通信自动化：教会机器人听懂人类语言

编者注：最新信息请访问UiPath Communications Mining页面。

业务运行于对话。想想：一天工作若不发信息能推进多远？

客户因需求而联系，同事因任务而沟通。每通对话——电话、邮件、面谈——背后都有工作待做：解决问题或捕捉机会。每条信息在交付卓越服务时都至关重要。

然而，历经几年动荡，业务服务已至崩溃边缘。前所未有的数字通信量持续涌入。员工在客户与同事对话中陷入泥沼。平均员工每周28%时间耗于邮件。近四分之一（22%）称邮件量是想辞职的主因。

精彩对话依然发生：成交、愉悦客户、教育同事。但它们淹没在跟进、确认邮件、更新的汪洋大海中。超负荷员工错过关键信息。客户因等待拉长、请求沉底而愈发沮丧。

联络挑战

企业需进化对话处理方式。要交付卓越服务，应聚焦缩短等待、改善结果。关键是：让服务团队从重复单调请求中解脱，腾出时间聚焦最高价值对话。少些重置密码请求，多些客户一对一深度交流。

自动化一直在解放人类摆脱最讨厌的工作。机器人无处不在——削减浪费、缩短响应、超充生产力。现在该把它们交给服务团队了。估计半数服务台请求复杂度低，一两步即可解决。此类请求是通信自动化的理想切入点。

但有难题。正确回答问题、解决请求，需要真正理解人类语言。机器人长期难以理解对话细微差别。

人类对话自由随性。我们不遵循固定规则说话，不总说真心话。词义随语境截然不同。“友好提醒”未必友好。更有行业黑话外人听不懂。

对话复杂。聊天机器人擅长答FAQ等简单任务。但服务工作常更复杂。复杂查询需要工具：既精准理解客户想要什么，又懂其情绪与紧迫度，还能随客户需求学习进化。

如今训练机器人做事易如反掌。但通信自动化需要“理解”与“行动”双重能力。软件机器人易在请求后执行动作。但你必须确保每次都是正确动作。迄今，这需要人类独有的语境与语义智能。现在，这正在改变。

通信自动化：重塑服务

得益于最新进展，企业可端到端自动化最常见请求与最耗时对话。服务与转型领导者通过结合人工智能（AI）与自动化，融合人类智能与机器学习（ML）改善业务成果，达成此目标。

得益于无代码ML技术，人类服务团队现在能教会机器人理解其业务中发生的对话。例如，UiPath旗下Re:infer让任何员工都能参与训练机器人。通过主动学习过程，员工将其业务特有语言与行话的知识理解传授给机器人。

服务自动化下一阶段是通信挖掘。训练好的ML模型实时监控所有入站通信、跨所有渠道——邮件、在线聊天、通话。然后，ML模型提取最关键信息供分析。

通信挖掘给所有渠道显微镜。内置分析精准告知服务职能全貌。自定义预警实时更新服务质量变化，助你超前应对新发问题。

最关键的是，通信挖掘创造全新信息源以赋能自动化。首次，依赖通信的流程可端到端自动化。

设想客户请求更新地址。通常坐席需阅读客户信息、有时转发他组。随后有人提取关键信息、手工录入相关系统。这是必要流程，却无人享受、客户也不会因你做得好而致谢。

结合AI与自动化，流程近乎即时。通信挖掘扫描信息、自动提取所有关键信息。软件机器人执行所有必要更新。客户更快获请求响应，坐席获释聚焦高价值工作。

现可在企业每个事务性服务复制此自动化。影响巨大。设想拥有数百服务台、数千坐席的大型跨国企业。通信自动化每年可释放数百万工时。数百万小时用于创造价值、服务最重要客户。

理解并行动于服务对话

我们永远需要人类提供最佳服务。通信自动化的价值在于精简通信流程，从而释放宝贵时间，让人类聚焦真正重要的对话。

设想一个业务：无客户需等待数天获回复。员工与客户享受无缝、满意的服务体验。通信自动化是通往全面自动化企业™之路的又一里程碑。

我有幸在FORWARD 5介绍UiPath新成员Re:infer。若想看Re:infer与通信挖掘实战，可观看FORWARD 5我的专场“Meet Re:infer a UiPath Company”回放。在FORWARD 5网站选“Watch the recordings”即可免费观看。

立即注册观看回放。