Zarz?dy firm w coraz wi?kszym stopniu, w ramach swoich rocznych celów, s? rozliczane z uruchamiania systemów opartych o sztuczn? inteligencj? (AI). ?adna firma nie chce przegra? cyfrowego wy?cigu, zw?aszcza w dobie walki o mar?e i zwi?kszanie konkurencyjno?ci. Warto zrozumie?, jak z sukcesem na ?wiecie zastosowano technologie AI w kontaktach z klientami czy procesach biznesowych.
Podczas gdy firmy obs?uguj?ce masowy ruch klientów (B2C), takie jak Facebook, UBER czy AirBnB, które z ?atwo?ci? uruchamiaj? nowe produkty lub us?ugi oparte o AI, wdro?enie podobnych technologii w modelu B2B – w bankach, towarzystwach ubezpieczeniowych i du?ych organizacjach – napotyka na wiele przeszkód natury prawnej, organizacyjnej czy procesowej. Pojawia si? nie tylko obawa przed nietrafionymi inwestycjami, ale kwestia ryzyka utraty reputacji firmy w zwi?zku z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Pokusa d?ugofalowych korzy?ci z wykorzystania AI przewa?a jednak obawy. Coraz wi?cej zarz?dzaj?cych wy?szego szczebla (tzw. C-level, zarz?dy, dyrektorzy) ma w swych corocznych celach wdra?anie nowych rozwi?za? opartych o AI. G?ównie po to, aby zwi?kszy? konkurencyjno?? produktów czy same mar?e. Istniej? ju? metody do minimalizowania ryzyka, np. wprowadzanie dodatkowego nadzoru nad danymi wykorzystywanymi do szkolenia algorytmów sztucznej inteligencji.
Najwi?kszym jednak problemem jest dzi? rynkowa mnogo?? rozwi?za? opartych o AI oraz fakt, ?e zarz?dzaj?cy i liderzy po prostu nie maj? wystarczaj?cej wiedzy dotycz?cej obszarów, w jakich mo?na AI uruchamia? czy jakiego ROI (zwrot z inwestycji) oczekiwa?. Warto wi?c sprawdzi? najlepsze przypadki globalnych zastosowa?.
4 g?ówne technologie AI wykorzystywane dzi? w przedsi?biorstwach
Rozpoczynaj?c analiz? zastosowa? AI w przedsi?biorstwach trzeba zrozumie?, jakie dominuj? tam technologie.
Technologia #1
Machine Learning (ML) czyli podstawowa technologia, polegaj?ca na zdolno?ci modeli statystycznych do rozwijania umiej?tno?ci i poprawy ich wyników, w tym dok?adno?ci w czasie, bez konieczno?ci stosowania si? do wyra?nie zaprogramowanych instrukcji.
Technologia #2
Deep Learning – z?o?ona forma ML obejmuj?ca sieci neuronowe, z wieloma warstwami zmiennych abstrakcyjnych. G??bokie modele uczenia si? s? doskona?e do rozpoznawania obrazu i mowy, ale s? trudne lub cz?sto niemo?liwe do zinterpretowania przez cz?owieka.
Technologia #3
Conversational AI, w tym Natural Language Processing – umiej?tno?? wydobywania lub generowania znaczenia zapytania lub wypowiedzi, w tym intencji z tekstu, w czytelnej, naturalnej stylistycznie i poprawnej gramatycznie formie, a tak?e prowadzenia wirtualnej konwersacji mi?dzy u?ytkownikiem a maszyn?.
Technologia #4
Computer Vision – umiej?tno?? wydobywania znaczenia i intencji z elementów wizualnych, zarówno postaci (w przypadku digitalizacji dokumentów), jak i kategoryzacji tre?ci – w obrazach takich jak twarze, obiekty, sceny i dzia?ania.
Ka?da z tych technologii rozwi?zuje inne problemy, ka?da daje znacz?co ró?ne zwroty z inwestycji i korzy?ci. Niew?a?ciwie zastosowana nie tylko nie pomo?e w automatyzacji, ale wr?cz mo?e powodowa? zwi?kszenie pracy manualnej. Poni?ej znajduj? si? przyk?ady zastosowa? najcz??ciej wykorzystywanej z tych technologii – Conversational AI.
6 strategicznych zastosowa? AI w korporacjach
Konwersacyjne AI (Conversational AI) jest jedn? z wiod?cych technologii AI dla firm. Umo?liwia nowy, konwersacyjny sposób kontaktów z klientami poprzez wirtualn? rozmow?, przy wykorzystaniu aplikacji do wysy?ania wiadomo?ci (np. Facebook Messenger), Chatboty i Voiceboty. Pozwala na za?atwienie problemu tu i teraz, w trybie non-stop bez udzia?u pracownika, tak jakby rozmawia?o si? z rzeczywistym sprzedawc? lub konsultantem, zadaj?c pytania, prowadz?c rozmow?. Ma na celu automatyzacj? komunikacji i tworzenie spersonalizowanych do?wiadcze? klientów.
