よくある質問
効果的なカスタマーサポートAIモデルは、大規模言語モデル（LLM）と検索拡張生成（RAG）を組み合わせ、特にあなたの会社の社内ナレッジでトレーニングされたものです。一般的な会話を生成するだけでなく、あなたの独自のデータを使用して顧客の問題を理解し解決するように構築されているため、正確でビジネスに特化した回答を提供できます。
堅牢なカスタマーサポートAIモデルは、ガードレールが組み込まれた推論エンジンを使用します。推測する代わりに、範囲指定された知識内で自信を持って答えを見つけられない場合は、不確実性を認め、人間のエージェントにエスカレーションするようにプログラムされており、ブランドイメージを保ち、信頼できる情報を提供します。
最高レベルのカスタマーサポートAIモデルは、既存のツールと統合してタスクを実行することで、単なる回答を超えた機能を提供します。リアルタイムの注文状況の確認、チケットのタグ付け、CRMレコードの更新などのアクションを実行でき、一般的な問題に対しては人間の介入なしにリクエストを最初から最後まで解決できます。
評価する際には、導入前に過去のデータでパフォーマンスをテストできる迅速なセットアップと堅牢なシミュレーションモードを提供するプラットフォームを優先してください。AIが何を自動化するかをきめ細かく制御でき、解決ごとの料金ではなく、透明で予測可能なサブスクリプション価格モデルを探しましょう。
独自のカスタマーサポートAIモデルを構築することは、大規模なエンジニアリング作業であり、インフラストラクチャと継続的な開発のためにコストが急増する可能性があります。多くの社内プロジェクトは「最後の10%」問題に苦しみ、実際の顧客とのやり取りに必要な信頼性と正確性を達成することが難しいと分かっています。
カスタマーサポートAIモデルのROIの計算には、単に削減されたチケット数以上のものが含まれます。AI Copilotによるエージェントの効率向上、新人エージェントの迅速なオンボーディング、自動化されたチケットのトリアージとルーティングによる全体的な運用の健全性などを考慮する必要があり、これらが全体のコスト削減と価値に大きく貢献します。
