此時，您可能迫不及待地想知道如何入手。機器學習專家建議，采用人性化視角來實施生成式AI，將模型視為新員工進行上崗培訓。

構建、部署和逐步發展自動化的過程是一門藝術。這通常被稱為自動化策略，您也可以將其視為自動化成熟度的體現。

在客戶服務中部署生成式人工智能的3個策略

在客戶服務中部署生成式AI時，有三個關鍵（且是按時間順序排列的）最佳實踐需要遵循：

1. 自動化最常見的FAQ問題，采用生成式方法

利用生成式AI，您無需浪費時間手動構建FAQ的答案，因此這是最好的起點。AI可以爬取您的支持文檔并為您生成這些答案，但首先您需要采取措施，避免AI重新生成無關、不準確或有害的回復。

首先，從知識庫入手。確保您的知識庫中的所有信息都是準確且最新的。然后，訓練AI有效使用這些信息。您應該：

• 連接現有的知識來源：確保您的支持文檔是集中的，并作為代理和客戶的唯一權威信息來源。
• 創建并維護品牌形象：建立與公司價值觀和信息一致的品牌形象，并在各處統一應用。
• 加速內容創建：利用AI助手加速構建自動化流程的進度。

2. 整合跨系統，推動個性化和更復雜的案例

聊天機器人不僅僅是提供信息，它們還需要代表客戶采取行動。為了實現這一點，AI需要與組織內的其他系統進行連接。制定API策略，使用以下提示：

• 確保您的團隊有技術資源可以幫助提取如賬戶余額、訂單狀態、賬戶類型等信息。這樣，AI就可以采取更多行動，比如處理賬戶升級、更改訂單交付地址、查看賬戶狀態等。
• 確保您的系統能夠為AI提供所需信息，方法包括：（1）規劃客戶能夠在聊天機器人中完成哪些操作，（2）了解這些數據今天存儲在哪里，并與技術資源合作審計API，評估可以用于在一個系統與另一個系統之間傳遞信息的選項，（3）根據數據和潛在的投資回報率，優先考慮每個API集成的部署。

3. 通過分析和洞察提升生成式AI，持續優化自動化

隨著時間的推移，您不僅要關注自動化解決率的衡量，還要在此基礎上進行提升。生成式AI不僅能為您提供更快速、更精準的洞察，還能動態地為未曾預見的問題生成新的答案。以下是將生成式AI提升到這一層級的一些最佳實踐：

• 打破知識孤島：關鍵的人類專家知識應該被引入到這個過程中，將人類專家的知識轉化為AI能夠使用的格式。確定這些專家，設置路由技術以在需要時連接他們，并部署適當的工具，讓他們的專業知識能夠用于訓練AI。
• 從政策和內容審查轉向分析和洞察，進行優化：將聊天機器人經理定位為跨部門團隊的橋梁，并使其成為AI領域的先鋒和主題專家。

生成式人工智能的知識庫最佳實踐

1.互斥且完全覆蓋的知識架構

在設計知識庫結構時，進行細致規劃和準備能夠避免未來浪費大量時間和精力。這個概念通常叫做“本體”。

知識樹中每個層次的分類應該做到“互斥且完全覆蓋”。通過這樣的結構，AI能夠高效地回答大部分客戶問題，并且做到準確高效。

具體來說：

• 互斥：意思是不同的分類之間沒有重疊的內容。每一類信息都是獨立的，避免了信息沖突。如果某個信息需要更新，只需要在一個地方修改，不會影響到其他地方的內容，從而減少了更新和維護的工作量。
• 完全覆蓋：意味著所有的分類加在一起，能夠完整地涵蓋客戶可能會提問的所有信息。沒有遺漏的部分，確保客戶能獲得他們需要的答案。

2.精確且詳盡的標題，以清晰設定上下文

如果你在同一主題下有多個相似的部分，并且它們的標題一樣，AI將很難有效地抓取信息并為客戶提供準確的答案。因此，標題和章節頭應該隨著客戶逐步深入知識庫的樹狀結構而變得越來越精確。

有趣的是，描述性標題往往比問題標題更為有效。如果你的知識庫已按照問答格式組織，那么確保每個回答內容是獨立且完整的。例如，問題“我可以使用信用卡付款嗎？”的回答應該是“是的，你可以使用信用卡付款”，而不是簡單地回復“是”。

如果許多文章討論的是類似的主題，確保在標題和正文中明確區分，這樣可以避免在生成答案時，信息被誤用或斷章取義。

3.獨立完整的文章

關于文章內容的多少，或說詳細程度的界限，通常取決于具體情況。但最佳實踐是每篇知識文章只涉及一個主題，并確保客戶從這一篇文章中就能獲取到該主題所需的所有關鍵信息，而不需要在不同頁面之間跳轉。這樣可以保證信息的連貫性和完整性，提高客戶查找信息的效率

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