Mened?erowie mog? tu oczekiwa? oszcz?dno?ci kosztów, zwi?kszenia konwersji czy satysfakcji klientów (wy?sze NPS – Net Promote Score). Co wi?cej, AI pozwala na monitorowanie w czasie rzeczywistym intencji u?ytkowników czy tonu ich g?osu.
Zastosowanie #1: Automatyzacja powtarzaj?cych si? procesów
AI przekszta?ca kosztowne, tradycyjnie obs?ugiwane przez Call Center procesy w nawet ca?kowicie samoobs?ugow? rozmow?. Reklamacje, wype?nianie wniosków i formularzy najcz??ciej (w 60-80% przypadków*) wspierane jest przez konsultantów telefonicznie – jest to nie tylko kosztowne dla firm, ale równie? uci??liwe dla klientów. AI-Chatbot s?ucha pyta? i rozumie ich znaczenie dzi?ki wirtualnemu dialogowi, który umo?liwia mapowanie i digitalizacj? istniej?cych procesów.
Zastosowania dla automatyzacji procesów:
- przeniesienie obs?ugi ca?ych procesów na Chatbota np. zg?aszanie szkód/ roszcze? w bran?y ubezpieczeniowej
- wsparcie istniej?cych procesów przez Chatbota np. przed?u?anie terminów p?atno?ci w bran?y finansowej
- umo?liwienie zmian w trwaj?cych umowach dzi?ki dialogowi z Chatbotem np. zmiany taryf telekomunikacyjnych czy energetycznych.
Zastosowanie #2: Wirtualna asysta w zakupach, w tym w wyborze i finalizowaniu koszyka
Ca?kowita automatyzacja procesu sprzeda?owego od zawsze by?a wizjonerskim pomys?em. Technologia wspiera klientów w ca?ym procesie zakupowym. Chatbot mo?e pe?ni? funkcj? np. przedstawiciela handlowego – odpowie na pytania dotycz?ce produktów oraz przeprowadzi u?ytkownika przez transakcje. Klienci zawsze potrzebuj? wsparcia w procesie decyzyjnym i zakupowym – wyja?nie? dotycz?cych produktów lub us?ug oraz ich cech. Brak mo?liwo?ci szybkiego uzyskania informacji prowadzi do rezygnacji z zakupu i porzucenia koszyka. Rozwi?zaniem jest technologia Conversational AI, która mo?e teraz pomóc w kontekstowym wsparciu procesu zakupowego. Istnieje mo?liwo?? pe?nej integracji z katalogiem produktów.
Zastosowania dla sprzeda?y:
- wdro?enie Chatbota do ju? istniej?cych kana?ów komunikacji np. czat na stronie internetowej, rozwi?zanie ch?tnie wykorzystywane przez firmy us?ugowe
- umo?liwienie kontaktu poprzez mobilne aplikacje np. Messengera, cz?sto wdra?ane przez marki odzie?owe, które chc? by? w sta?ym kontakcie z u?ytkownikami
- integracja sprzeda?y z Voicebotami np. przez wykorzystanie Google Asystenta.
Zastosowanie #3: Uzupe?nienie tradycyjnych Call Center o samoobs?ugowe kana?y digital, w tym komunikacj? na czacie czy Messengerze
Poprzez dodanie automatycznego czatu lub funkcji rozpoznawania mowy do IVR lub Call Center firma mo?e zmniejszy? liczb? po??cze? telefonicznych na infolini? nawet o 30%*. Dobrze znane systemy IVR mog? by? skuteczne, ale s? nieakceptowane przez klientów, którzy musz? sp?dzi? kilka czy kilkana?cie minut na s?uchawce, aby dowiedzie? si? jak rozwi?za? swój problem. W efekcie to do Call Center sp?ywaj? liczne, powtarzaj?ce si? po??czenia. Rozwi?zania oparte o AI, w tym Voiceboty lub Chatboty, w swoim dzia?aniu korzystaj?ce z rozpoznawania mowy lub wirtualnych dialogów, mog? by? dodawane do prawie ka?dego Call Center i wspomaga? kluczowe wska?niki KPI (FTR, Hold Time czy NPS).
Zastosowania dla Call Center:
- wykorzystanie AI w celu minimalizacji po??cze? telefonicznych i optymalizacji czasu i kosztów np. du?e Call Center mog? obs?ugiwa? powtarzaj?ce si? zapytania automatycznie, deleguj?c konsultantów jedynie do bardziej skomplikowanych spraw.
Zastosowanie #4: Wykorzystanie potencja?u Asystentów G?osowych
Chatboty G?osowe i Asystenci Domowi to nowi sprzedawcy i agenci obs?ugi klienta. Marki staraj? si? zyskiwa? na rozwoju Asystentów G?osowych, które niebawem stan? si? #1 w relacjach na linii cz?owiek-maszyna. Firmy nie s? jednak gotowe do dzielenia si? danymi swoich u?ytkowników lub danymi z wewn?trznych systemów IT z Amazonem, Google czy Baidu. W?a?nie dlatego decyduj? si? na w?asne rozwi?zania – Wirtualny Asystent od InteliWISE jest w 100% w?asno?ci? firmy i jest kontrolowany przez przedsi?biorstwo oraz komunikuje si? z interfejsem g?osowym Google, Amazona lub innego dostawcy.
