Miért van szükség a Chat GPT-re a chatbotokban?

Forgatókönyvek szöveges neurális hálózatok használatához a chatbotok esetében

A Research Methods in Applied Linguistics folyóiratban nemrég megjelent tanulmány szerint még a nyelvészek is csak az esetek 39%-ában voltak képesek megkülönböztetni a mesterséges intelligencia vagy az ember által generált tudományos szövegeket.

De ez azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia úgy tud kommunikálni, mint egy ember az online levelezésben? A generatív szöveges neurális hálózatokon alapuló chatbotok fejlesztői úgy gondolják, hogy lehet, de nem szabad.

A tény az, hogy egy személy szinte tökéletes utánzása a „ rettenetes völgy” hatás kialakulásához vezethet — ellenségeskedéshez minden mesterséges entitással szemben, amely kis mértékben különbözik az élő alanyoktól. Ehelyett azt javasolják, hogy a chatbotokat kevésbé robotizálják.

A Chat GPT használata a chatbotok létrehozásában nem csak az olyan kommunikáció jellemzőket tesz lehetővé, mint a kreativitás, a kontextus megértése és a természetes társalgási folyamat közelebb hozása az emberihez, hanem más módon is segíti a fő cél: az ügyfélszolgálat javításának elérését.

Elmondjuk, hogyan lehet még hasznosabb egy szöveges neurális hálózat chatbotokban való megvalósítása:

Az ügyfelek hangulatának figyelése

A neurális hálózatok alapján nagy nyelvi modellek (LLM, Large Language Models) készülnek, amelyek hasznosak lehetnek a chatbotban adott válaszok utáni ügyfélelégedettség felmérésére. Még a szarkazmust is felismerik!

Ha az ügyfelek elégedettsége több egymás utáni robotválasz után is alacsony marad, a rendszer automatikusan bekapcsol egy élő beszélgetőpartnert a beszélgetésbe.

A beszélgetés visszatérése a beszélgetés témájához

Az ügyfelekkel folytatott beszélgetések nem mindig követik a chatbot logikus útját, mivel a beszélgetés élő résztvevői megváltoztathatják a beszélgetés témáját, és váratlan kérdéseket tehetnek fel. Egy neurális hálózat segíthet a beszélgetés visszaállításában azáltal, hogy visszatér egy korábbi szakaszba, ahol a rendszerhez intézett kérés megfogalmazódott. Ez segít érdemi válaszokat adni és a beszélgetést a kliens által kívánt eredményhez vezetni.

Lexikonok készítése a szolgáltató szektor számára

A neurális hálózat segítségével lexikont lehet létrehozni – olyan gyakran használt szimbólumok és kifejezések készletét, amelyeket a vállalkozások robotjaikba ágyaznak, hogy segítsenek nekik megérteni az ügyfelek és az alkalmazottak zsargonját.

A lexikon a tesztnevek rövidítésétől a repülőtéri kódokig bármit lefedhet. Ezután beépíthető chatbotokba, hogy azok egy pillantással megértsék az ügyfelet.

Tippek élő chat ügynökök számára

Mint tudjuk, nehéz esetekben élő munkatársak sietnek a chatbot segítségére. A párbeszéd felgyorsítása érdekében a neurális hálózat az ügyfél kéréseinek a rendelkezésre álló tudásbázissal való szemantikai megfeleltetése, a termékkézikönyvek és a forráshivatkozású internetes keresések alapján tippeket tud adni az alkalmazottaknak.

Az ügyfélút feltérképezése

A neurális hálózatok használatával automatikusan lecsökkentheti az ügyféllel folytatott kommunikáció előzményeit a beszélgetés néhány fő pontjára, majd feltöltheti ezeket az információkat a CRM-be a párbeszéd állapotára vonatkozó megjegyzéssel, hogy jobban megértse az ügyfél útját.

Ezt követően összefoglalhatja ezeket az adatokat, hogy tisztázza, melyik szakaszban merül fel a legtöbb kérdés a vállalattal való kapcsolattartás élményének javítása érdekében.

A jövőben arra számíthatunk, és a Chat GPT-4 már ezt lehetővé teszi, hogy a chatbotok szélesebb körben használnak majd képeket, például bármilyen dokumentum fényképét, hogy szöveges információkat kinyerjenek és ez alapján szolgálják ki az ügyfeleket.

Az elemzők előrejelzései szerint már 2025-ben – többek között a neurális hálózatok segítségével, a chatbotok létrehozásának képességének köszönhetően – a help desk feladatok több mint kétharmada teljes egészében mesterséges intelligencia segítségével, vagy az AI jelentős részvételével végezhető el.