China Dataset

人工智能在客户服务质量保障中的应用，是指利用人工智能技术来评估和分析交互，帮助企业提高客户服务质量。这包括审查跨渠道的客户互动，例如电话、电子邮件、聊天机器人、实时聊天和社交媒体，以评估所提供的支持是否符合内部质量基准。

客户服务质量保证中的人工智能使用机器学习（ML）算法和自然语言处理（NLP）技术来自动分析客户消息，而预先训练的多语言模型则处理情绪分析等任务。

智能自动化可以快速概述大量客户交互的趋势和见解，否则人工审核人 Office 365 数据 500,000 套餐 员可能会错过这些趋势和见解。这可确保客户支持符合您的内部质量标准，从而优化客户体验、提高运营效率并在服务交付方面不断取得进展。

使用手动 QA 代替 AI 的挑战
插图显示了使用手动 QA 而不是人工智能时出现的一系列挑战。
传统的手动客户服务质量保证方法存在一些局限性，可能使公司难以更好地了解其客户体验。下面，我们将向您展示手动 QA 的一些挑战，以及为什么 AI 支持的 QA 提供了更可靠和可扩展的解决方案。



效率较低且耗时较多
根据 Zendesk 基准数据，手动 QA 流程通常只能覆盖 2% 到 5% 的客户交互。这使得识别整体客户体验中的趋势或重复出现的问题变得困难。

公司正在工作场所使用人工智能来自动化质量保证流程，并通过扩大覆盖范围提供更全面的客户体验质量视图。例如，借助 Zendesk AI，您可以实现客户服务交互的 100% 覆盖。这款人工智能驱动的工具可以识别服务质量问题、识别知识差距并发现辅导机会，帮助您提高客户服务代理的绩效并提高客户忠诚度。

此外，Zendesk QA 可以帮助从整个数据集中识别最具代表性的交互，以便进行更彻底的人工审查，以确保进行全面的分析。

人为错误和偏见的风险增加
正如俗话所说，人都会犯错。 QA 团队的手动审核可能容易出现人为错误、偏见和不一致。人工审核者可能会感到疲劳、有个人沟通偏好或做出可能导致评分差异的主观解释。