循环智能亮相2023中国客户联络中心与数字经济峰会，三大AI赋能场景引关注

在客户服务环节，企业提升认知客户的能力非常重要，因为每一个主动寻求帮助的用户都已经或即将是企业的核心客户，他们非常宝贵。

企业如果想全面认知客户，了解客户的心声（VoC），就要知道在每一次跟客户的交互过程中：客户提出了什么问题、客户的问题是否得到了解决、客户对我们的服务是否满意。这是了解客户心声的“铁三角”，但传统上，企业很难完整集齐“铁三角”的信息。

例如，客户的评价是“铁三角”的其中一角。我们看看企业传统上是怎么做的。大家应该都经历过，很多客服电话的最后一句话会说“通话结束后请不要挂机，请对我的服务做出评价，满意请按1……”。做过这件事情的企业都知道，大部分客户不会主动去做评价，他们通常只有在特别满意或者特别不满意的时候，才会花时间去打分。而且，即便我们拿到一些客户的评分，我们其实并不知道客户是基于什么理由打的分。

从企业管理和运营的角度看，其实比客户评分更重要的是客户提了什么问题，在服务过程中有没有得到解决，这样才能找到提升客服质量的抓手，但传统技术很难做到。基于循环智能的千循大模型等AI大模型技术，企业可以得到更加完整的VoC铁三角信息：

1）对完整服务过程自动评分。千循大模型可以全面复检整个服务流程，依据客服对问题的解决程度和客户的实际反应，对服务质量进行自动评分，很好地解决之前的客户评分样本不全和评分结果与实际情况有很大偏离的问题。

2）洞察客户情感动态。千循大模型可以分析沟通开始至结束时的客户情感变化，帮助企业了解客户的真实满意度。

3）分析总结问题根因。千循大模型可以自动提取出客户向客服提出的问题，自动进行归类总结，辅助数据分析人员找到问题的根因。

这是在客户心声（VoC）场景的三种千循大模型应用示例。基于新一代的AI技术能力，企业将可以更加完整、全面和准确地认知客户、了解客户，从而更好地解决客户的问题。

客服行业的核心矛盾，是“无限的、变化的、突然的”客户需求与企业“有限的、流动的、不均衡的”服务资源之间的矛盾。因此，企业需要可以把解决问题的能力不断前置，把有限的资源发挥出更大的价值：让客户能自助解决的问题就自助解决，能在两三句话之内解决的问题就尽快解决，能闭环解决的问题就不要牵扯更多部门进来。

现阶段，对企业而言，一方面需要通过智能客服机器人让大部分简单的问题得以快速自助解决，另一方面也需要让复杂问题可以被人工客服坐席人员更高效地解决。

跟其他类型的职业人士一样，客服人员的专业能力也需要一定的成长周期，根据业务产品的复杂程度，至少需要几个月的时间，一名客服新人才能达到合格水平。在新一代AI技术的帮助下，我们可以开发出更强大的AI坐席辅助系统，在坐席人员服务的过程中，对他们进行实时的指导，快速提升他们解决客户问题的专业度和效率，帮助新人更快达到专业水平，从而拉齐团队的整体服务水平。

在AI坐席辅助系统的帮助下，一线坐席人员可以从过去“人找信息”的状态变成“信息找人”——系统根据对话的内容，自动匹配和提示业务流程，自动弹出相应的知识库和沟通话术；从使用前的“手足无措”到现在后的“从容不迫”——遇到客户异议也不用担心，系统可以自动识别和弹出高频异议的处理话术。对于管理人员而言，坐席辅助系统的实时风险预警功能，也可以帮助企业减少业务合规风险。

AI助手除了可以在沟通过程中实时为一线客服提供帮助，还可以在沟通结束后，自动提取客户的画像，自动生成沟通小结，帮助企业解决依靠一线坐席人员手动记录信息时，填写的工单内容不够客观和完整的难题。

谈到团队管理，管理者常常会感慨，制定策略和要求是容易的，但是了解员工的执行情况，找到优化、提升、迭代的地方是很难的。尤其是在客服中心从企业的成本中心向体验中心、利润中心转型的“服转销”大背景下，除了要做好沟通过程的合规质检工作，企业还要学会管理员工的营销过程执行情况。

在新一代AI技术的帮助下，企业不仅可以了解员工与客户的沟通过程是不是合规，有没有违规话术，而且可以对沟通全过程进行洞察，了解员工在服务过程、营销过程中的SOP执行情况、关键流程节点的“开口”执行情况。

循环智能打造了基于AI技术的会话分析洞察（Insight）系统，帮助企业打开沟通黑盒，高效地实现沟通全流程的精细化管理。管理者既可以从人员的角度，了解团队中不同员工、不同小组的执行力，了解他们哪里做得好，哪里做得不好，哪里需要提升；又可以从策略和SOP的角度，了解哪些策略和SOP在实际沟通过程中并没有得到很好的执行，进而加快业务策略和SOP的迭代升级速度。