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ups通过使用genai提升了客户服务效率 -凯发在线

责任编辑:cres 作者:paula rooney |来源:企业网d1net  2024-05-06 16:22:40 原创文章 企业网d1net

跨国快递公司ups的mera(消息回应自动化)项目于去年七月启动,并于十月进入beta测试阶段,它利用公开可用的大型语言模型(llms)自动处理一些客户问题,确保信息的一致性,并显著提高了代理效率,即处理时间。ups的首席数字与技术官bala subramanian表示,公司涉足genai不仅为其客户联系凯发在线代理带来益处,而且预计不久将推广至其他业务流程。
 
subramanian表示:“mera的推出对ups来说是一次变革,它改变了我们向客户提供一流服务的方式。通过减轻人工代理的负担,使他们能够专注于处理更复杂和细致的客户需求。”
 
在试点测试期间,mera帮助ups将处理客户电子邮件的时间减少了50%。每天大约接收52,000封客户电子邮件的ups通过这一系统,使代理确认由模型提出的所有回复。这种转变到确认角色——与标准化的工作流程相结合——为公司节省了时间和金钱。
 
mera项目还因其在it创新和领导力方面的成就,为ups赢得了2024年cio 100奖。
 
据daniel saroff, idc咨询和研究部的集团副总裁表示,客户服务正在成为当今企业中genai的主要应用场景之一。
 
saroff指出:“根据2024年1月idc未来企业韧性与支出调查波浪1的研究结果,认为他们的业务在未来18个月内将被genai显著颠覆的公司,也选择了面向客户的应用作为首选应用,占比30.8%。企业非常担心,如果不将genai应用于面向客户的应用程序,他们将面临高风险的颠覆。”
 
为ups使用genai的联络中心只是一个起点。mera,该研发团队首次在11月投入有限生产,将被适应和扩展到所有类别的客户联系,并将应用于企业内的其他功能,包括人力资源、销售和财务,subramanian表示。
 
subramanian补充说:“与mera的旅程才刚刚开始。”他指出,这一工具促使ups重新思考并完善其ai培训方法。“我们建立的框架不仅是我们ups呼叫中心的一次突破,而且是企业未来ai应用的蓝图。”
 
这一ai工具可以访问客户代理使用的知识库,以获得企业程序的信息,以及回答各种客户问题的数据。mera的独特之处在于它采用了一个名为“思维链”的顺序推理逻辑框架,并具有更高级的情感分析能力,例如包括根据客户问题自定义回应语气的能力。
 
subramanian 引用了一个典型的客户请求——将包裹留待自取——来说明这个工具的复杂性。他说,这一请求至少有三种可能的凯发在线的解决方案,具体取决于多种因素,如包裹的追踪历史、发货人对包裹的指定限制以及ups司机之前的配送尝试。
 
他解释说:“包裹追踪历史由邮件支持代理实时从内部可视性门户拉取,显示包裹的历史和当前位置。代理必须参考这些信息,以知道如何应对各种情况。”
 
模型使用公司数据,如政策、程序和发货数据,来自动化和增强客户服务,显示出genai尽管还处于初期阶段,但已开始朝着与人类协作迈进,分析人士指出。
 
forrester 的分析师 rowen curran 和 j.p. gownder 在去年11月的一篇博客文章中写道:“2023年上半年看到许多用例专注于如何提高个人在写作、内容创造或编码任务中的生产力,特别是在市场营销、销售和开发团队中。”
 
他们写道:“当今的genai用例正在超越个人增强,向组织更深更远的地方延伸,连接组织知识。随着这些应用程序访问更多知识,它们正在连接个人和团队,不仅在人与人之间,也在人与机器之间,促进更好的协作。”
 
麻省理工学院斯隆管理学院的高级讲师、全球机会论坛创始人 george westerman 也看到,客户服务是企业genai策略的一个极好的起点。
 
“一种公司正在积极研究genai应用的最常见领域就是客户服务,”他说。“它可以处理常规的信息收集,通常还包括一到两级的支持。这就释放了人工客服去处理更复杂的问题。”
 
尽管ups在大约六个月内构想并投入生产,但其分阶段的方法使公司能够“彻底测试和微调系统,确保在全面部署时,mera能够无缝整合到我们的运营中,”subramanian说。
 
他补充说,genai对今天的cio和it专业人士来说是一个巨大的挑战,因为它是一个不断变化的目标。他说,ai工具的不断变化以及涉及的众多变量,给研发团队带来了挑战。尽管如此,subramanian对mera能够继续进化并学会处理最复杂的客户请求和业务流程持有信心。
 
“genai领域不断变化,每月都有新的凯发在线的解决方案、框架和模型发布,”subramanian说,并指出团队必须教导模型理解定制电子邮件,然后遵循政策和程序提供正确的回应。
 
ups发现在某些情况下,通用的大型语言模型(llm)理解或处理单词和短语的方式与公司对其业务的预期不同。因此,ups正在投资于训练模型,以适应其企业数据集。
 
对于mera项目,ups最初采用了微软openai的llm,包括gpt 3.5 turbo和gpt4。展望未来,ups将采取多方面的方法来实施其genai策略,并将评估每一个框架。“随着技术的迅速发展,我们并未固定使用某一个模型,”一位公司代表如是说。
 
subramanian表示:“我们实施了一个定制训练的ai代理框架,这个框架基于ups的业务规则和知识库进行训练,并进行了细微调整,以确保在提供给llm生成回应时的一致性和准确性。”他相信这种方法将随着公司将这一工具从联系凯发在线推广到整个企业,为mera项目服务良好。
 
企业网d1net(www.d1net.com):
 
