AI 推理助力客户服务：基于案例的推理方法解析

本文介绍了基于案例的推理（CBR）在客户服务中的重要性与应用。通过采用先进的人工智能推理技术，企业能够显著提高客户体验、优化服务流程并降低运营成本。多个成功案例显示，这种方法不仅能提高客户自助服务的有效性，还能降低座席的培训时间及呼入呼叫量，提高企业运营效率。

在用于客户参与的知识技术方面，基于案例的推理（CBR）不仅在指导搜索方面位居榜首，而且在指导决策和流程方面也名列前茅。结果如何客户体验、互动ROI、服务生产力和销售转化率的变革。

以下是一些示例：

首屈一指的家用电器制造商：通过联络中心和网站中的CBR指导解决流程消除不必要的上门服务，平均每年节省$50M

半导体巨头：Web自助服务采用率提高了59%，首次联系解决率提高了30%

全球知识和法律服务提供商：通过CBR引导式自助服务将电话和电子邮件转移70%，内容创作时间缩短30%

领先的电信提供商：通过联络中心中CBR指导的解决流程，将不必要的手机退货减少42%

全球银行：通过小型企业部门的CBR指导开户流程，代理培训时间缩短88%，工作效率提高70%通过基于案例的推理提供人工智能指导

没有什么能比得上Baklib知识中心的人工智能（AI）功能和自助服务应用程序的知识的易用性和便利性。

Baklib客户服务应用程序使用强大的Baklib推理引擎的专利搜索技术，将解决方案的搜索转变为直观的问答环节。对于消费者

客户通过标准Web浏览器访问您的知识库，只需输入他们的问题即可。Baklib的自然语言处理引擎可以理解日常语言中提出的这些问题。一个简单的分步对话过程将引导客户找到解决方案。

BaklibHelpCenter使用获得专利的知识库管理功能，即基于案例的推理，将客户请求的上下文与您知识库中的解决方案相匹配。系统会提示客户提出其他问题并提供上下文答案，直到找到合适的解决方案。这些解决方案可以是指向其他网页、图形、插图甚至软件更新的链接。

对于客户服务助力

联络中心座席使用相同的AI技术来改善客户服务交付。该功能嵌入在知识管理软件中，位于虚拟助手界面后面，不仅可以指导座席通过KB找到正确的答案，还可以通过最佳步骤和流程获得正确的结果，同时确保合规性。

知识+AI=客户服务成功

Globalbank在NPS中达到#1，并将培训时间缩短了50%，同时使任何座席都能使用基于AI的知识处理任何呼叫

领先的电信公司通过在联络中心提供基于知识的问题解决方案，将不必要的手机更换减少了38%

全球内容和法律服务公司通过下一代智能自助服务将对座席辅助服务的需求减少了70%

跨国零售商通过知识引导式自助服务将座席干预需求减少了51%

电信巨头将座席的能力时间缩短了100%，首次联系解决率提高了37%，NPS缩短了20%，同时将顾问培训时间缩短了43%

Globalbank将培训时间缩短了60%，并将FCR提高了36%，NPS提高了10减少客服电话呼入呼出量

在大多数客户情况下，80%的查询与20%的可能问题相关。通过让自助服务用户直接访问这些经常请求的答案，您可以减少联络中心收到的呼叫量。由于Web自助服务交易的成本明显低于座席辅助交易，因此您可以提高客户满意度，同时降低联络中心的运营成本。帮助客户找到答案，而不是文档列表

Baklib使用强大的基于AI的推理引擎的专利搜索技术，将解决方案的搜索转变为直观的问答环节。客户永远不会遇到诸如157个文档与您的查询匹配或对不起，0个匹配项之类的响应。同样重要的是，未解决的查询可以上报给代理，其中包含每个已回答问题的完整记录。

将您的网站变成专家代理

通过将最佳座席的专业知识捕获到结构化知识库中，您的客户能够始终如一地找到正确的答案。使用知识链接，您可以扩展该流程，让您的客户使用客户服务座席使用的相同直观工具搜索技术说明、产品支持库和其他支持相关文档。将所有座席转变为顾问，无需昂贵的培训

在客户服务交互期间持续使用AI推理减少了对新座席或新产品进行传统培训的需求。培训时间的减少并不是以牺牲顾问的信心和工作效率为代价的。相反，代理，尤其是新代理，发现这种交互式的Q&A式指导非常有用。

由于大多数简单的查询都是通过自助服务解决的，因此座席正在处理更复杂的客户呼叫。基于人工智能的系统通过交互为顾问提供帮助，甚至允许他们返回会话中的上一个问题并进行中途调整，从而保证客户满意度。在正确的时间提供正确的指导可以区分沮丧的客户和满意的客户。

如何衡量客户服务中人工智能推理的成功？

衡量客户服务中人工智能推理成功的标准可以从多个维度进行评估，以下是一些关键指标：

客户满意度（CSAT）：

通过调查问卷收集客户对服务的满意度评分，通常使用1到5的评分系统。

首次联系解决率（FCR）：

衡量客户在首次联系时问题解决的比例，较高的FCR通常意味着更高的效率和客户满意度。

平均处理时间（AHT）：

计算每个客户请求的平均处理时间，较短的AHT通常表明服务效率的提高。

呼叫量减少：

监测由于自助服务和AI推理的实施而导致的呼叫量变化，减少的呼叫量可以反映出客户自助服务的有效性。

服务成本降低：

评估实施AI推理后，客户服务部门的运营成本是否有所降低，包括人力成本和技术维护成本。

客户保留率：

观察客户在使用AI服务后的保留情况，较高的保留率通常表明客户对服务的认可。

问题解决时间：

衡量客户问题从提出到解决所需的时间，较短的解决时间通常表明AI推理的有效性。

客户反馈和评论：

收集客户对AI服务的反馈和评论，定性分析可以提供深入的见解。

服务水平协议（SLA）达成率：

监测服务团队是否能够在规定的时间内满足客户请求，确保服务质量。