Wstęp
Ta sama sztuczna inteligencja może transkrybować rozmowę. Może także ocenić, jak ktoś się czuje, gdy to mówi. Ale ostatecznie wykonuje dwa bardzo różne zadania, w zależności od tego, po której stronie firmy jest wdrażany.
Sztuczna inteligencja w UCaaS i CCaaS obejmuje takie funkcje, jak transkrypcja w czasie rzeczywistym, analiza nastrojów, routing predykcyjny i automatyczne podsumowania. Są one wbudowane bezpośrednio w platformy ujednoliconej komunikacji i contact center. UCaaS wykorzystuje głównie sztuczną inteligencję, aby ograniczyć pracę administracyjną między pracownikami.
CCaaS używa go do kierowania i coraz większej automatyzacji interakcji z klientem.
W tym przewodniku opisano, co właściwie odróżnia rolę sztucznej inteligencji w każdej kategorii. Przygląda się konkretnym funkcjom, które stają się standardem w obu przypadkach, oraz różnicy między sztuczną inteligencją natywną dla platformy a sztuczną inteligencją wbudowaną za pośrednictwem strony trzeciej.
Omówiono także, czy warto płacić składkę, oraz jakie rzeczywiste ryzyko warto poznać, zanim potraktuje się wyniki sztucznej inteligencji jako podstawową prawdę.
Czym właściwie sztuczna inteligencja różni się na platformach UCaaS i CCaaS?
Podział przebiega według tej samej linii, która ogólnie oddziela obie kategorie. UCaaS łączy ze sobą pracowników, dlatego jego sztuczna inteligencja ma na celu zmniejszenie wewnętrznych kosztów administracyjnych. Transkrypcja spotkania, dzięki czemu nikt nie musi robić notatek.
Podsumowuje wątek, więc nikt nie musi go przewijać.
Zamiast tego CCaaS łączy pracowników z klientami, dlatego sztuczna inteligencja jest nastawiona na samą interakcję. Odczytuje nastroje w czasie rzeczywistym, decyduje o sposobie przekierowania połączenia i coraz częściej obsługuje części rozmowy bez udziału człowieka.
W obu przypadkach stosuje się nakładające się techniki: transkrypcję, przetwarzanie języka naturalnego i punktację nastrojów. Ale cel jest inny. UCaaS AI ocenia się na podstawie tego, ile pracy ręcznej usuwa z dnia pracy pracownika.
AI CCaaS jest oceniana na podstawie tego, w jakim stopniu poprawia lub zastępuje rzeczywistą interakcję z klientem – to poprzeczka o znacznie wyższą stawkę.
Jakie funkcje AI stają się standardem na platformach UCaaS?
Spójny zestaw funkcji AI staje się coraz bardziej zbliżony do stawek na platformach UCaaS:
- Transkrypcja w czasie rzeczywistym — konwersja rozmowy lub spotkania na tekst na bieżąco, a nie po fakcie
- Automatyczne podsumowania spotkań — najważniejsze momenty i elementy akcji generowane bez przypisania kogokolwiek do robienia notatek
- Tłumaczenie na żywo — głos konwertowany na tekst i tłumaczony na bieżąco, umożliwiając globalnym zespołom współpracę w różnych językach w czasie rzeczywistym
- Przewidywanie routingu połączeń — kierowanie połączeń w oparciu o wzorce, a nie ustalony zestaw reguł
Oczekuje się, że około dwie trzecie rozwiązań UCaaS będzie zawierać podobne funkcje AI. Rynek już traktuje to jako płatny wyróżnik, a nie darmowy dodatek: 37% nabywców korporacyjnych twierdzi, że jest skłonnych zapłacić wyższą kwotę specjalnie za możliwości obsługujące sztuczną inteligencję.
Jakie funkcje AI stają się standardem na platformach CCaaS?
Po stronie klienta sztuczna inteligencja wykonuje bardziej konsekwentną pracę na wcześniejszym etapie interakcji. Kiedy klient się z nim skontaktuje, sztuczna inteligencja może przeanalizować jego zamiary, nastroje i historię w ciągu pierwszych kilku sekund.
Następnie decyduje, czy skierować żądanie do automatyzacji, aktywnego agenta, czy ścieżki eskalacji – często zanim w ogóle zostanie zaangażowany człowiek.
W przypadku interakcji, które docierają do żywego agenta, asystowanie agentowi w czasie rzeczywistym stało się standardową możliwością. Analiza nastrojów, transkrypcja na żywo, automatyczne podsumowanie i usuwanie szumów tła ujawniają się agentowi jeszcze w trakcie rozmowy.
Odczytanie nastrojów na żywo może zdziałać więcej niż tylko zgłosić frustrację. Może również wskazać agenta na prawdziwego Optymalizacja połączeń okazji, jak moment sprzedaży krzyżowej, w środku rozmowy, a nie w raporcie po rozmowie.
