自從資料出現以來，擴展人
工智慧技術的一個主要挑戰是花費時間和精力來解釋客戶的要求，然後建立需求對話並產生合適的回應：無論是對客戶還是在支援中一位同事的畫作。然而，
節省成本。該技術可以自
動執行日常任務，從而釋放人類顧問來 購買電話行銷數據 處理更複雜的查詢。此外，生成式人工智慧可以對客戶的詢問提供一致的回應，無論一天中的任何時間或處理詢問的特定顧問如何。這有助於提高客戶互動的整體品質並提高客戶滿意度。個性化響應。
生成式人工智慧可以根
據客戶的具體需求和偏好提 特殊數據服務 供個人化回應，這有助於改善整體客戶體驗。這可以提高客戶忠誠度和更高水準的客戶滿意度。加強顧問支持。透過使用此技術處理日常客戶諮詢，聯絡中心顧問可以重新調整和重新培訓，以處理更複雜、更耗時的交互，而人類顧問更適合。
改進分析。生成式人工智慧
可以提供有關客戶行為和偏好的寶貴見解。聯絡中心可以使用這些資訊來改善他們的服務並客製化他們的回應，以更好地滿足客戶的需求。聯絡中心中生成式人工智慧的挑戰：準確性。雖然生成式人工智慧可以立即回應客戶的詢問，但其回應的品質可能會因輸入資料的品質和具體用例而異。
這可能會導致回應不準確，從
而對客戶滿意度產生負面影響並降低客戶滿意度。技術複雜性。在聯絡中心實施生成式人工智慧在技術上可能很複雜，需要自然語言處理 (Nlp) 和機器學習方面的專業知識。這可能會導致與實施、維護和培訓相關的額外成本。隱私和安全。