Введение
Один и тот же базовый искусственный интеллект, способный расшифровать разговор и оценить, что чувствует человек, когда он его говорит, в конечном итоге выполняет две совершенно разные работы в зависимости от того, на какой стороне бизнеса он задействован. Искусственный интеллект в UCaaS и CCaaS означает, что функции искусственного интеллекта, транскрипция в реальном времени, анализ настроений, прогнозирующая маршрутизация и автоматизированные сводки встраиваются непосредственно в платформы унифицированных коммуникаций и контакт-центров, при этом UCaaS использует ИИ в основном для сокращения административной работы между сотрудниками, а CCaaS использует его для управления и все большей автоматизации взаимодействия с клиентами. В этом руководстве рассказывается о том, что на самом деле разделяет роль ИИ в каждой категории, конкретные функции, которые становятся стандартными в обеих, разницу между ИИ, встроенным в платформу, и сторонним ИИ, стоит ли платить надбавку, а также реальные риски, о которых стоит знать, прежде чем рассматривать результаты ИИ как основную истину.
Чем на самом деле отличается ИИ на платформах UCaaS и CCaaS?
Разделение следует той же линии, которая разделяет две категории в целом: UCaaS соединяет сотрудников друг с другом, поэтому его ИИ направлен на сокращение внутренних административных расходов, расшифровку собрания, чтобы никому не приходилось делать заметки, подведение итогов обсуждения, чтобы никому не приходилось прокручивать его назад. CCaaS соединяет сотрудников с клиентами, поэтому его ИИ нацелен на само взаимодействие, считывая настроения в реальном времени, решая, как маршрутизировать звонок, и все чаще обрабатывая части разговора вообще без участия человека.
Оба используют перекрывающиеся методы, транскрипцию, обработку естественного языка, оценку настроений, но цели разные. UCaaS AI оценивается по тому, сколько ручной работы он удаляет из рабочего дня сотрудника. CCaaS AI оценивается по тому, насколько он улучшает или заменяет фактическое взаимодействие с клиентом, что является значительно более высокой планкой.
Какие функции искусственного интеллекта становятся стандартными на платформах UCaaS?
Согласованный набор функций искусственного интеллекта становится все ближе к ставкам на платформах UCaaS:
- Транскрипция в реальном времени — преобразование звонка или встречи в текст по факту, а не постфактум
- Автоматизированные сводки встреч — основные моменты и действия создаются без назначения кого-либо для ведения заметок
- Живой перевод — голос преобразуется в текст и переводится на лету, позволяя глобальным командам сотрудничать на разных языках в режиме реального времени.
- Прогнозирующая маршрутизация вызовов — направление звонков на основе шаблонов, а не фиксированного набора правил.
Ожидается, что примерно две трети решений UCaaS будут включать функции искусственного интеллекта по этим направлениям, и рынок уже рассматривает это как платное отличие, а не бесплатное дополнение: 37% корпоративных покупателей говорят, что готовы платить больше именно за возможности с поддержкой искусственного интеллекта.
Какие функции искусственного интеллекта становятся стандартными на платформах CCaaS?
Что касается клиента, ИИ выполняет более важную работу на ранних этапах взаимодействия. Когда клиент обращается к нам, ИИ может проанализировать намерения, настроения и историю в течение первых нескольких секунд и решить, следует ли направить запрос на автоматизацию, к действующему агенту или по пути эскалации, прежде чем вообще будет задействован человек.
Для взаимодействий, которые действительно достигают живого агента, помощь агенту в режиме реального времени стала стандартной возможностью: анализ настроений, транскрипция в реальном времени, автоматическое обобщение и удаление фонового шума - все это доступно агенту во время разговора. Это живое чтение чувств может сделать больше, чем просто обозначить разочарование; он также может указать агенту на настоящий Оптимизация звонков возможность, например момент перекрестных продаж, в середине разговора, а не в отчете после звонка.
