建立在預先訓練的大型語言模
代理關閉案例後，他們可能會輸入案例註釋，但這些註釋可能會丟失在以太中，其他代理最終可能會從頭開始解決類似的問題，而不知道他們的同事已經解決了它。去年，近一半的客戶將糟糕的服務體驗視為他們更換品牌的主要原因，因此公司面臨著尋找更好的前進方向的壓力。
最近，圍繞 OpenAI 開發的生成人工智慧 (AI) 模型 ChatGPT 引起了許多 菲律賓 WhatsApp 號碼數據 熱議。 GPT 和 Anthropic 和 Bard 等其他生成式 AI 模型型之上，可協助使用者根據基於文字的提示創建獨特的文字、圖像和其他內容。結合 Salesforce 在 AI 領域的長期專業知識，生成式 AI 模型將改變客戶服務的遊戲規則，幫助公司更有效率地運營，對客戶請求做出更富同理心的回應，並更快地解決案例。
在 2023 年 3 月的TrailblaxerDX活動中，我們分享了有關 Salesforce 生成式 AI 未來的更多信息，包括 Einstein GPT 。
服務的生成式人工智慧會是什麼樣子
我們已經看到了人工智慧對服務的影響。大約七年前，Salesforce 推出了Einstein for Service，為客服人員提供人工智慧驅動的功能。其中包括推薦的下一個最佳行動和對客戶詢問的回應，以及自動案例總結。生成式人工智慧即將把服務營運的效率和個人化提升到一個新的水平。
生成式人工智慧即將把服務營運的效率和個人化提升到一個新的水平
透過將生成式人工智慧分層到 Einstein for Service 和Customer 360上，我們將能夠自動為代理程式產生個人化回應，以便快速向客戶發送電子郵件或訊息。我們將能夠在公司每位代理商撰寫的所有案例筆記中訓練人工智慧，自動生成知識文章草稿供人工審閱，從而大大縮短創建知識的時間，並更輕鬆地使文章保持最新狀態。全公司知識的相關性和品質的提高將使自助服務入口網站和聊天機器人變得更有價值，使人工代理商能夠花更多的時間深入解決複雜的問題並建立長期的客戶關係。
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我們也將看到生成式人工智慧在現場服務 中為第一線服務團隊和客戶帶來的好處。一線工作人員將透過自動化報告節省現場時間。人工智慧產生的指南將幫助新員工和承包商快速入職，並透過持續的學習資源提高技能。客戶將能夠透過知識庫文章自行解決常見問題。
目前的生成模型浪潮非常強大，但在少數情況下，它們可能會產生有偏見甚至有害的輸出，以及捏造的事實（稱為「幻覺」）。這就是為什麼在可預見的未來，讓人工審閱者（無論是服務代理還是知識專家）了解情況將非常重要。鑑於與生成式人工智慧相關的廣泛機會和挑戰，Salesforce最近發布了可信賴生成式人工智慧開發的五項指南，並解釋了生成式人工智慧在企業技術中的潛力以及如何平衡這種變革性技術與現實和風險。
超強大的聊天機器人
在Einstein功能之上分層生成人工智慧將自動創建更智慧、更個人化的聊天機器人回應，這些回應可以深入理解、預測和回應客戶問題。這將為細緻的客戶查詢提供更明智的答案，有助於提高首次解決率。透過生成式人工智慧利用客戶解析數據來分析對話情緒和模式，服務組織將能夠推動持續改進、識別趨勢並加速機器人培訓和更新
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