CX dzisiajOmówienie faktycznego działania centrów kontaktowych AI pokazuje, dokąd to zmierza. Przewiduje się, że globalny rynek sztucznej inteligencji dla call center wzrośnie z około 2,98 miliarda dolarów w 2026 r. do 13,52 miliarda dolarów do 2034 r.
Większość tego wzrostu polega na odchodzeniu od narzędzi wspomaganych przez agentów na rzecz w pełni autonomicznych agentów głosowych, którzy obsługują całe połączenia bez udziału człowieka na linii.
Natywna sztuczna inteligencja a dodatki AI innych firm: jaka jest różnica?
Natywna sztuczna inteligencja jest wbudowana bezpośrednio w infrastrukturę głosu i przesyłania wiadomości platformy. Analiza nastrojów, automatyzacja przepływu pracy, podsumowania spotkań i coaching na żywo pojawiają się bez oddzielnej integracji lub relacji z dostawcą. Zamiast tego narzędzia AI innych firm podłączają się do platformy z zewnątrz.
Zwykle oferują głębszą specjalizację w jednej konkretnej funkcji, ale kosztem dodatkowych prac integracyjnych, drugiego dostawcy do zarządzania i kolejnego punktu potencjalnej awarii.
Żadna z opcji nie jest kategorycznie lepsza. Natywna sztuczna inteligencja jest prostsza we wdrożeniu i ma zwykle trudniejszy dostęp do danych dotyczących połączeń i wiadomości w czasie rzeczywistym. Uczciwy kompromis: natywna sztuczna inteligencja wiąże firmę z planem działania tego dostawcy i tempem innowacji.
Zwykle jest mniej wyspecjalizowana niż dedykowana platforma oparta wyłącznie na sztucznej inteligencji, zbudowana wokół jednej funkcji.
Czy rzeczywiście warto płacić więcej za sztuczną inteligencję w tych platformach?
Ponad jedna trzecia nabywców korporacyjnych twierdzi już, że zapłaci więcej za funkcje obsługujące sztuczną inteligencję. Zatem sama premia nie jest tu tak naprawdę istotna – chodzi o to, czy dana funkcja na nią zarabia.
Zautomatyzowane notatki ze spotkań, które oszczędzają wiele godzin ręcznego pisania co tydzień, uzasadniają dodatkowy koszt. Podobnie jest z flagą nastrojów, która łapie sfrustrowanego klienta, zanim ten odejdzie. Obydwa zastępują pracę, która faktycznie miała miejsce wcześniej.
Etykieta AI dołączona do funkcji, która tylko nieznacznie poprawia proces ręczny, jest słabszym argumentem za płaceniem więcej — na przykład nieco szybsza transkrypcja, której nikt nie czyta. Przydatnym pytaniem, które należy zadać przed aktualizacją, nie jest „czy to ma sztuczną inteligencję”.
Chodzi o to, „jakie konkretne zadanie usuwa to z czyjegoś dnia i jak często”.
Jakie są rzeczywiste zagrożenia i ograniczenia sztucznej inteligencji w UCaaS i CCaaS?
Analiza transkrypcji i nastrojów nie jest doskonała. Obydwoje mogą błędnie odczytać rozmowę, szczególnie taką, w której występują mocne akcenty, przesłuchy lub język specyficzny dla branży, w zakresie którego modelka nie była przeszkolona.
Traktowanie podsumowań lub wyników nastrojów wygenerowanych przez sztuczną inteligencję jako podstawowej prawdy jest prawdziwym błędem, którego można uniknąć – jeśli człowiek nie sprawdza niczego znaczącego, np. flagi ryzyka rezygnacji lub rozmowy telefonicznej dotyczącej zgodności.
Blokowanie dostawców to drugie, spokojniejsze ryzyko. Natywna sztuczna inteligencja jest wygodna, ale wiąże firmę z tempem rozwoju i priorytetami funkcji jednego dostawcy. W branżach regulowanych ograniczenie może być bardziej podstawowe niż wygoda.
Chronione informacje zdrowotne są tak wrażliwe, że wiele sieci opieki zdrowotnej całkowicie odrzuca narzędzia AI w chmurze publicznej obsługujące wielu dzierżawców. Zamiast tego wybierają wdrożenia z jednym dzierżawcą lub wdrożenia hybrydowe, które zachowują nienaruszone wymagania dotyczące suwerenności i ciągłości danych.
Każda firma działająca w przestrzeni regulowanej powinna potwierdzić rzeczywisty model przetwarzania danych dostawcy, zanim założy, że funkcja sztucznej inteligencji ogólnego przeznaczenia jest domyślnie zgodna.
Gdzie Ringflow pasuje do obrazu AI-in-CCaaS?
Ringflow w tym porównaniu zdecydowanie opowiada się po stronie CCaaS, a nie po stronie UCaaS. To Cloud Contact Center i platforma sprzedażowa AI.