CX сегодняОсвещение того, как на самом деле работают контакт-центры с использованием искусственного интеллекта, показывает, к чему это движется: прогнозируется, что глобальный рынок искусственного интеллекта для колл-центров вырастет примерно с 2,98 миллиарда долларов в 2026 году до 13,52 миллиарда долларов к 2034 году, и большая часть этого роста смещается от инструментов помощи агентам к полностью автономным голосовым агентам, которые обрабатывают целые вызовы без участия человека на линии.
Собственный ИИ и сторонние надстройки ИИ: в чем разница?
Нативный искусственный интеллект встроен непосредственно в инфраструктуру голосовой связи и обмена сообщениями платформы, анализ настроений, автоматизацию рабочих процессов, сводки встреч и коучинг в режиме реального времени — все это проявляется без отдельной интеграции или отношений с поставщиками. Сторонние инструменты искусственного интеллекта подключаются к платформе извне, обычно с более глубокой специализацией в одной конкретной функции, но за счет дополнительной работы по интеграции, управления вторым поставщиком и еще одной потенциальной точки отказа.
Ни один из вариантов не является категорически лучшим. Собственный искусственный интеллект проще в развертывании и имеет более ограниченный доступ к данным вызовов и сообщений в реальном времени. Честный компромисс заключается в том, что собственный ИИ связывает бизнес с дорожной картой и темпами инноваций этого поставщика, и он обычно менее специализирован, чем выделенная платформа только для ИИ, построенная на одной функции.
Стоит ли платить больше за искусственный интеллект на этих платформах?
Поскольку более трети корпоративных покупателей уже готовы платить больше за функции с поддержкой ИИ, сама по себе премия не является вопросом, а стоит ли конкретная функция ее заслужить. Автоматизированные заметки о встречах, которые экономят часы ручного написания каждую неделю, или метка настроений, которая улавливает разочарованных клиентов до того, как они уйдут, оправдывают дополнительные затраты, поскольку заменяют работу, которая фактически выполнялась раньше.
Метка ИИ, прикрепленная к функции, которая лишь незначительно улучшает ручной процесс, например, немного более быстрая расшифровка, которую никто не читает, является более слабым аргументом в пользу того, чтобы платить больше. Полезный вопрос, который следует задать перед обновлением, заключается не в том, «есть ли здесь ИИ», а в том, «какую конкретную задачу это удаляет из чьего-то дня и как часто».
Каковы реальные риски и ограничения ИИ в UCaaS и CCaaS?
Транскрипция и анализ настроений не идеальны, и оба могут неправильно прочитать разговор, особенно с сильным акцентом, перекрестными помехами или отраслевым языком, на котором модель не обучалась. Рассматривать сводки, созданные ИИ, или оценки настроений как основную истину без проверки человеком чего-либо значимого, флага риска оттока или призыва к соблюдению требований - это реальная ошибка, которой можно избежать.
Привязка к поставщику — это второй, более тихий риск: встроенный искусственный интеллект удобен, но он привязывает бизнес к темпам разработки и приоритетам функций одного поставщика. А в регулируемых отраслях ограничение может быть более существенным, чем удобство. Из-за того, насколько конфиденциальной является защищенная медицинская информация, многие сети здравоохранения полностью отказываются от мультитенантных инструментов искусственного интеллекта в публичном облаке, предпочитая вместо этого однотенантные или гибридные развертывания, которые сохраняют требования к суверенитету и непрерывности данных. Любой бизнес в регулируемой сфере должен подтвердить фактическую модель обработки данных поставщика, прежде чем предполагать, что функция искусственного интеллекта общего назначения соответствует требованиям по умолчанию.
Как Ringflow вписывается в картину AI-in-CCaaS?
В этом сравнении Ringflow находится непосредственно на стороне CCaaS, а не на стороне UCaaS. Будучи облачным контакт-центром и платформой продаж ИИ, его названные функции ИИ Коучинг продаж, «Воспитание потенциальных клиентов с помощью ИИ», «Вовлечение в продажи с помощью ИИ» и «Оптимизация звонков с помощью ИИ» — все они построены вокруг стороны бизнеса, связанной с клиентами и продажами, описанной в этом руководстве: эффективность звонков в режиме реального времени, обучение представителей и автоматизация, ориентированная на результат, а не расшифровка внутренних встреч или обмен сообщениями с сотрудниками.