国内主流的to b it门户,同时在运营国内最大的甲方cio专家库和智力输出及社交平台-信众智(www.cioall.com)。同时运营19个it行业公众号(微信搜索d1net即可关注)。
 
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跨国快递公司ups的mera(消息回应自动化)项目于去年七月启动,并于十月进入beta测试阶段,它利用公开可用的大型语言模型(llms)自动处理一些客户问题,确保信息的一致性,并显著提高了代理效率,即处理时间。ups的首席数字与技术官bala subramanian表示,公司涉足genai不仅为其客户联系凯发在线代理带来益处,而且预计不久将推广至其他业务流程。
 
subramanian表示:“mera的推出对ups来说是一次变革,它改变了我们向客户提供一流服务的方式。通过减轻人工代理的负担,使他们能够专注于处理更复杂和细致的客户需求。”
 
在试点测试期间,mera帮助ups将处理客户电子邮件的时间减少了50%。每天大约接收52,000封客户电子邮件的ups通过这一系统,使代理确认由模型提出的所有回复。这种转变到确认角色——与标准化的工作流程相结合——为公司节省了时间和金钱。
 
mera项目还因其在it创新和领导力方面的成就,为ups赢得了2024年cio 100奖。
 
据daniel saroff, idc咨询和研究部的集团副总裁表示,客户服务正在成为当今企业中genai的主要应用场景之一。
 
saroff指出:“根据2024年1月idc未来企业韧性与支出调查波浪1的研究结果,认为他们的业务在未来18个月内将被genai显著颠覆的公司,也选择了面向客户的应用作为首选应用,占比30.8%。企业非常担心,如果不将genai应用于面向客户的应用程序,他们将面临高风险的颠覆。”
 
为ups使用genai的联络中心只是一个起点。mera,该研发团队首次在11月投入有限生产,将被适应和扩展到所有类别的客户联系,并将应用于企业内的其他功能,包括人力资源、销售和财务,subramanian表示。
 
subramanian补充说:“与mera的旅程才刚刚开始。”他指出,这一工具促使ups重新思考并完善其ai培训方法。“我们建立的框架不仅是我们ups呼叫中心的一次突破,而且是企业未来ai应用的蓝图。”
 
这一ai工具可以访问客户代理使用的知识库,以获得企业程序的信息,以及回答各种客户问题的数据。mera的独特之处在于它采用了一个名为“思维链”的顺序推理逻辑框架,并具有更高级的情感分析能力,例如包括根据客户问题自定义回应语气的能力。
 
subramanian 引用了一个典型的客户请求——将包裹留待自取——来说明这个工具的复杂性。他说,这一请求至少有三种可能的凯发在线的解决方案,具体取决于多种因素,如包裹的追踪历史、发货人对包裹的指定限制以及ups司机之前的配送尝试。
 
他解释说:“包裹追踪历史由邮件支持代理实时从内部可视性门户拉取,显示包裹的历史和当前位置。代理必须参考这些信息,以知道如何应对各种情况。”
 
模型使用公司数据,如政策、程序和发货数据,来自动化和增强客户服务,显示出genai尽管还处于初期阶段,但已开始朝着与人类协作迈进,分析人士指出。
 
forrester 的分析师 rowen curran 和 j.p. gownder 在去年11月的一篇博客文章中写道:“2023年上半年看到许多用例专注于如何提高个人在写作、内容创造或编码任务中的生产力,特别是在市场营销、销售和开发团队中。”
 
他们写道:“当今的genai用例正在超越个人增强,向组织更深更远的地方延伸,连接组织知识。随着这些应用程序访问更多知识,它们正在连接个人和团队,不仅在人与人之间,也在人与机器之间,促进更好的协作。”
 
麻省理工学院斯隆管理学院的高级讲师、全球机会论坛创始人 george westerman 也看到,客户服务是企业genai策略的一个极好的起点。
 
“一种公司正在积极研究genai应用的最常见领域就是客户服务,”他说。“它可以处理常规的信息收集,通常还包括一到两级的支持。这就释放了人工客服去处理更复杂的问题。”
 
尽管ups在大约六个月内构想并投入生产,但其分阶段的方法使公司能够“彻底测试和微调系统,确保在全面部署时,mera能够无缝整合到我们的运营中,”subramanian说。
 
他补充说,genai对今天的cio和it专业人士来说是一个巨大的挑战,因为它是一个不断变化的目标。他说,ai工具的不断变化以及涉及的众多变量,给研发团队带来了挑战。尽管如此,subramanian对mera能够继续进化并学会处理最复杂的客户请求和业务流程持有信心。
 
“genai领域不断变化,每月都有新的凯发在线的解决方案、框架和模型发布,”subramanian说,并指出团队必须教导模型理解定制电子邮件,然后遵循政策和程序提供正确的回应。
 
ups发现在某些情况下,通用的大型语言模型(llm)理解或处理单词和短语的方式与公司对其业务的预期不同。因此,ups正在投资于训练模型,以适应其企业数据集。
 
对于mera项目,ups最初采用了微软openai的llm,包括gpt 3.5 turbo和gpt4。展望未来,ups将采取多方面的方法来实施其genai策略,并将评估每一个框架。“随着技术的迅速发展,我们并未固定使用某一个模型,”一位公司代表如是说。
 
subramanian表示:“我们实施了一个定制训练的ai代理框架,这个框架基于ups的业务规则和知识库进行训练,并进行了细微调整,以确保在提供给llm生成回应时的一致性和准确性。”他相信这种方法将随着公司将这一工具从联系凯发在线推广到整个企业,为mera项目服务良好。
 
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国内主流的to b it门户,同时在运营国内最大的甲方cio专家库和智力输出及社交平台-信众智(www.cioall.com)。同时运营19个it行业公众号(微信搜索d1net即可关注)。
 
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