Vad är konversations-AI?

Konversationsbaserad AI förändrar hur företag arbetar genom att analysera och härma naturlig, människoliknande dialog. Så här ser det ut i praktiken.

Inom försäljning: Efter att ha analyserat ditt teams videosamtal med kunder tolkar konversationsbaserad AI kundernas sentiment och föreslår nästa steg för dina säljare.

I tjänst: Konversationsbaserad AI svarar på kundtjänstförfrågningar efter stängningstid och erbjuder en lösning baserad på tidigare interaktioner med en vänlig ton.

Inom marknadsföring: Du ber konversationsbaserad AI att skapa personliga landningssidor för dina kunder, utifrån deras preferenser och historik.

Sättet som företag och deras kunder interagerar med AI har utvecklats från traditionella chattrobotar till sofistikerade AI-agenter som kan resonera, lära sig och vidta åtgärder på egen hand med viss mänsklig vägledning och tillsyn. Här är en titt på hur konversationsbaserad AI fungerar och vad den kan göra för din organisation.

Innehåll:

• Vad är konversations-AI?
• Hur fungerar konversationsbaserad AI?
• Kärnkomponenter i konversations-AI
• Viktiga fördelar med konversationsbaserad AI för företag
• Hur konversationsbaserad AI förändrar affärsverksamheten
• Att övervinna utmaningarna med konversationsbaserad AI
• Vad är nästa steg för konversationsbaserad AI?

Konversations-AI är en typ av artificiell intelligens (AI) som kan förstå och samtala med människor på ett sätt som efterliknar naturlig dialog. Till skillnad från äldre chatbotar, som bara svarar baserat på förprogrammerad kunskap, bearbetar och svarar autonoma agenter som använder konversations-AI faktiskt på ett sätt som låter naturligt och är pålitligt.

Denna teknik har blivit oumbärlig inom olika branscher, från att hjälpa säljteam att skapa nära planer till att använda den för detaljhandelsvarumärken för att tillhandahålla personliga och relevanta rekommenderade produkter till vårdpersonal som förlitar sig på den för att hantera patienters fullständiga medicinska historia.

97 % av cheferna säger att de känner ett brådskande behov av att integrera AI-verktyg , där konversationsbaserad AI blir allt viktigare i alla branscher. Genom att förse den med data och CRM-system (Customer Relationship Management) kan modern konversationsbaserad AI förstå sammanhang, komma ihåg tidigare interaktioner och vidta åtgärder autonomt.

Konversations-AI använder maskininlärning (ML) och naturlig språkbehandling (NLP). Generativ AI, som använder stora språkmodeller (LLM) som kan skapa människolik text, har varit en banbrytande teknik som skapar mer sofistikerade konversationsbaserade AI-system.

När AI har tränats att känna igen ord och fraser kan den sedan försöka generera naturligt språk och börja svara. Om du sedan har feedback på AI-svaret kan du dela det, så kommer AI:n att använda maskininlärning för att ge dig och dina kollegor förbättrade svar i framtiden.

Här är ett verkligt exempel på hur det fungerar: När en kund ber om att uppdatera sin leveransadress konverteras deras begäran till maskinläsbar text, bearbetas av NLP och analyseras tillsammans med kunddata. AI:n förstår avsikten och svarar tillbaka med en bekräftelse när uppdateringen har gjorts.

Tidiga konversationsbaserade AI-system var begränsade till regelbaserade svar och hade svårt med komplexa frågor, men det håller på att förändras. Drivna av både LLM:er och specialiserade små språkmodeller kan dessa system nu förstå sammanhang, upprätthålla konversationsflödet och vidta autonoma åtgärder.

NLP (natural language processing) är grunden för konversations-AI, som använder tokenisering för att bryta ner text, sentimentanalys för att förstå känslor och generering av naturligt språk för att skapa människoliknande svar. NLP använder maskininlärning för att hjälpa AI-system att förstå och reagera på mänskligt språk. Systemet analyserar sedan dessa delar för att förstå sentiment (känslor och attityder), extrahera viktig information och fastställa användarnas avsikt.

Moderna NLP-system kan också förstå sammanhang och nyanser. Till exempel kan de skilja mellan "Jag behöver skicka tillbaka den här beställningen" och "När kommer min beställning tillbaka i lager?" NLP hjälper AI att inse att även om båda meningarna innehåller "tillbaka" och "beställning", kräver de helt olika svar. Detta sammanhang i kombination med språkgenereringsträning hjälper AI:n att skapa svar som låter naturliga och lämpliga för situationen.

Maskininlärning (ML) är det som gör konversationsbaserad AI verkligt intelligent och anpassningsbart. Istället för att följa statiska regler analyserar AI-algoritmer mönster i stora mängder data för att förstå hur människor kommunicerar och vilka svar som är mest effektiva. Detta gör det möjligt för systemet att kontinuerligt förbättras med varje interaktion, lära sig av framgångsrika utbyten och justera sitt tillvägagångssätt baserat på användarfeedback.

