虽然人工智能确实可以帮助您扩展客户服务帮助中心，但当前的技术也存在一些缺点。这些是：
- 幻觉——尽管人工智能变得更加准确，但它仍然会给出错误的信息。大多数公司通过启用 RAG来解决这个问题。
- 缺乏同理心——人工智能有时会给出与您的品牌基调不符的机械答案。这可以通过适当的微调和训练来标准化。
- 安全风险——人们对人工智能的数据使用存在一定程度的担忧。为了缓解这些担忧，最好选择优先考虑安全性并获得 SOC2、GDPR、HIPAA 和其他机构认证的供应商。
- 可靠性——人工智能系统（以及一般软件）可能会偶尔出现停机。签署 SLA 时，确保停机时间最短至关重要。
- 人工智能偏见——人工智能在执行复杂任务时可能会表现出偏见。选择无缝的机器人与人类交接系统对于最大限度地减少这 菲律宾号码数据 些情况至关重要。
尽管存在这些缺点，但人工智能仍然为客户服务带来了巨大的希望。正如我们所指出的，已经创建了多种方法来解决这些缺点。
最后的想法
快速了解生成式人工智能如何改变客户服务帮助中心并提高支持效率。立即观看以了解关键要点！
虽然在客户服务帮助中心使用人工智能并不罕见，但随着生成式人工智能应用程序的出现，人工智能的适应性得到了大幅提升。这些应用程序实现了类似人类的对话，可以大规模解决客户的问题。
生成式人工智能可以全天候使用，并大规模 ai 管理机器学习数据集 解决重复查询，使企业更容易扩展其客户服务运营。
然而，如果没有任何技术 人工智能在客户服务方面的缺点经验，实施 AI 可能会很困难。因此，我们引入了 IDEA 框架，您可以在其中：
- 确定客户需求
- 进行数据分析
- 为小型客户群实施人工智能
- 添加内容并重新训练
该框架允许企业在其客户
服务功能中添加和扩展生成性 消费者数据 人工智能。
企业还需要谨慎对待人工智能应用的潜在缺点。然而，尽管存在这些缺点，在客户服务中使用生成式人工智能还是有意义的。这是在不进行大量投资的情况下扩展功能并获得更好收入的最佳方法之一。