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Genesys推出人工智能预测与排班劳动力管理应用

2018-11-23 17:26:10 来源:EEWORLD

【大比特导读】全球领先的全渠道客户体验和联络中心解决方案提供商Genesys® 日前推出人工智能预测与排班劳动力管理应用,属业内首例。借助Genesys自动化预测与排班系统,企业可以自动制定出最佳员工排班表,速度和准确性都实现了前所未有的提升,大幅节省了人员配置的时间和成本。

全球领先的全渠道客户体验和联络中心解决方案提供商Genesys® 日前推出人工智能预测与排班劳动力管理应用,属业内首例。借助Genesys自动化预测与排班系统,企业可以自动制定出最佳员工排班表,速度和准确性都实现了前所未有的提升,大幅节省了人员配置的时间和成本。自动化预测与排班是Genesys推出的冬季创新项目中的一项标志性技术,该项目旨在通过人工智能和自动化解决方案帮助员工提升工作效率与业务绩效。

Genesys推出人工智能预测与排班劳动力管理应用

Genesys首席产品官Peter Graf表示:“Genesys的一体化平台能够帮助各类规模企业实现整体人工智能战略。基于语音机器人、聊天机器人、劳动力管理、预测分析等技术,我们在冬季创新项目中推出了一系列创新应用,全面践行我们做出的发展人工智能的承诺。更令人兴奋的是,我们的各项人工智能创新应用可相互协同工作,共享数据洞察,极大地丰富了客户和员工体验,优化了业务结果。”

Call Centre Helper最近有研究表明,如今,50%以上的企业还在用费力的人工方法为客服、销售与市场营销等面向客户的部门预估需要的员工人数,制定员工排班表。

自动化在工作场所中的应用

Genesys自动化预测采用25 种以上的方法对参数做出比较,然后对数十万种方案做出评估。只需轻轻一点,即可在不到30秒的时间里生成最佳方案。而其他同类产品比较参数时通常只是基于三种方法,并且还需要等待数小时甚至数天才能得出结果。Genesys自动化预测是目前市场上最为准确的解决方案,准确率高达95% - 97%,远远高于行业标准。

与自动化预测相似,Genesys自动化排班系统同样是基于人工智能模型制定员工排班表,速度是传统方法的60倍。只需短短几分钟,企业即可创建出最佳排班表,比其他厂商基于规则的老旧算法快了几个小时。作为这一领域的革命性创新,Genesys自动化排班能够帮助联络中心的工作计划员同时比较多个排班方案,并针对临时的人员变化随时做出调整。

研究公司Ovum客户交互首席分析师Ken Landoline表示:“Genesys的自动化预测与排班系统无疑是一项变革性的创新。旧的预测与排班流程不但费时费力,还经常会出现人为错误。Genesys自动化预测与排班解决方案彻底改变了这一老旧的流程,可以使员工抽出时间从事更高效益的任务。此外,它还会使企业从中大大获益——既能提高工作效率,减少闲散座席,又可以减轻员工工作量,优化客户交互结果。”

在接下来的几个月里,Genesys 将陆续推出数百项冬季创新应用。Genesys自动化预测与排班系统作为其中的一项云服务,可与Genesys PureCloud®、PureConnect™和 PureEngage™平台实现集成。这种云端交付方式可使企业轻松、快速部署解决方案,享受到Genesys推出的新服务和新功能。

数项冬季创新应用的核心部分均为Genesys的人工智能平台Kate,该平台能够使企业将人工智能技术全面整合到自己的基本架构当中。其他几项Kate赋能的顶尖创新应用是:

自动化座席——使用Genesys本地机器人或者谷歌联络中心AI和亚马逊Lex等第三方语音机器人和聊天机器人,通过电话、智能扬声器、笔记本电脑、平板电脑、应用程序等所有渠道与客户展开自动化交互。

自动化座席助理——为提升员工体验,人工智能虚拟助理可以倾听对话并自动显示所需信息,或为座席提供下一步最佳行动,帮其实时解决客户问题。

预测性交互,转化潜在客户—— 基于机器学习技术,预测结果评分系统能够帮助企业更好地掌握并打造潜在客户的交互历程。在适当时候,企业可以通过聊天、回电或者产品信息推送等方式联络潜在客户,促成更多销售,进而提升投资回报率。

预测性路由与绩效DNA——通过整合绩效DNA与基于机器学习技术的预测性路由,显著提升员工与客户匹配能力。除通话处理时间等因素外,员工知识、客户反馈、个人需求、绩效历史等其他众多复杂参数也被囊括进来。

此外,该系统已与顶尖消息传递应用实现集成,助力企业轻松采用该渠道展开交互,同时Genesys的语音机器人、聊天机器人等自动化应用显著提升了工作效率。PureCloud客户可通过LINE、Twitter和Facebook与消费者展开交互。此外,继苹果商务聊天、微信、LINE、Facebook、Twitter之后,PureEngage现已搭载WhatsApp应用。

本文由大比特资讯收集整理(www.big-bit.com)

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