вступ
Той самий базовий ШІ може транскрибувати розмову. Він також може оцінити, що хтось відчуває, коли він це говорить. Але в кінцевому підсумку він виконує дві дуже різні роботи, залежно від того, на якій стороні бізнесу його розгортають.
AI в UCaaS і CCaaS охоплює такі функції, як транскрипція в реальному часі, аналіз настроїв, прогнозована маршрутизація та автоматичні підсумки. Вони вбудовуються безпосередньо в платформи уніфікованих комунікацій і контакт-центрів. UCaaS здебільшого використовує ШІ, щоб скоротити адміністративну роботу між співробітниками.
CCaaS використовує його для керування та все більшої автоматизації взаємодії з клієнтами.
Цей посібник розповідає про те, що насправді розрізняє роль ШІ в кожній категорії. У ньому розглядаються конкретні функції, які стають стандартними для обох, і різниця між штучним інтелектом, який є рідним для платформи, і штучним інтелектом, встановленим сторонніми розробниками.
У ньому також розповідається про те, чи варто платити премію, і про реальні ризики, які варто знати, перш ніж розглядати результат штучного інтелекту як реальну правду.
Чим ШІ насправді відрізняється на платформах UCaaS і CCaaS?
Поділ відбувається за тією ж лінією, яка розділяє дві категорії в цілому. UCaaS з’єднує співробітників один з одним, тому його ШІ спрямований на зменшення внутрішніх адміністративних витрат. Він транскрибує зустріч, щоб нікому не потрібно було робити нотатки.
Він підсумовує потік, тому нікому не потрібно прокручувати його назад.
Натомість CCaaS з’єднує співробітників із клієнтами, тому його AI націлений на саму взаємодію. Він зчитує настрої в режимі реального часу, вирішує, як спрямувати дзвінок, і все частіше обробляє частини розмови без участі людини.
Обидва використовують методи, що збігаються: транскрипцію, обробку природної мови та підрахунок настроїв. Але мета інша. UCaaS AI оцінюється за тим, скільки ручної роботи він усуває з робочого дня працівника.
Штучний інтелект CCaaS оцінюється за тим, наскільки він покращує або замінює реальну взаємодію з клієнтом — планка значно вищих ставок.
Які функції ШІ стають стандартними для платформ UCaaS?
Послідовний набір функцій ШІ наближається до настільних ставок на платформах UCaaS:
- Транскрипція в реальному часі — перетворення дзвінка чи зустрічі в текст, коли це відбувається, а не постфактум
- Автоматизовані підсумки нарад — основні моменти та дії, згенеровані без призначення нікому робити нотатки
- Живий переклад — голос перетворюється на текст і перекладається на льоту, що дозволяє глобальним командам співпрацювати різними мовами в режимі реального часу
- Прогнозна маршрутизація викликів — спрямування викликів на основі шаблонів, а не фіксованого набору правил
Очікується, що приблизно дві третини рішень UCaaS включатимуть у себе такі функції ШІ. Ринок уже розглядає це як платну відмінність, а не як безкоштовне доповнення: 37% корпоративних покупців кажуть, що готові платити більше за можливості з підтримкою ШІ.
Які функції ШІ стають стандартними для платформ CCaaS?
Що стосується клієнта, ШІ виконує більш послідовну роботу на ранніх стадіях взаємодії. Коли клієнт звертається, ШІ може проаналізувати наміри, настрої та історію протягом перших кількох секунд.
Потім він вирішує, чи направляти запит до автоматизації, живого агента чи шляху ескалації — часто до того, як людина взагалі залучиться.
Для взаємодії, яка досягає живого агента, допомога агента в реальному часі стала стандартною можливістю. Аналіз настроїв, транскрипція в реальному часі, автоматичне підбиття підсумків і видалення фонового шуму – все це доступно для агента, поки розмова ще триває.
Це живе читання настроїв може зробити більше, ніж позначити розчарування. Це також може вказати агента на справжній товар Оптимізація дзвінків можливість, як момент перехресних продажів, у середині розмови, а не у звіті після дзвінка.
