Tekoälyavusteinen asiakaspalvelun automaatio: mitä tekoäly hoitaa ja mikä jää ihmiselle

Yhden palvelupyynnön käsittelyyn kuuluu monta työvaihetta: viestin lukeminen, aiheen tunnistaminen, taustatietojen tarkistus, vastaaminen ja sovittujen toimien kirjaaminen. Kun samat vaiheet toistuvat kymmeniä kertoja päivässä, pienistäkin kirjauksista kertyy iso työmäärä.

Tekoälyavusteinen asiakaspalvelun automaatio keventää tätä valmistelutyötä. Asiakaspalvelija saa luokitellun yhteydenoton, keskustelun tiivistelmän tai vastausluonnoksen valmiina tarkistettavaksi, ja päätökset jäävät hänelle. Asiakaspalvelu- ja IT-johdolle tärkein kysymys on siksi rajaus: mitkä työvaiheet tekoälylle annetaan, missä ihminen tarkistaa ja miten hyöty osoitetaan.

Mitä tekoälyavusteinen asiakaspalvelun automaatio tarkoittaa?

Sillä tarkoitetaan viestien ja keskustelujen tulkinnan sekä tekstin tuottamisen liittämistä palvelupyynnön käsittelyyn. Automaatio kohdistuu esimerkiksi aiheen tunnistamiseen, puhelun kirjaamiseen ja vastausluonnoksen valmisteluun.

Tekoäly tulkitsee, työnkulun säännöt ohjaavat

Kielitekoäly tunnistaa asiakkaan asian erilaisista sanamuodoista. Laskua koskeva viesti luokitellaan laskutuskysymykseksi, vaikka asiakas ei käyttäisi organisaation omaa sanastoa.

Sääntöpohjainen työnkulku määrittelee, mille työjonolle asia kuuluu ja milloin se siirretään tarkistettavaksi. Kun tulkinta ja toiminta pidetään erillään, vastuut ja poikkeusten käsittely pysyvät selkeinä: tekoälyn tulkintaa voi parantaa koskematta sovittuihin vastuisiin.

Mitä tekoäly voi hoitaa ja mikä jää ihmiselle?

Rajauksessa auttaa kaksi kysymystä: kuinka usein työvaihe toistuu, ja mitä virhe siinä maksaa. Usein toistuva ja helposti korjattava vaihe sopii tekoälylle. Kun virhe vaikuttaa asiakkaan rahaan, sopimukseen tai luottamukseen, päätös kuuluu ihmiselle.

Sama logiikka koskee kaikkia toimialoja, mutta tarvittava taustatieto vaihtelee. Laajakaistayhtiössä yhteydenotto voi koskea liittymän toimitusta, jäteyhtiössä tyhjennyksen toteutumista ja energiayhtiössä laskun erittelyä. Siksi automaation rajaus kannattaa tehdä oman palveluprosessin pohjalta.

Miten tekoäly keventää palvelupyynnön käsittelyä?

Yhteydenottojen luokittelu ja reititys

Automaattinen luokittelu poistaa viestien käsin lajittelun. Tekoäly tunnistaa saapuvan viestin aiheen, ja sovittu reititys ohjaa asian oikealle tiimille. Epäselville tai useaa aihetta sisältäville yhteydenotoille sovitaan oma käsittelykäytäntö, sillä aiheen tunnistaminen ei vielä ratkaise asiakkaan asiaa.

Puheluiden tiivistäminen

Tekoäly muodostaa puhelusta tekstin ja tiivistelmän, joka tallentuu asiakkaan palveluhistoriaan. Asiakaspalvelija tarkistaa olennaiset tiedot sen sijaan, että kirjoittaisi muistiinpanot alusta. Kerroimme litteroinnin toteutuksesta tarkemmin artikkelissa Tekoälyavusteinen puheluiden litterointi operaattorin asiakaspalveluun.