Эта формулировка важна для точности не меньше, чем для позиционирования: бизнес, покупающий ИИ в стиле UCaaS (сводки встреч, перевод между сотрудниками), решает другую проблему, чем та, для которой созданы функции ИИ Ringflow.
Заключение
ИИ — это не одна функция, которая есть или нет у любой платформы. Это один и тот же набор базовых возможностей, указывающий на две разные проблемы: устранение административных разногласий между сотрудниками на стороне UCaaS и чтение, руководство или все большую обработку самого взаимодействия с клиентами на стороне CCaaS. Знание того, какую проблему на самом деле пытается решить бизнес, имеет большее значение, чем список функций ИИ того или иного поставщика, который выглядит самым длинным.
Готов, когда вы будете
Ищете искусственный интеллект, созданный для звонков клиентам?
Узнайте, как облачный контакт-центр и платформа продаж на базе искусственного интеллекта Ringflow применяют искусственный интеллект для повышения эффективности звонков в режиме реального времени, обучения представителей и автоматизации, ориентированной на результат.
Часто задаваемые вопросы
Платформы UCaaS в основном используют ИИ для сокращения административной работы между сотрудниками, расшифровки встреч, автоматического составления сводок и перевода. Платформы CCaaS вместо этого используют ИИ на стороне клиента, анализируя настроения и намерения, чтобы принимать решения о маршрутизации и поддерживать живых агентов во время звонков. Те же основные методы, разные работы.
Транскрипция в режиме реального времени, автоматические сводки совещаний с указанием действий, прямой перевод для глобальных команд и прогнозируемая маршрутизация вызовов становятся почти стандартом. Ожидается, что примерно две трети платформ UCaaS будут включать в себя подобные функции искусственного интеллекта, и значительная часть корпоративных покупателей заявляет, что будут платить за них больше.
Он позволяет живому агенту анализировать настроения в режиме реального времени, расшифровывать и суммировать звонки, пока взаимодействие с клиентом все еще происходит, иногда отмечая возможность перекрестных продаж или клиента, находящегося в группе риска, в данный момент, а не после завершения звонка. Он поддерживает агента, а не полностью заменяет разговор.
Нативный искусственный интеллект встроен непосредственно в платформу и тесно интегрируется с существующей инфраструктурой голосовой связи и обмена сообщениями без дополнительной настройки. Сторонние инструменты искусственного интеллекта часто более специализированы на одной конкретной функции, но требуют отдельной работы по интеграции, а также добавляют дополнительные отношения с поставщиками и затраты на управление.
Это зависит от того, удаляет ли функция реальную работу. Автоматизированные заметки о встречах, которые экономят часы ручного написания, или флажки настроений, которые улавливают разочарованного клиента до того, как он уйдет, оправдывают надбавку. Маркировка ИИ, имеющая лишь незначительное улучшение по сравнению с ручным процессом, обычно этого не делает.
Транскрипция и анализ настроений не идеальны и могут неправильно интерпретировать разговор, встроенный ИИ привязывает бизнес к дорожной карте и темпам инноваций одного поставщика, а регулируемые отрасли, такие как здравоохранение, часто вообще не могут использовать многопользовательские инструменты ИИ из-за конфиденциальности данных. Результаты искусственного интеллекта должны поддерживать человеческое суждение, а не заменять его в разговорах с высокими ставками.
Функции искусственного интеллекта Ringflow созданы для работы с клиентами и продажами, а не для внутреннего сотрудничества в стиле UCaaS, включая коучинг продаж с использованием ИИ, воспитание потенциальных клиентов с помощью ИИ и оптимизацию вызовов с помощью ИИ, которые направлены на повышение производительности представителей и результатов звонков, а не на транскрипцию или обмен сообщениями с сотрудниками.