Zastosowania dla Asystentów G?osowych:
- wdro?enie Asystentów G?osowych dla minimalizacji zaanga?owania klientów w rozwi?zanie problemu/ osi?gni?cie celu np. firmy umo?liwiaj? klientom sk?adanie b?yskawicznych zamówie? w trakcie wykonywania innych czynno?ci wymagaj?cych uwagi np. w drodze samochodem do pracy.
Zastosowanie #5: In-app support – wspieranie konwersji us?ug niskomar?owych obs?ugiwanych przez aplikacje mobilne
Przeci?tny koszt obs?ugi pojedynczego zapytania przez Call Center to 3-5 z?. Je?li aplikacja mobilna ma za zadanie sprzedawa? lub wspiera? masow? us?ug? o mar?y ni?szej ni? kilka z?otych, ca?y projekt mo?e nie by? op?acalny. W takiej sytuacji to w?a?nie zautomatyzowany (tzw. self-careowy) system odpowiedzi jest najbardziej op?acalnym dla firmy sposobem wsparcia transakcji mobilnej. Rezerwacje czy ma?e zakupy (np. dzielenie si? us?ugami) poprzez aplikacje maj? zbyt nisk? mar??, aby uzasadni? koszt pojedynczego wsparcia rzeczywistego konsultanta. Idealnym rozwi?zaniem staje si? Chatbot wspierany AI, udzielaj?cy natychmiastowych odpowiedz na pytania, b?d? – w przypadku bardziej skomplikowanych pyta? – Czat Hybrydowy InteliWISE – wspierany przez konsultanta. Takie rozwi?zanie pozwala na obni?enie pojedynczego kosztu obs?ugi incydentu lub problemu do nawet poni?ej 10 groszy – konkurencyjnego wi?c wobec kosztów obs?ugi przez Call Center.
Zastosowania dla In-app support (wsparcia w aplikacjach):
- zapewnienie niskokosztowego, wysoce zautomatyzowanego wsparcia dla aplikacji mobilnych nastawionych na masowe transakcje, np. spraw zwi?zanych z obs?ug? kart p?atniczych w bran?y finansowej, rezerwacji itp.
Zastosowanie #6: Intuicyjne dla pracowników wsparcie dzia?ów HR i Helpdesków
Pozyskiwanie pracowników na rynku jest coraz bardziej kosztowne. Tak?e pracownicy w rosn?cym stopniu wykorzystuj? nowe kana?y, w tym Facebooka, do za?atwiania spraw HR-owych. Proces rekrutacji lub komunikacja pracowników mog? by? wspierane przez Chatboty – w obszarach zwi?zanych z p?acami, urlopami czy uzupe?nieniem wymaganych formularzy, zazwyczaj generuj?cych powtarzaj?ce si? pytania pracowników/ kandydatów do pracy. Zwyk?e, telefoniczne wsparcie kadrowo-informacyjne jest kosztowne i nieefektywne, szczególnie w przypadku m?odych pracowników, oczekuj?cych natychmiastowej reakcji – wychowanych przez internet, daj?cy b?yskawiczne odpowiedzi na zadane pytania. Firmy ch?tnie inwestuj? wi?c w Chatboty Rekrutacyjne dla szybkiej selekcji kandydatów czy Wirtualnych Asystentów HR lub Helpdesku, wykorzystywanych w wewn?trznych komunikatorach (np. Slack).
Zastosowania dla kadr:
- wsparcie rekrutacji, wdro?enie Chatbotów Rekrutacyjnych dla natychmiastowych reakcji na zapytania kandydatów do pracy, ch?tnie wykorzystywane przez rynkowych gigantów
- u?atwienie pracownikom komunikacji wewn?trznej przez Chatboty kadrowe lub wspieraj?ce dzia?y IT zintegrowane z firmowymi systemami IT.
Sze?? powy?szych przyk?adów od InteliWISE, nie wyczerpuje wszystkich zastosowa?, ale pokazuje te, w których prezesi, dyrektorzy czy kierownicy mog? uzyska? sprawdzone korzy?ci z inwestycji (ROI). Wykorzystanie AI mo?e by? relatywnie szybkim sposobem na automatyzacj? i wzrost wydajno?ci firm. Wi?kszy projekt transformacyjny z wykorzystaniem AI w przedsi?biorstwie warto rozpocz?? od analizy przedwdro?eniowej, któr? eksperci przygotuj? w oparciu o dotychczas zrealizowane projekty oraz najlepsze ?wiatowe praktyki. Zagwarantuje to najbardziej zoptymalizowane dopasowanie rozwi?za? i technologii do specyfiki firmy.
