कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) संपर्क केंद्र संचालन की क्षमताओं और दक्षता में क्रांति ला रही है। चैटबॉट्स से लेकर प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स तक, एआई-संचालित प्रौद्योगिकियां ग्राहक अनुभव को बढ़ा रही हैं, दक्षता में सुधार कर रही हैं और मानव एजेंटों की भूमिका को फिर से परिभाषित कर रही हैं। यह परिवर्तन ग्राहक सेवा के भविष्य को आकार देने का वादा करता है। यह लेख उन कुछ प्रमुख तरीकों की पड़ताल करता है जिनसे एआई संपर्क केंद्र के कार्यों को आधुनिक बना रहा है और बढ़ा रहा है।
कॉल सेंटरों में एआई का विकास
नई तकनीक ग्राहक सेवा में महत्वपूर्ण बदलाव ला रही है। लंबे समय तक, ग्राहकों के प्रश्न पूछने पर वास्तविक लोगों ने फ़ोन और ईमेल का उत्तर दिया। हालाँकि, रोबोट और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अब इनमें से कई इंटरैक्शन को प्रबंधित कर सकते हैं।
गार्टनर का मानना है कि 2023 तक 70% ग्राहक सेवा फोन कॉल के बजाय एआई, चैटबॉट्स और टेक्स्ट मैसेजिंग द्वारा किया जाएगा। 2018 में, केवल 15% ग्राहक सेवा स्वचालित थी।
एआई फोन कॉल पर भाषण और लोगों द्वारा चैट के लिए टाइप किए जाने वाले शब्दों को समझने में बेहतर हो रहा है। मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए, यह लगातार सुधार करता है और व्यक्तिगत सहायता प्रदान करते हुए ग्राहकों की समस्याओं का अनुमान लगा सकता है।
एक सेवा कंपनी के रूप में संपर्क केंद्र क्लाउड-आधारित प्लेटफार्मों के माध्यम से नवीनतम एआई नवाचार प्रदान करके इस विकास को बढ़ावा दे रहे हैं। इसलिए ग्राहक सेवा केंद्र केवल समस्याओं पर प्रतिक्रिया देने से हटकर ग्राहकों के साथ सक्रिय रूप से जुड़ने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं। एआई ग्राहकों और कंपनियों दोनों के लिए अनुभव को आसान बनाने में मदद करता है।
वैयक्तिकरण के साथ ग्राहक अनुभव को बढ़ाना
ग्राहक आज केवल उनके लिए तैयार की गई वैयक्तिकृत सेवा की अपेक्षा करते हैं। AI कंपनियों को वह प्रदान करने में मदद करता है। मैकिन्से के अनुसार, 71% ग्राहक वैयक्तिकृत अनुभव चाहते हैं, लेकिन जब उन्हें यह नहीं मिलता तो 76% निराश हो जाते हैं। एआई चैटबॉट, वर्चुअल असिस्टेंट और प्रेडिक्टिव मॉडल इंटरैक्शन को अनुकूलित करने और लगातार सुधार करने के लिए ग्राहक डेटा का उपयोग करते हैं।
चैटबॉट अब 30% ग्राहक सेवा संभालते हैं, खाता परिवर्तन और उत्पाद अनुशंसाओं जैसी चीज़ों के लिए 24/7 वैयक्तिकृत सहायता प्रदान करते हैं। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ, बॉट जटिल प्रश्नों को समझते हैं। आभासी सहायक अनुकूलित समस्या निवारण और सामग्री भी देते हैं। मशीन लर्निंग से उन्हें प्रत्येक ग्राहक की ज़रूरतों के अनुरूप सिफ़ारिशें तैयार करने में बेहतर मदद मिलती है।
पूर्वानुमानित विश्लेषण कंपनियों को ग्राहकों की शिकायत से पहले ही समस्याओं को सक्रिय रूप से ठीक करने देता है। डेटा का विश्लेषण करके, एआई मुद्दों का पूर्वानुमान लगा सकता है और समय से पहले कदम उठा सकता है। एआई कर्मचारियों की संख्या में उल्लेखनीय वृद्धि किए बिना उत्पाद विचारों, निवारक देखभाल और अनुरूप बातचीत जैसे क्षेत्रों में हाइपर-वैयक्तिकरण को सक्षम बनाता है। जैसा कि अनुकूलन अपेक्षित है, ग्राहकों की संतुष्टि के लिए एआई महत्वपूर्ण होगा।
24/7 ड्राइविंग दक्षता और सेवा उपलब्धता
