أصبحت برامج الدردشة أو روبوتات المحادثة التفاعلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أو ما يُطلق عليها اسم «تشات بوت» (ChatBot) شائعة الاستخدام، خصوصاً في مجال خدمة العملاء. تقدم تلك التقنيات الدعم الفوري والإجابة عن الاستفسارات وتوجيه المستخدمين خلال مختلف المعاملات. لا يؤدي ذلك فقط إلى تحسين أوقات الاستجابة، بل يضمن أيضاً تقديم خدمات شخصية تفاعلية وفعالة.
في حديث خاص لـ«الشرق الأوسط» يقول بدر الكالوتي رئيس النمو والعمليات لمنطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا في «باينانس»: «يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تعديل واجهة المستخدم وتجربته لتلبية التفضيلات والسلوكيات الفردية، كإبراز الميزات الأكثر استخداماً أو تبسيط التصفح بناءً على تفاعل المستخدم مع المنصة».
اتخاذ القرار بناءً على البيانات
يعالج الذكاء الاصطناعي ويحلل كميات هائلة من البيانات التي تنتج عن تعاملات المستخدمين لتعزيز عملية اتخاذ القرار لديهم. كما يمكن أن يؤدي هذا التحليل إلى تقديم خدمات أكثر تخصيصاً واستراتيجيات تسويق تستهدف شرائح محددة، وبالتالي إيجاد تجربة مستخدم محسَّنة بالكامل.
ويشرح بدر الكالوتي في حديث لـ«الشرق الأوسط» أن حلول خدمة العملاء لدى «باينانس»، التي تعمل من خلال تقنيات روبوت الدردشة «chatbot» قادرة على حل أكثر من 75 في المائة من استفسارات المستخدمين التي يتم تلقيها يومياً. هذا يعني أنه يتم الاستجابة لغالبية استفسارات المستخدمين بكفاءة، دون الحاجة إلى مزيد من المساعدة.
حماية بيانات العملاء
تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي إمكان الوصول إلى كميات هائلة من البيانات لتعمل تلك الأنظمة بفعالية. ولضمان تحقيق عنصر الأمن، يجب تنفيذ سياسات وتدابير معينة بشأن كيفية تخزين هذه البيانات ومعالجتها وحمايتها من الانتهاكات المحتملة أو الوصول غير المصرَّح به.
وللتغلب على هذه التحديات، يرى بدر الكالوتي في حديثه لـ«الشرق الأوسط» أنه «يتوجب على الشركات التركيز على تنفيذ تدابير قوية لحماية البيانات، وضمان الامتثال التنظيمي، والتدقيق المنتظم لأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها للتحقق من التحيز والإنصاف». ويضيف: «على الشركات الامتثال للوائح حماية البيانات المختلفة، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات في أوروبا. أيضاً هناك عنصر التحيز والإنصاف حيث يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعلُّم عن غير قصد وتكرار التحيزات الموجودة في بيانات التدريب الخاصة بها. وقد يؤدي هذا إلى تقديم معاملات غير عادلة أو تمييز بعض فئات العملاء»، بحسب قوله.
حقائق
التقنيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتعزيز تفاعل العملاء
• معالجة اللغة الطبيعية: تساعد على فهم لغة الإنسان ومعالجتها.
• التعلُّم الآلي: يحلل بيانات العملاء التاريخية ويحدد الأنماط والاتجاهات.
• التعلم العميق: يستفيد من الشبكات العصبية لتعلم ومعالجة كميات كبيرة من البيانات.
• الشبكات التوليدية المتعارضة: تُستخدم في المهام التوليدية (الذكاء الاصطناعي التوليدي).
• تحليل المشاعر: يُستخدم لتحديد مشاعر العملاء بناء على الإشارات التي يظهرونها أثناء التفاعل.
الذكاء الاصطناعي ورضا العملاء
استنادا إلى استطلاع حديث أجرته «غارتنر» عبر الإنترنت شمل أكثر من 2500 مدير تنفيذي، أشار 38 في المائة من المُستطلَعين إلى أن تجربة العملاء والمحافظة عليهم هي الهدف الأساسي لاستثماراتهم في الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي، وأضافت «غارتنر» أن 26 في المائة من المُستطلَعين قالوا إنهم سيستخدمون الذكاء الاصطناعي لتنمية الإيرادات.
يقول أحمد درة رئيس المبيعات وحلول العملاء في شركة «أفايا» في الشرق الأوسط وتركيا وأفريقيا في حديث لـ«الشرق الأوسط»: «إنه في حال تم تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي بالطريقة الصحيحة، فبالإمكان إدخال حلوله ضمن عمليات خدمة العملاء، ويمكن أن يكون له تأثير كبير على تجربة العملاء بشكل عام. عندما تتوفر استراتيجية مناسبة وعمليات متكاملة».
بيانات العملاء التي يحللها الذكاء الاصطناعي
يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل السلوكيات التي يتم تسجيلها ضمن قنوات الاتصالات الرقمية المختلفة، والتفاعل الاجتماعي، والموقع الجغرافي، والمعاملات التي تم القيام بها سابقاً، إضافة إلى الأوقات المفضلة، والمشاعر وكثير من المعلومات الخاصة بالعملاء.
ويوضح أحمد درة لـ«الشرق الأوسط» أن للمساعدين الافتراضيين دوراً في تحسين وقت الاستجابة المتعلقة باستفسارات العملاء عبر أي قناة اتصال وفي أي وقت، دون الحاجة إلى انتظار إجابة من موظف فعلي. ساعدت هذه الحلول أيضاً في تبسيط رحلة الخدمة الذاتية استناداً إلى روبوتات الدردشة الصوتية، وتمكين العملاء من استخدام لغتهم للاستعلام عن خدمة معينة، بدلاً من الاضطرار إلى الانتظار والاستماع إلى جميع الخيارات المتاحة.
لطالما شكلت أوقات الانتظار الطويلة تجربة مزعجة ومحطبة للعملاء. إلا أن الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين في خدمة العملاء، خصوصاً لدى الشركات المالية والتأمين، ساعدت كثيراً وبشكل إيجابي. يمكن لهذه الأنظمة الذكية توفير ردود فورية على استفسارات العملاء، ومساعدتهم في إدارة الحسابات، وتوجيههم خلال العمليات المعقدة. من خلال أتمتة المهام الروتينية، تحرر حلول خدمة العملاء التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي العميل البشري، للتركيز على التفاعلات الأكثر تعقيداً، مما يعزز جودة خدمة العملاء بشكل عام.