Nazwane funkcje AI — Coaching sprzedażowy, AI Lead Nurturing, AI Sales Engagement i AI Call Optimization — wszystkie opierają się na stronie kontaktu z klientem i sprzedaży, o których mowa w tym przewodniku.
Oznacza to wydajność rozmów na żywo, coaching przedstawicieli i automatyzację zorientowaną na wyniki, a nie transkrypcję spotkań wewnętrznych lub wysyłanie wiadomości do pracowników.
To kadrowanie ma znaczenie dla dokładności tak samo, jak pozycjonowanie. Biznesowy zakup sztucznej inteligencji w stylu UCaaS, takiej jak podsumowania spotkań lub tłumaczenie między pracownikami, rozwiązuje inny problem niż ten, dla którego stworzono funkcje sztucznej inteligencji Ringflow.
Wniosek
Sztuczna inteligencja nie jest funkcją, którą posiada żadna platforma lub jej nie ma. Jest to ten sam zestaw podstawowych możliwości wskazujących na dwa różne problemy. Po stronie UCaaS eliminuje tarcia administracyjne między pracownikami.
Po stronie CCaaS sam czyta, kieruje lub w coraz większym stopniu obsługuje interakcję z klientem. Wiedza o tym, jaki problem tak naprawdę próbuje rozwiązać firma, ma większe znaczenie niż lista funkcji sztucznej inteligencji dowolnego dostawcy, która wygląda na najdłuższą.
Gotowy, kiedy będziesz
Szukasz sztucznej inteligencji stworzonej do rozmów telefonicznych z klientami?
Zobacz, jak rozwiązanie Cloud Contact Center i platforma sprzedaży AI firmy Ringflow wykorzystują sztuczną inteligencję do obsługi połączeń na żywo, coachingu przedstawicieli i automatyzacji zorientowanej na wyniki.
Często zadawane pytania
Platformy UCaaS korzystają głównie ze sztucznej inteligencji, aby ograniczyć pracę administracyjną między pracownikami, transkrypcję spotkań, automatyczne podsumowania i tłumaczenia. Zamiast tego platformy CCaaS korzystają ze sztucznej inteligencji po stronie klienta, analizując nastroje i zamiary, aby kierować decyzjami dotyczącymi routingu i wspierać agentów na żywo podczas połączeń. Te same podstawowe techniki, różne zadania.
Transkrypcja w czasie rzeczywistym, automatyczne podsumowania spotkań z elementami akcji, tłumaczenie na żywo dla zespołów z całego świata i przewidywanie tras połączeń stają się coraz bardziej popularne. Oczekuje się, że około dwie trzecie platform UCaaS będzie zawierać takie funkcje sztucznej inteligencji, a znaczna część nabywców korporacyjnych twierdzi, że zapłacą za nie więcej.
Zapewnia agentowi analizę nastrojów, transkrypcję i podsumowanie rozmów w czasie rzeczywistym, gdy nadal trwa interakcja z klientem, czasami sygnalizując możliwość sprzedaży krzyżowej lub klienta obarczonego ryzykiem w tym momencie, a nie po zakończeniu rozmowy. Wspiera agenta, zamiast całkowicie zastępować rozmowę.
Natywna sztuczna inteligencja jest wbudowana bezpośrednio w platformę i ściśle integruje się z istniejącą infrastrukturą głosową i wiadomościami bez dodatkowej konfiguracji. Narzędzia sztucznej inteligencji innych firm są często bardziej wyspecjalizowane w jednej konkretnej funkcji, ale wymagają odrębnych prac integracyjnych oraz dodają relację z innym dostawcą i koszty do zarządzania.
Zależy to od tego, czy funkcja usuwa prawdziwą pracę. Zautomatyzowane notatki ze spotkań, które oszczędzają godziny ręcznego pisania, lub flagi nastrojów, które wyłapują sfrustrowanego klienta, zanim ten odejdzie, uzasadniają wyższą cenę. Etykieta AI z jedynie marginalną poprawą w porównaniu z procesem ręcznym zwykle tak nie jest.
Analiza transkrypcji i nastrojów nie jest doskonała i może błędnie odczytać rozmowę, natywna sztuczna inteligencja wiąże firmę z planem działania i tempem innowacji jednego dostawcy, a branże regulowane, takie jak opieka zdrowotna, często nie mogą w ogóle korzystać z narzędzi sztucznej inteligencji obsługujących wielu dzierżawców ze względu na wrażliwość danych. Wyniki sztucznej inteligencji powinny wspierać ludzki osąd, a nie zastępować go w rozmowach o wysokiej stawce.
Funkcje AI Ringflow zostały opracowane z myślą o stronie kontaktu z klientem i sprzedaży, a nie o wewnętrznej współpracy w stylu UCaaS, w tym AI Sales Coaching, AI Lead Nurturing i AI Call Optimization, których celem jest wydajność przedstawicieli i wyniki rozmów, a nie transkrypcja spotkań lub wysyłanie wiadomości do pracowników.