CX СьогодніРозповідь про те, як насправді працюють контакт-центри штучного інтелекту, показує, куди це йде. Прогнозується, що глобальний ринок штучного інтелекту кол-центрів зросте з приблизно 2,98 мільярда доларів США у 2026 році до 13,52 мільярда доларів США до 2034 року.
Більша частина цього зростання відходить від інструментів допомоги агентам у бік повністю автономних голосових агентів, які обробляють цілі дзвінки без людини на лінії.
Власний штучний інтелект проти доповнень штучного інтелекту сторонніх розробників: у чому різниця?
Власний штучний інтелект вбудовано безпосередньо в інфраструктуру голосу та обміну повідомленнями платформи. Аналіз настроїв, автоматизація робочого процесу, підсумки зустрічей і коучинг у реальному часі – все це відображається без окремої інтеграції чи відносин з постачальником. Натомість сторонні інструменти ШІ підключаються до платформи ззовні.
Зазвичай вони пропонують глибшу спеціалізацію в одній конкретній функції, але ціною додаткової роботи з інтеграції, другого постачальника для керування та іншої точки потенційного провалу.
Жоден варіант не є категорично кращим. Власний штучний інтелект простіше розгортати та, як правило, має більш вузький доступ до даних про дзвінки та повідомлення в реальному часі. Чесний компроміс: власний штучний інтелект прив’язує бізнес до дорожньої карти цього постачальника та темпів інновацій.
Зазвичай вона менш спеціалізована, ніж спеціалізована платформа, яка базується лише на штучному інтелекті й побудована навколо однієї функції.
Чи варто платити більше за ШІ на цих платформах?
Більше третини корпоративних покупців уже кажуть, що вони будуть платити більше за функції зі штучним інтелектом. Отже, питання не в самій премії, а в тому, чи заробляє вона конкретна функція.
Автоматизовані нотатки зустрічі, які економлять реальні години запису вручну щотижня, виправдовують додаткові витрати. Так само як і прапор настроїв, який ловить розчарованого клієнта, перш ніж він відмовиться. Обидва замінюють роботу, яка фактично відбувалася раніше.
Мітка штучного інтелекту, прикріплена до функції, яка лише незначно покращує ручний процес, є слабшим аргументом для того, щоб платити більше — наприклад, трохи швидша розшифровка, яку ніхто не читає. Корисне питання, яке слід поставити перед оновленням, не «чи є у цього AI».
Це «яке конкретне завдання це знімає з чийогось дня та як часто».
Які реальні ризики та обмеження ШІ в UCaaS і CCaaS?
Транскрипція та аналіз настрою не ідеальні. Обидва можуть неправильно прочитати розмову, особливо розмову з сильним акцентом, перехресними перешкодами або специфічною для галузі мовою, якій модель не навчалася.
Вважати згенеровані штучним інтелектом підсумки чи оцінки настроїв як основну істину є справжньою помилкою, якої можна уникнути — без того, щоб людина перевірила щось значуще, як-от позначку ризику відтоку або виклик, чутливий до відповідності.
Блокування постачальника – це другий, більш тихий ризик. Власний ШІ зручний, але він прив’язує бізнес до темпів розвитку та пріоритетів функцій одного постачальника. У регульованих галузях обмеження може бути більш елементарним, ніж зручністю.
Захищена медична інформація є настільки конфіденційною, що багато мереж охорони здоров’я повністю відмовляються від мультитенантних загальнодоступних хмарних інструментів ШІ. Натомість вони обирають одноорендарне або гібридне розгортання, яке зберігає суверенітет даних і вимоги безперервності.
Будь-який бізнес у регульованому просторі повинен підтвердити фактичну модель обробки даних постачальника, перш ніж вважати, що функція штучного інтелекту загального призначення сумісна за замовчуванням.
Де Ringflow вписується в картину AI-in-CCaaS?
Ringflow знаходиться прямо на стороні CCaaS цього порівняння, а не на стороні UCaaS. Це хмарний контакт-центр і платформа продажів AI.