Vastausluonnokset, käännökset ja tekstin viimeistely

Kun käsittelijällä on asian ratkaisuun tarvittavat tiedot, tekoäly voi ehdottaa vastauksen, tiivistää sitä tai auttaa kääntämisessä. Tarkistuksessa olennaista on sisältö: kielellisesti sujuva luonnos voi silti sisältää väärän sopimustiedon tai puuttuvan jatkotoimen.

Miten asiakaspalvelualusta tukee automaatiota?

Tekoälyn ehdotukset ovat hyödyllisiä vasta, kun ne näkyvät samassa paikassa kuin asiakkaan palveluhistoria ja käsittelijän työjono. Softera Horizon kokoaa puhelut, sähköpostit, chatin ja portaalipyynnöt yhteen näkymään, ja asiakaspalvelutyöpöytä tukee myös taustajärjestelmien tietojen hyödyntämistä.

Esimerkki energiayhtiön asiakaspalvelusta: asiakas kysyy sähköpostilla, miksi lasku on edellistä suurempi. Horizon luokittelee viestin laskutuskysymykseksi ja ohjaa sen laskutustiimin jonoon. Käsittelijä näkee samasta näkymästä, että asiakas soitti samasta asiasta viikkoa aiemmin, ja lukee puhelun tiivistelmän. Tekoäly ehdottaa vastauksen, käsittelijä tarkistaa luvut ja lähettää viestin. Mahdollisen hyvityksen arvioi toimivaltainen henkilö.

Toimialakohtaisista käyttötavoista voit lukea lisää artikkelista Softera Horizon jätehuollon palvelupyyntöjen hallintaan.

Miten päätösvalta ja asiakastiedot suojataan?

Päätösvalta säilyy ihmisellä, kun automaation tehtävät ja hyväksyntärajat määritellään selkeästi. Tiimi tarvitsee sovitut käytännöt luonnosten tarkistamiseen, epäselvien tapausten siirtämiseen ja virheellisten tietojen korjaamiseen. Tekoälylle annettavat käyttöoikeudet ja mahdolliset taustajärjestelmätoimet rajataan tehtävän mukaan.

EU:n tietosuoja-asetus edellyttää muun muassa lainmukaista käsittelyä, käyttötarkoituksen rajaamista ja tietojen minimointia. Käyttöönotossa selvitetään tietovirrat, palveluntarjoajien roolit, säilytysajat ja tarvittavat käsittelysopimukset.

Miten asiakaspalvelun tehokkuuden paraneminen osoitetaan?

Hyöty osoitetaan vertaamalla samanlaisia yhteydenottoja ennen käyttöönottoa ja sen jälkeen, jotta kanava, asian vaikeus tai ruuhka ei selitä tulosta. Mukaan lasketaan myös tekoälyn ehdotusten lukemiseen ja korjaamiseen kuluva aika.

• Jälkityöaika. Kuinka kauan puhelun dokumentointi ja jatkotoimien kirjaaminen vievät. Seuraa samalla, säilyvätkö olennaiset tiedot kirjauksissa.
• Ensimmäisen vastauksen aika ja ratkaisuaika. Määrittele, lasketaanko automaattinen vastaanottokuittaus erikseen, ja seuraa myös työjonojen välisiä siirtoja.
• Luonnosten korjaustarve. Erottele tyylin viimeistely sisällöllisistä korjauksista. Otospohjainen laadun tarkistus paljastaa toistuvat ongelmat tietolähteissä ja ohjeistuksessa.
• Toistuvat yhteydenotot. Erottele sovitut seurantayhteydenotot tilanteista, joissa asiakas palaa puuttuvan vastauksen vuoksi.

Aloita yhdestä rajatusta työvaiheesta

Rajattu käyttöönotto näyttää nopeimmin, missä automaatio keventää työtä. Valitse esimerkiksi puhelun tiivistäminen tai yhden viestiryhmän luokittelu, sovi tarkistuskäytäntö ja kerää vertailutiedot ennen laajentamista.

Hyvä lähtökohta on oma palvelupyyntö: mitä tietoa sen käsittely vaatii, missä käsityötä syntyy ja mikä päätös kuuluu ihmiselle. Näistä vastauksista syntyy perustelu automaation rajaukselle.

Usein kysytyt kysymykset