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Poiché l'esperienza dei clienti è diventata sempre più considerata come un terreno di battaglia competitivo fondamentale, un centro di supporto globale con intelligenza artificiale diventa un componente critico che le aziende di quasi tutti i settori non possono permettersi di trascurare. La soluzione proposta in questo report tecnico è stata dimostrata per supportare l'offerta di esperienze clienti eccezionali di questo tipo e la sfida è ora quella di garantire che le aziende stiano adottando misure per modernizzare l'infrastruttura e i flussi di lavoro dell'ai.
Le migliori implementazioni dell'ai nel servizio clienti non devono sostituire gli agenti umani. Piuttosto, l'ai può consentire loro di creare esperienze eccezionali con i clienti attraverso analisi del sentimento in tempo reale, escalation delle controversie e calcolo affettivo multimodale per rilevare indizi verbali, non verbali e facciali con i quali modelli ai completi possono fornire consigli su larga scala e integrare ciò che un singolo agente umano potrebbe non essere presente. L'ai può anche fornire una migliore corrispondenza tra un particolare cliente e gli agenti attualmente disponibili. Utilizzando l'ai, le aziende possono estrarre il prezioso sentimento dei clienti riguardo alle loro opinioni e impressioni sui prodotti, i servizi e l'immagine del marchio del provider.
La soluzione può anche essere utilizzata per costruire dati Time-Series per gli agenti di supporto che fungono da metriche di valutazione obiettiva delle performance. I sondaggi convenzionali sulla soddisfazione dei clienti spesso non hanno risposte sufficienti. Raccogliendo il sentimento a lungo termine dei dipendenti e dei clienti, i datori di lavoro possono prendere decisioni informate in merito alle performance degli agenti di supporto.
La combinazione di NetApp, SFL Scientific, framework di orchestrazione open-source e NVIDIA riunisce le più recenti tecnologie come servizi gestiti con grande flessibilità per accelerare l'adozione della tecnologia e migliorare il time-to-market per le nuove applicazioni ai/ML. Questi servizi avanzati vengono forniti on-premise e possono essere facilmente trasferiti per ambienti cloud-native e architetture di implementazione ibride.