एआई केवल व्यक्तिगत ग्राहक इंटरैक्शन में सुधार नहीं करता है - यह पूरे ग्राहक सेवा संगठन को अधिक कुशल बनाता है। गार्टनर का अनुमान है कि 2026 तक, एआई ऑटोमेशन द्वारा प्रबंधित एजेंट संदेशों का प्रतिशत 5 गुना बढ़ जाएगा - आज के 1.8% से बढ़कर 10% हो जाएगा। पहले से ही, चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट सभी ग्राहकों के लगभग 35% प्रश्नों को संभालते हैं। वे खाता अद्यतन जैसे उच्च-मात्रा, दोहराव वाले अनुरोधों को लेते हैं। इससे मानव एजेंटों का कार्यभार हल्का हो जाता है।
मशीन लर्निंग शीर्ष 20% सबसे आम समस्याओं की भी पहचान करती है। यह एजेंट की आवश्यकता के बिना, सामग्री मिलान का उपयोग करके उनमें से कई को स्वचालित रूप से हल कर सकता है। तेज़-स्वचालित सेवा और सक्रिय समस्या समाधान के साथ, ग्राहक प्रयास 20% कम हो जाता है लेकिन संतुष्टि 15% बढ़ जाती है। लगातार अनुरोधों के लिए एआई का लाभ उठाने से, एजेंटों के पास मानव कौशल की आवश्यकता वाली जटिल समस्याओं को संभालने के लिए अधिक समय होता है।
प्रति ग्राहक एजेंटों द्वारा खर्च किया जाने वाला औसत समय 27% कम हो जाता है, लेकिन संतुष्टि स्कोर में 30% से अधिक का सुधार होता है। संक्षेप में, एआई 24/7 दक्षता और उपलब्धता सुनिश्चित करते हुए सीमित कर्मचारियों की क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है। यह उच्च मात्रा वाले नियमित कार्यों को संभालता है ताकि एजेंट मानवीय स्पर्श की आवश्यकता वाले ग्राहकों पर ध्यान केंद्रित कर सकें।
एजेंटों को सशक्त बनाना और कार्यभार कम करना
परिवर्तनकारी मानव एजेंटों पर एआई का प्रभाव अतिरंजित नहीं किया जा सकता. मैकिन्से के अनुसार, ग्राहक सेवा में स्वचालन से एजेंट का कार्यभार 40% तक कम हो सकता है। यह एक आश्चर्यजनक उत्पादकता सुधार है जो एजेंटों को विशेष रूप से उच्च-मूल्य वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। आभासी सहायकों से वास्तविक समय के मार्गदर्शन के साथ, एजेंट समाधान के लिए डेटाबेस या मैनुअल खोजने में कम समय खर्च करते हैं।
इस बीच, चैटबॉट और बॉट थोक प्रश्नों, शिकायतों और अन्य दोहरावदार इंटरैक्शन को संभालते हैं। बदले में, एजेंट सार्थक बातचीत में संलग्न होते हैं, अधिक भावनात्मक बुद्धिमत्ता का प्रदर्शन करते हैं, और गहरी ग्राहक अंतर्दृष्टि को उजागर करते हैं। सहानुभूति, कहानी कहने और समस्या-समाधान के लिए उनकी बैंडविड्थ काफी बढ़ जाती है।
एआई अपनाने के लिए चुनौतियाँ और विचार
जबकि लाभ लागत बचत से लेकर बेहतर ग्राहक अनुभव तक हैं, एआई एकीकरण अपनी चुनौतियां प्रस्तुत करता है
- प्रशिक्षण डेटा आवश्यकताएँ - एआई को सीखने के लिए पर्याप्त डेटा की आवश्यकता होती है। यह डेटा उच्च गुणवत्ता वाला और प्रासंगिक होना चाहिए। डेटा एकत्र करने और साफ़ करने में समय और विशेषज्ञता लगती है।
- व्याख्यात्मकता - एआई निर्णयों को समझाना कठिन हो सकता है। इससे त्रुटियों को ढूंढना और ठीक करना कठिन हो जाता है। अधिक पारदर्शिता की आवश्यकता है.
- पूर्वाग्रह निवारण - एआई अनजाने में प्रशिक्षण डेटा में मौजूद मानवीय पूर्वाग्रहों को कायम रख सकता है। कंपनियों को निष्पक्षता और नैतिकता सुनिश्चित करनी होगी।
- कौशल अंतर - एआई प्रतिभा की कमी है। कंपनियों को कर्मचारियों को फिर से प्रशिक्षित करने या विशेषज्ञों को काम पर रखने में निवेश करना चाहिए।
- एकीकरण कठिनाइयाँ - एआई अक्सर मौजूदा उपकरणों की तुलना में विभिन्न प्रणालियों का उपयोग करता है। उन्हें संयोजित करने के लिए सॉफ़्टवेयर पुनर्लेखन की आवश्यकता हो सकती है।
- साइबर सुरक्षा जोखिम - हैकर्स संवेदनशील एआई डेटा और मॉडल में हेरफेर या चोरी कर सकते हैं। अतिरिक्त सुरक्षा सुरक्षा की आवश्यकता है.
