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対話型エージェント

対話型エージェントとは、顧客からの問いかけに対して登録されたナレッジやAIを用いて自動応答するシステムを指します。

自然言語処理能力を上げてAIをもっと活用しよう

コールセンターへのAI導入では、AIの自然言語処理能力のレベルが回答精度を左右する重要な一つの要因となります。
顧客からのメールでの問合せ内容を、AIが言語処理し、そのテキストの構文を理解した上で、それを意味のある言語として認識をすることです。
自然言語処理能力が高いAIほど自動応答でも正確な回答をすることが可能になります。
また、AIに求められるもう一つの能力として挙げられるのが、膨大な過去のログから同様の応対結果を探し出し、適切な回答を導くことです。
これには、過去の応対ログからその特徴を学習し、どのような質問に対してどのような回答をすべきかということをAI自体が機会学習により学び、成長することが必要となります。過去の多くの良質な対話の情報からの学びが、その後の精度の高い回答に繋がります。

より質の高い顧客対応にはチューニングが必要

AIを利用する上で大切なのが、「チューニング」です。繰り返し顧客との応対内容を学習させ、例えば、「この場合はこのような回答をする」とAI自身が学ぶことで、より質の高い顧客対応ができるようになります。そのためには、AIに適切な学習方法を理解させる必要がありますが、人間の手によって定期的にチューニングを行うことが必要です。AIの精度は顧客との応対を繰り返していくことで徐々に上がっていきますが、AIで補えないところをコミュニケーターが対応するというようにAIと人間の対応を分化させ、AIを上手く有効活用していくことが大切です。

導入事例

楽天証券株式会社 様

クラウド化×見える化で、コールセンターに確かな柔軟性と拡張性を。
BellCloud®の導入と稼働状況を把握するレポートの採用により、顧客満足度の向上を支える基盤を確立。

三井住友カード株式会社 様

NPS®による顧客の声の可視化でコンタクトセンターの改善を加速。
確かな知見を活かしたNPS®調査と深い分析力により、CX向上に向けた課題と改善策の発見に貢献。

ソフトバンク株式会社 様

強固なパートナーシップで共同プロジェクトを推進、受電集約の効果最大化へ。
ソフトバンク様と共に取り組んだ受電集約において、お客様工数削減やコール効率改善を達成。

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