AI az ügyfélszolgálatban – közel 50% időmegtakarítás
Az ügyfélszolgálat minden, nagy ügyfélkörrel rendelkező vállalat számára kritikus terület: a gyors, pontos és ügyfélbarát kommunikáció közvetlen hatással van az elégedettségre, a márka megítélésére és a működési hatékonyságra. Az utóbbi években a mesterséges intelligencia (AI) robbanásszerű fejlődése új lehetőségeket teremtett az ügyfélszolgálati folyamatok optimalizálására is.
Mely szektorokban lehet ez releváns? Bárhol, ahol ügyfélszolgálati tevékenységet végeznek. Tipikusan ilyen a bank-, a biztosítási, a távközlési, a közüzemi szolgáltatói szektor – vagy akár a közigazgatás is.
Most egy nagy energiaszolgáltató példáján mutatjuk be, hogyan hasznosítható az AI az ügyfélszolgálatban.
AI az ügyfélszolgálatban: az első lépések
A nagy nyelvi modellek, például a ChatGPT megjelenésével ennél a cégnél is lehetőség nyílt arra, hogy nagyvállalati ügyfélszolgálati környezetben is kipróbálják ezeket az eszközöket a munka hatékonyabbá tétele céljából.
Az ügyfélszolgálaton belül is a panaszkezelést választották ki – ez két szempontból is kiemelt terület:
- egyrészt az ügyfélelégedettségre gyakorolt komoly hatása miatt – hiszen az elégedetlen ügyfél veszélyt jelent a cég reputációjára
- másrészt a panaszok nagy száma miatt – például a bankszektorban előfordulhat, hogy havonta akár 8-10 ezer panasz érkezik, amelyeket törvényben meghatározott időn belül kezelni kell
Fontos tudni, hogy az ügyfélpanaszok nagyon nehezen normázhatók: nincs két azonos panasz, mindegyik valamilyen módon egyedi.
Az első lépésben felmérték a panaszkezelési folyamatot, amely tipikusan így néz ki:
- Az ügyfél valamilyen csatornán (telefonon, levélben, emailen vagy online) bejelenti a panaszt, amely megérkezik az ügyfélszolgálat kifejezetten panaszkezeléssel foglalkozó csoportjához.
- A panaszt továbbítják a megfelelő szakterületnek, ha az ügyfélszolgálat nem tud azonnali választ adni. Sok esetben azért nincs arra lehetőség, hogy az ügyfélszolgálat azonnal válaszoljon, mert olyan szakmai válaszra van szükség, amely nem az ő kompetenciája. (Például, ha az adott területen áramszünet volt, akkor az ügyfélszolgálat nem tudja megmagyarázni, hogy miért volt áramszünet, ezért meg kell kérdeznie azt a területet, aki felelős a hálózatért.)
- A szakterület megfogalmazza a szakmai állásfoglalást – természetesen olyan szaknyelven, amely megállja a helyét mind jogszabályi, mind pedig üzletszabályzati szempontból, és ezt visszaküldi az ügyfélszolgálatnak.
- Az ügyfélszolgálat ügyfélbarát nyelvre fordítja a választ és visszaküldi az ügyfélnek. Fontos, hogy az ügyfél is értse azt, hogy miért volt a lakóhelyén áramszünet – mert ha azt a szakzsargont kapja válaszul, amelyet a mindennapokban a cégek használnak (akár a bankszektorban, az energetikában vagy a távközlésben), akkor a válasz jó eséllyel nem lesz érthető a számára.
Célként tűzték ki, hogy a válaszadás ne csak pontos, hanem gyors is legyen. Tehát amikor az ügyfél panaszt tesz, akkor ott nagyon fontos, hogy minél gyorsabban tudjanak reagálni a megkeresésére – ezt legtöbbször törvényben megszabott határidők szabályozzák.