Till exempel, när algoritmer integreras med dataplattformar som Data Cloud, kan de analysera tidigare kundinteraktioner för att förstå vilka svar som ledde till positiva resultat. AI kan sedan använda dessa insikter för att anpassa framtida samtal, förutsäga användarbehov och proaktivt erbjuda relevanta lösningar. Algoritmerna hjälper också systemet att känna igen när en konversation bör eskaleras till en mänsklig servicerepresentant, vilket säkerställer smidiga överlämningar vid behov.

Fler företag vänder sig till AI för att öka kundnöjdheten och förbättra verksamheten. Fördelarna med AI inom en mängd olika branscher och roller fortsätter att växa. Här är några av de största fördelarna som företag får med konversationsbaserade AI-lösningar:

• Tillgänglighet dygnet runt och omedelbara svarstider: Konversationsbaserade AI-system som drivs av AI-assistenter kan interagera med kunder dygnet runt, vilket eliminerar väntetider och säkerställer konsekvent servicekvalitet oavsett tidszon eller volym.
• Förbättrad effektivitet: Med AI-automation som hanterar rutinmässiga förfrågningar och uppgifter minskar konversationsbaserad AI arbetsbelastningen för mänskliga team avsevärt. Faktum är att 93 % av servicepersonalen rapporterar betydande tidsbesparingar på rutinuppgifter, vilket gör att personalen kan fokusera på mer komplexa aktiviteter med högt värde.
• Personliga och tillgängliga upplevelser i stor skala: Genom att integrera med data- och CRM-system kan konversationsbaserad AI använda kundhistorik och preferenser för att leverera skräddarsydda interaktioner som känns personliga, även när de betjänar tusentals användare samtidigt. Konversationsbaserad AI gör det också enklare för personer med funktionsnedsättning att få tillgång till tjänster.
• Förbättrade datainsikter och beslutsfattande: Varje interaktion med konversationsbaserad AI genererar värdefull data om kundernas behov, preferenser och problemområden. Denna information hjälper företag att identifiera trender, förbättra processer och fatta mer välgrundade strategiska beslut.
• Kostnadsminskning med bibehållen kvalitet: Implementering av konversationsbaserad AI kan avsevärt sänka driftskostnaderna genom att automatisera rutinuppgifter samtidigt som servicekvaliteten bibehålls eller till och med förbättras genom konsekventa och korrekta svar.
• Flerspråkigt stöd och global räckvidd: Modern konversationsbaserad AI kan kommunicera flytande på flera språk, vilket gör det möjligt för företag att betjäna globala marknader utan behov av omfattande språkspecifika supportteam.

Konversationsbaserad AI förändrar också hur företag fungerar över olika avdelningar, vilket leder till effektivare arbetsflöden och förbättrade kundupplevelser. Här är bara några av de sätt som organisationer kombinerar den här tekniken med virtuella agenter för att förbättra sin verksamhet.

AI för försäljning förändrar fundamentalt hur team prospekterar och avslutar affärer. Konversationsbaserad AI, särskilt genom verktyg som Agentforce – agentlagret i Salesforce-plattformen – interagerar autonomt med potentiella kunder, hanterar initial kvalificering och bokar möten för säljare. Tekniken hjälper även säljteam att prioritera leads, förbereda sig för möten och upprätthålla konsekvent uppföljningskommunikation med:

• Autonom kontakt för att värma leads via e-post, SMS och sociala kanaler
• Mötesschemaläggning och kvalificering i realtid
• Affärsvägledning och rekommendationer för nästa bästa åtgärd
• Automatiserat skapande av försäljningsmaterial och offerter

Inom AI-tjänsteverksamhet tillhandahåller konversationsbaserad AI omnikanalstöd som anpassar sig till kundernas preferenser. Avancerade AI-agenter kan hantera komplexa frågor över flera kanaler samtidigt som de bibehåller kontext och anpassar svar baserat på kundhistorik. Detta gör att medarbetarna kan fokusera på fall som kräver mer empati och komplex problemlösning medan agenterna tillhandahåller:

• Flerspråkig support dygnet runt på webb-, mobil- och meddelandeplattformar
• Proaktiv problemlösning baserad på kundernas beteendemönster
• Automatiserad ärendehantering och prioritering
• Personliga självbetjäningsupplevelser

Med marknadsförings-AI kan team använda konversationsbaserad AI för att skapa mer engagerande och personliga kampanjer. Tekniken hjälper till att analysera kunddata, optimera innehåll och automatisera kampanjhantering samtidigt som den upprätthåller en enhetlig varumärkesröst i alla kanaler. Fördelarna för marknadsföringsteamen inkluderar:

• Kampanjoptimering i realtid
• Rekommendationer för personligt anpassat innehåll
• Automatiserad hantering av e-postsvar
• Engagemang och övervakning i sociala medier