- उच्च अग्रिम लागत - एआई को व्यापक प्रौद्योगिकी बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है। बड़ी स्टार्टअप लागतें कुछ कंपनियों को रोकती हैं।
- वर्कफ़्लो बदलना - मनुष्यों और मशीनों का सहयोग प्रक्रियाओं को बाधित कर सकता है। कंपनियों को भूमिकाएँ फिर से डिज़ाइन करनी होंगी।
- भरोसे की कमी - यदि एआई गलतियाँ करता है, तो यह भरोसे को नुकसान पहुँचाता है। बार-बार निगरानी और पुनरावृत्तीय सुधार से आत्मविश्वास बढ़ता है।
- विश्वसनीयता बनाए रखना - AI आने वाले डेटा पैटर्न पर बहुत अधिक निर्भर करता है। समय के साथ परिवर्तन रखरखाव के बिना प्रदर्शन को ख़राब कर देते हैं।
कॉल सेंटर में एआई का भविष्य
मानव एजेंटों को प्रतिस्थापित करने के बजाय, एआई का लक्ष्य उनकी क्षमताओं को बढ़ाना और बढ़ाना है। इसके परिणामस्वरूप अधिक सामूहिक प्रभाव पड़ता है। एआई को अपनाने से बड़े संभावित लाभ हैं लेकिन चुनौतियाँ भी सामने आती हैं। इन मुद्दों के बारे में जागरूक होने से कंपनियों को इन्हें सक्रिय रूप से संबोधित करने की अनुमति मिलती है। सावधानीपूर्वक योजना बनाकर, एआई की सफलता की राह में कई बाधाओं को दूर किया जा सकता है।
चाबी छीन लेना
- एनएलपी द्वारा संचालित चैटबॉट और वर्चुअल एजेंट स्वयं-सेवा बढ़ाने के लिए सरल ग्राहक पूछताछ को स्वचालित करते हैं।
- प्रिडिक्टिव रूटिंग कॉल करने वालों को उनकी जरूरतों के लिए सर्वोत्तम एजेंटों से मिलाने के लिए एआई का उपयोग करता है।
- भावना विश्लेषण ग्राहकों की बातचीत से भावनाओं और असंतोष का पता लगाता है।
- प्रक्रिया स्वचालन एजेंटों को ग्राहकों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देने के लिए दोहराए जाने वाले बैक-ऑफ़िस कार्यों को संभालता है।
- प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स सुधार की अनुशंसा करने के लिए प्रदर्शन की निगरानी करता है।
- एआई सिमुलेशन प्रशिक्षण एजेंट सीखने के लिए यथार्थवादी संपर्क केंद्र वातावरण बनाता है।
निष्कर्ष
एआई-आधारित प्रौद्योगिकियां दक्षता, अनुकूलन, उपलब्धता और उत्पादकता को बढ़ाकर संपर्क केंद्र संचालन को गहराई से बदल रही हैं। हालांकि इस बदलाव में लोगों के पक्ष को प्रबंधित करना महत्वपूर्ण है, एआई ग्राहक सेवा को नई ऊंचाइयों तक ले जाने का वादा करता है। एआई और एजेंटों के बीच तालमेल डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि के साथ मानवीय शक्तियों को पूरक करके संपर्क केंद्रों को उत्कृष्टता के एक नए युग में ले जा सकता है।
अक्सर पूछे गए प्रश्न
AI ग्राहक अनुभव को कैसे बेहतर बनाता है?
एआई तेज़ प्रतिक्रिया समय, उच्च प्रथम-संपर्क रिज़ॉल्यूशन और वैयक्तिकृत इंटरैक्शन की अनुमति देता है।
संपर्क केंद्रों में AI कौन से नियमित कार्य स्वचालित कर सकता है?
डेटा प्रविष्टि, शेड्यूलिंग, दस्तावेज़ प्रसंस्करण और ग्राहक खाता प्रबंधन।
AI किस प्रकार मानव एजेंटों की सहायता करता है?
वास्तविक समय में प्रासंगिक ग्राहक अंतर्दृष्टि और अनुशंसित कार्रवाई प्रदान करके।
संपर्क केंद्रों में कौन सी उभरती हुई AI क्षमताएं महत्वपूर्ण हैं?
उन्नत प्राकृतिक भाषा क्षमताएं, भावना का पता लगाना और पूर्वानुमानित मॉडलिंग।
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- स्रोत: https://www.fintechnews.org/innovations-in-ai-transforming-contact-center-operations/
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