历史背景，从而加快故障排除并实现更个性化的互动。结合知识库乃至基于人工智能的建议，代理可以更高效地解决问题，提高首次呼叫解决率并减少处理时间，”巴尔万兹说。

与此同时，基于云的联络中心通过API交互提供传统本地设置无法提供的显著优势，帮助代理快速有效地处理客户问题。巴尔万兹的联络中心智能成功秘诀？选择合适的合作伙伴。“最难的部分是找到一家不仅满足当前需求，还能随着业务扩展而增长，同时提供强大客户服务和支持培训以确保顺利过渡到更高效、灵活且面向未来的环境的供应商，”他解释道。

瓦尔加斯-米内尔补充说，务必让您的代理参与新工具的部署，收集他们的反馈并根据实际效果更新流程。本内特建议采取以下步骤，以最大限度地发挥联络中心的有效性并更好地定位代理的成功：

定期培训代理使用工具、软技能和模拟场景。
收集代理和客户的反馈以优化工具和工作流程。
收集客户反馈以改进产品。
收集代理和客户的反馈以优化工具和工作流程。
通过个性化信息在客户偏好的渠道上更有效地开展活动。
确保跨系统准确、集成的客户数据。
利用人工智能分析识别趋势并提供主动支持。
使用人工智能根据客户历史和情感定制互动。
通过奖励、挑战和绩效追踪提高参与度。
定期更新工具并测试其可用性以提高效率。
通过自动化减轻工作量并支持心理健康计划。
设定指标并优化工具以达成业务目标。

“最重要的是，当部署这些资源和策略时，贵公司必须从技术优先转向代理优先的模式，”福勒德坚持认为。

投资人工智能至关重要，但不要忘记良好的客户体验仍是自助服务与辅助服务的结合，麦克多格说。“深入分析客户如何联系你，”他建议，“问问自己：他们为什么联系你，数量是多少，以及个别代理如何处理这些互动？”

展望未来，福勒德预测，最成功的联络中心将是那些将智能解决方案视为不仅仅是效率工具，而是持续学习和成长平台的中心。“人工智能在客户体验中的真正力量不仅在于自动化，”他说，“而在于它能够构建反馈回路，逐步提升机器与人类表现。”

埃里克·J·马丁是一位常驻芝加哥地区的自由撰稿人和公共关系专家，他的文章曾出现在《AARP杂志》、《读者文摘》、《好市多连接》等出版物中。他经常撰写有关房地产、商业、技术、医疗保健、保险和娱乐方面的文章。他还运营多个博客，包括martinspiration.com和cineversegroup.com。

(以上内容均由Ai生成)