Його названі функції ШІ — Тренування з продажу, AI Lead Nurturing, AI Sales Engagement та AI Call Optimization — усі вони побудовані навколо клієнтоорієнтованої та продажної сторони бізнесу, про яку йдеться в цьому посібнику.
Це означає виконання дзвінків у реальному часі, коучинг представників і автоматизацію, орієнтовану на результат, а не розшифровку внутрішньої зустрічі чи обмін повідомленнями співробітників.
Це кадрування має таке ж значення для точності, як і позиціонування. Бізнес-покупка штучного інтелекту в стилі UCaaS, як-от підсумків нарад або перекладу між працівниками, вирішує проблему, відмінну від тієї, для якої розроблені функції штучного інтелекту Ringflow.
Висновок
Штучний інтелект – це не функція, яку має або не має будь-яка платформа. Це той самий набір базових можливостей, спрямованих на вирішення двох різних проблем. З боку UCaaS це усуває адміністративне тертя між співробітниками.
Що стосується CCaaS, він читає, направляє або все частіше обробляє саму взаємодію з клієнтом. Знати, яку проблему насправді намагається вирішити компанія, більше, ніж список функцій штучного інтелекту будь-якого постачальника, який виглядає найдовшим.
Готовий, коли будеш
Шукаєте штучний інтелект, створений для телефонних дзвінків клієнтам?
Подивіться, як Хмарний контактний центр і платформа продажу AI Sales від Ringflow застосовують штучний інтелект для виконання дзвінків у реальному часі, коучингу представників і автоматизації, орієнтованої на результат.
Часті запитання
Платформи UCaaS здебільшого використовують штучний інтелект для скорочення адміністративної роботи між співробітниками, стенограми зустрічей, автоматизованих резюме та перекладу. Натомість платформи CCaaS використовують штучний інтелект на стороні клієнта, аналізуючи настрої та наміри для прийняття рішень щодо маршрутизації та підтримки живих агентів під час дзвінків. Ті ж основні методи, різні роботи.
Транскрипція в режимі реального часу, автоматизовані підсумки нарад із елементами дій, переклад у реальному часі для глобальних команд і прогнозована маршрутизація викликів стають близькими до стандарту. Очікується, що приблизно дві третини платформ UCaaS включатимуть подібні функції штучного інтелекту, і значна частка корпоративних покупців каже, що заплатить за них більше.
Він дає змогу аналізувати настрої агента в режимі реального часу, транскрибувати та підсумовувати дзвінки, поки ще триває взаємодія з клієнтом, іноді позначаючи можливість перехресних продажів або клієнта з групи ризику в момент, а не після завершення дзвінка. Він підтримує агента, а не повністю замінює розмову.
Власний штучний інтелект вбудовано безпосередньо в платформу та тісно інтегрується з існуючою інфраструктурою голосу та обміну повідомленнями без додаткового налаштування. Сторонні інструменти штучного інтелекту часто більше спеціалізуються на одній конкретній функції, але вимагають окремої роботи з інтеграції та додають ще одного постачальника та витрати для керування.
Це залежить від того, чи функція видаляє справжню роботу. Автоматизовані нотатки зустрічі, які економлять години запису вручну, або прапорці настроїв, які вловлюють розчарованого клієнта, перш ніж він відмовиться, виправдовують премію. Мітка штучного інтелекту з лише незначним покращенням порівняно з ручним процесом зазвичай цього не робить.
Транскрипція та аналіз настроїв не є досконалими та можуть неправильно сприймати розмову, власний штучний інтелект прив’язує бізнес до дорожньої карти одного постачальника та темпів інновацій, а регульовані галузі, як-от охорона здоров’я, часто взагалі не можуть використовувати мультитенантні інструменти штучного інтелекту через конфіденційність даних. Результат ШІ повинен підтримувати людське судження, а не замінювати його в розмовах з високими ставками.
Функції штучного інтелекту Ringflow створені для роботи з клієнтами та продажів у бізнесі, а не для внутрішньої співпраці у стилі UCaaS, зокрема AI Sales Coaching, AI Lead Nurturing та AI Call Optimization, націлені на продуктивність представників і результати дзвінків, а не на транскрипцію зустрічей чи повідомлення співробітників.
