讓機器學習服務 - 數據驅動客服的創新與實踐

在大數據時代下企業進行數位轉型已經成為勢不可擋的趨勢，而數位轉型成功的關鍵就在於數據技術的導入與應用。在這次的分享中我將以金融服務的場景作為範例，說明為什麼應該讓「機器學習」服務，以及該如何讓機器「學習服務」。

具體我會討論以下 3 項客服應用場景的創新與實踐，說明如下:

1. IVR 是由公司提供語音選單的服務給客戶，讓客戶能在系統上自行查詢與操作需要的服務。然而隨著公司的業務規模擴大，IVR的系統架構將變得逐漸繁雜，此外也由於客戶無法看見整體的流程，容易因為找不到需要的服務而選擇直接尋求客服專員提供服務。那麼該如何通過機器學習的模型兼顧IVR的功能發展與客戶使用的便利性呢?
2. 客服系統是客服人員在跟客戶互動的過程中快速查詢客戶資料與提供服務所使用的平台。由於客服人員需要背負應答時間、每日的接聽通數等等繁重的KPI，因而產生了不小的工作壓力。那麼是不是有機會在客服系統上導入機器學習的模型來幫助客服人員更有效率的提供服務呢?
3. 關聯服務: 在每月客服中心的進線量中，短時間內的重複進線的行為佔了不小比例的進線量。這不止會浪費公司許多服務成本，也會讓客戶覺得客服人員服務的不專業，進而給予不滿意的分數甚至引發客訴。那麼該如何運用機器學習的模型幫我們快速梳理、歸納出不同的服務流程，讓客服人員能將服務打包成套餐一次提供給客戶呢?

歡迎大家一起前來聽看看我們是如何透過數據來驅動客服中心並帶來創新與實踐方式吧!

Transcript

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