Konversationsbaserad AI för handel kan hjälpa agenter att agera som personliga shoppingassistenter, hjälpa kunder att hitta produkter och ge skräddarsydda rekommendationer. Denna teknik kan öka konverteringsfrekvensen genom att ge omedelbar, skräddarsydd vägledning till kunderna i deras shoppingresa, inklusive:

• Personliga produktrekommendationer
• Uppdateringar om lager och tillgänglighet
• Automatiserad spårning av orderstatus
• Interaktiva köpguider

För tekniska team effektiviserar kombinationen av konversationsbaserad AI med er verksamhetsplattform utvecklingsprocesser och förbättrar kodkvaliteten. Utvecklare kan arbeta mer effektivt samtidigt som de upprätthåller bästa praxis och säkerhetsstandarder med färdigheter som:

• Kodgranskning och optimering
• Dokumentationshjälp
• Buggdetektering och felsökning
• Installation av utvecklingsmiljö

Konversationsbaserad AI förändrar finansiella tjänster genom att automatisera komplexa processer samtidigt som säkerhet och efterlevnad bibehålls. Tekniken kan hantera allt från rutintransaktioner till sofistikerade finansiella analyser som inkluderar:

• Bedrägeriupptäckt och förebyggande
• Automatiserad fakturahantering
• Personliga banktjänster
• Övervakning av regelefterlevnad

AI hanterar inte bara supportärenden – den bygger relationer. Så här ser det ut i olika branscher:

• Hälsovård: Smart schemaläggning och vänliga påminnelser
• Fordon: Information om aktuellt underhåll
• Transport: Uppdateringar i realtid när planer ändras
• Myndighetstjänster: Tydlig och enkel informationsleverans
• Gästfrihet: Personliga gästupplevelser

Även om konversationsbaserad AI erbjuder enorma fördelar, måste organisationer ta itu med några viktiga utmaningar för att säkerställa en framgångsrik implementering av AI-agenter. Så här hanterar företag effektivt dessa problem, särskilt genom avancerad teknik som Agentforce.

Hantering av känslig kundinformation i AI-konversationer kräver robusta säkerhetsåtgärder. AI-agenter åtgärdar detta genom säkerhetsprotokoll i företagsklass, kryptering och strikta policyer för datastyrning. Till exempel säkerställer Agentforce s Atlas Reasoning Engine att varje interaktion är baserad på dina betrodda affärsdata samtidigt som säkerhetsefterlevnaden upprätthålls.

AI-system kan oavsiktligt vidmakthålla fördomar i träningsdata. För att mildra detta bör moderna konversationsbaserade AI-plattformar regelbundet övervaka och granska AI-svar och olika träningsdataset som representerar alla användargrupper. Tydliga riktlinjer för inkluderande språk är också avgörande, liksom inbyggda skyddsåtgärder mot diskriminerande resultat.

Oro för att AI ersätter jobb är vanligt, men konversations-AI tjänar till att öka mänskliga förmågor snarare än att ersätta dem. För att framgångsrikt implementera dessa förändringar – och främja införandet av tekniken – bör man utarbeta en kommunikationsplan om AI:s roll i att stödja, inte ersätta, anställda.

Utbildningsprogram kommer att hjälpa personal att arbeta effektivt tillsammans med AI och visa dem hur AI kan frigöra dem så att de kan fokusera på viktiga uppgifter som kräver emotionell intelligens och komplext beslutsfattande. Se också till att skapa en löpande åtgärd för att mäta och dela produktivitetsvinster från AI-implementering.

Att säkerställa konsekventa och korrekta svar är avgörande för att upprätthålla användarnas förtroende. Agentsystem som Agentforce åtgärdar detta genom kontinuerlig övervakning av AI-prestanda, inbyggda eskaleringsvägar till mänskliga agenter, regelbundna uppdateringar som förbättrar svarsnoggrannheten och testfunktioner för att säkerställa tillförlitlig fortsatt drift. Utbildningsprogram kommer att hjälpa personal att arbeta effektivt tillsammans med AI och visa dem hur AI kan frigöra dem så att de kan fokusera på viktiga uppgifter som kräver emotionell intelligens och komplext beslutsfattande. Se också till att skapa en löpande åtgärd för att mäta och dela produktivitetsvinster från AI-implementering.

Om du är entusiastisk över konversationsbaserad AI är nästa steg att utforska AI-agenter. Du kan till och med testa och bygga din egen. Med hjälp av LLM:er integreras agenter med CRM-system och hjälper team att hantera uppgifter, analysera data och koppla samman arbetsflöden utan problem.

Intresset för att använda konversationsbaserad AI växer, tillsammans med den potentiella avkastningen på investeringen . För att ta nästa steg, utvärdera dina affärsbehov och utforska hur konversationsbaserad AI kan hjälpa ditt team att bli mer produktivt samtidigt som de betjänar kunderna bättre. Ta en titt på hur Agentforce kan hjälpa till.