Chatbots技術(shù)帶來(lái)的即時(shí)訊息回復(fù)被視為下一代客戶(hù)服務(wù)的媒介，也越來(lái)越得到企業(yè)的重視，借助這類(lèi)技術(shù)，后臺(tái)客服人員的團(tuán)隊(duì)配置得以減輕，轉(zhuǎn)由聊天機(jī)器人來(lái)解決客戶(hù)方的要求或提問(wèn)。伴隨著 AI 技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)用戶(hù)開(kāi)始關(guān)注 AI 在改善服務(wù)體驗(yàn)中的潛力，期待 AI 能夠提供更高水平的問(wèn)題解決能力。

 Kylie.ai 是一家獲得Y Combinator Fellowship 資助的創(chuàng)業(yè)公司，創(chuàng)始人 Jamasen Rodriguez 和 Sinan Ozdemir 表示，Kylie.ai 能夠了解客戶(hù)投訴時(shí)的不同情境和情緒，并在公司的數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇合適的響應(yīng)方式。

 Kylie.ai 的最大特點(diǎn)在于跨平臺(tái)。使用Kylie.ai 的用戶(hù)需要將其接入到第三方企業(yè)服務(wù)平臺(tái)中，如Zendesk、 Google、 Twitter、SAP 和 Salesforce等，這些平臺(tái)上的信息流涵蓋了企業(yè)和客戶(hù)之間的交流。平臺(tái)接入意味著 Kylie.ai 可以大量接觸到企業(yè)和客戶(hù)的交流信息，在前期，問(wèn)題經(jīng)過(guò)工作人員進(jìn)行審核和處理后由Kylie.ai 進(jìn)行信息回復(fù)，在這一階段 Kylie 雖然并沒(méi)有接觸到核心的信息處理環(huán)節(jié)，但是對(duì)工作人員的處理流程和決策的監(jiān)控是 Kylie 作為 AI 的深度學(xué)習(xí)過(guò)程。經(jīng)過(guò)大量重復(fù)性問(wèn)題訓(xùn)練后，AI 便可以獨(dú)立進(jìn)行客戶(hù)支持工作，對(duì)不同的訴求進(jìn)行自動(dòng)回復(fù)。而這些工作也是跨平臺(tái)的。同時(shí)也能保證24 X 7 的服務(wù)時(shí)效。

 聊天機(jī)器人的數(shù)據(jù)來(lái)源一般是從大量的對(duì)話(huà)中學(xué)習(xí)得來(lái)的，這些對(duì)話(huà)可以沒(méi)有特定的主題，Kylie.ai 的學(xué)習(xí)過(guò)程囊括了大量的商務(wù)交流，很顯然，Kylie.ai 需要面對(duì)的問(wèn)題的情境性更強(qiáng)。

 客戶(hù)支持遠(yuǎn)比簡(jiǎn)單聊天的客服工作復(fù)雜，和chatbots相比，Kylie.ai 將工作能力提升到了另外一個(gè)層級(jí)：

 從內(nèi)容層面上， Kylie.ai 所面對(duì)的信息的將更佳復(fù)雜、量級(jí)也更為龐大。

 對(duì)合作客戶(hù)支持的情境是十分復(fù)雜的，同時(shí)要考慮到各類(lèi)因素。目前這類(lèi)問(wèn)題的響應(yīng)過(guò)程需要客戶(hù)支持人員根據(jù)客戶(hù)要求查詢(xún)資料后，由高級(jí)業(yè)務(wù)人員再作出決定，而現(xiàn)在，借助大量的“學(xué)習(xí)積累”，多個(gè)工作人員的協(xié)作由 Kylie 代替。

 對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，將 AI 應(yīng)用到更寬泛的場(chǎng)景中有諸多便利：

 由于工作人員的工作能力水平對(duì)客戶(hù)支持水平的影響較大，不摻雜情感因素的 AI 技術(shù)能夠幫助企業(yè)剔除這些不可控因素，效率之外更多質(zhì)量

 用 AI 技術(shù)來(lái)完成和客戶(hù)之間的支持對(duì)接意味著團(tuán)隊(duì)的縮減，管理成本的降低

 借助 AI 的協(xié)助，工作人員有更多精力專(zhuān)注那些復(fù)雜問(wèn)題

 雖然愿景美好，但客戶(hù)支持工作的不確定性難以量化，加重 AI 在企業(yè)經(jīng)營(yíng)中的角色對(duì)于企業(yè)運(yùn)營(yíng)而言試錯(cuò)成本高，面對(duì)純理性的 AI，理性的企業(yè)家們或許并不是那么放心。