AI-támogatott megoldás a panaszkezelésben
A kifejlesztett AI-alapú megoldás képes gyorsan előállítani (előzetes) válaszokat az ügyintézők számára, figyelembe véve a jogszabályi és üzletszabályzati előírásokat. Ugyanakkor az AI nem helyettesíti az emberi döntést, hanem segíti az ügyintézők munkáját:
- lerövidíti a válaszadási időt
- biztosítja a szakmai és ügyfélbarát kommunikációt
- tehermentesíti az ügyintézőket
Fontos kiemelni, hogy az AI javaslatot tesz a válaszlevélre, de nem küldi el azt az ügyfélnek – így az ügyintézőnek van lehetősége a szöveget módosítani, mielőtt elküldené, tehát megmarad a humán kontroll.
Technológiai háttér: hogyan épült fel a rendszer?
A megoldást Microsoft Azure felhőben építették fel, JavaScript alapú backenddel és HTML-alapú belső webes felhasználói felülettel az ügyintézők számára.
A RAG (Retrieved Augmented Generation) technológia garantálta, hogy az AI csak az előre megadott dokumentációt vegye alapul a válaszok megfogalmazásánál, ne „költsön hozzá” más forrásból, ne „hallucináljon”.
A csak a megfelelő kör (tehát a panaszkezelési ügyintézők) számára való hozzáférést a Microsoft Entra ID szolgáltatás biztosította.
Fontos szempont volt a kockázatmenedzsment és compliance, valamint a rendszer szigetszerű működése is: az AI nem kap közvetlen hozzáférést kritikus rendszerekhez, így minimalizálva a hibákat és az adatbiztonsági kockázatokat.
Végül, biztosítani kellett azt is, hogy a rendszer ne legyen részrehajló, ne használjon oda nem illő nyelvezetet.
A rendszer fejlesztését agilis módon végezték: az első működőképes verziót kiadták tesztelésre néhány ügyintézőnek, és az ő visszajelzéseik alapján finomhangolták a rendszert – ilyen volt például a rendszer által használt terminológia módosítása.
A fejlesztés és bevezetés egy átlagos nagyvállalati fejlesztési projekthez képest kifejezetten gyorsan, három-négy hónap alatt végbement: lényegében egy nyelvi modellt kellett az Azure felhőből telepíteni és egy belső felhasználói felületet hozzáfejleszteni, majd tesztelni és finomhangolni.
Mérés és eredmények
Egy AI-alkalmazás hatékonyságát több KPI segítségével lehet mérni:
- Költségmegtakarítás: alacsonyabb működési költségek (OPEX)
- Hatékonyság: gyorsabb válaszadás az ügyfeleknek
- Produktivitás: egy nap alatt több ügy kezelése
- Elégedettség: NPS- (Net Promoter Score) mérés az ügyfelek visszajelzése alapján
- Return on Investment (ROI): gyors megtérülés az erőforrás-befektetés után – cél a pénzügyileg fenntartható alkalmazás bevezetése
Az AI-támogatott megoldásnak köszönhetően a korábban átlagosan 8–10 napot igénybe vevő válaszadási folyamat 3–5 napra csökkent.
Az AI használata ráadásul nemcsak a gyorsaságot növelte, hanem az ügyfélelégedettséget is javította: az NPS növekedett azokban az esetekben, amikor az AI írta a válaszlevelet.
Végül, maguk az ügyfelek sem vették észre, amikor (legalább részben) AI-generált válaszokat kaptak a megkeresésükre.
Tanulságok
A rendszer használatba vétele után az alábbi tanulságok fogalmazhatók meg:
- Az AI az ügyfélszolgálatban sem helyettesíti az emberi munkát, hanem hatékonyan támogatja azt. Továbbra is fontos marad az ügyintézői kontroll, a human-in-the-loop.
- Fontos a pilot-tesztelés és a folyamatos finomhangolás, az ügyintézői visszajelzések integrálásával.
- Nagyvállalati környezetben kiemelt figyelmet kell fordítani a jogi, etikai és compliance kérdésekre.
- Még a bevezetés előtt fontos azt felmérni, hogy egy AI-eszköz milyen hatást gyakorolhat más rendszerek működésére – a kockázatok kiküszöbölése céljából például ez az AI-asszisztens szigetszerűen működött, nem volt közvetlenül bekapcsolva más rendszerekbe.
Az Ön cégénél is lenne lehetőség az ügyfélszolgálat támogatására, hatékonyabb működtetésére? Miért ne beszélgessünk erről egy kávé mellett?
