AI Powered Contact Center Analytics (Cloud Next ’18)

[음악 재생] DARYUSH LAQAB : 안녕하세요 우리와 함께 해줘서 고마워

내 이름은 Daryush입니다 저는 Google의 Contact Center AI 제품 관리자입니다 너 모두 여기와 주셔서 감사합니다 우리에게는 당신에게 잼이 가득 찬 의제가 있습니다 나는 너에게 말하는 것으로 시작할거야

Contact Center AI에 대해 조금은 그리고 그것은 무엇을 위해 좋은가지만, 대부분의 세션 우리 파트너가 수여 할 것입니다 바로 뒤에 조쉬가 무대에 올 것이며 조쉬는 미텔입니다 그리고 그는 Mitel이 어떻게 통합했는지 보여줄 것입니다 전체 Google Contact Center AI 스택에 추가 그리고 그들이 그것을 사용하여 더 많은 것을 만드는 방법 지능형 컨택 센터 조쉬 이후 우리는 오퍼에게서 소식을 듣게 될 것입니다

Ofer는 Chatbase의 총책임자입니다 Chatbase는 Google 내의 Area 120 프로젝트입니다 Ofer는 Chatbase가 어떻게 보완되는지에 대해 이야기 할 것입니다 Contact Center AI에서 전화 드라이버, Contact Center 로그에서 통화 주제 및 통화 인 텐트를 확인할 수 있습니다 Traci는 그 후에이 단계를 취할 것이고, Traci는 KPMG의 지능형 컨택 센터 AI와의 상호 작용 플랫폼 작동 귀하의 컨택 센터 운영을 최적화하십시오

제네시스의 Andrea는 고객 관리에 대한 새롭고 / 대체적인 사고 방식을 보여줌으로써 채널 그래서 그걸로 조금 이야기합시다 Contact Center AI에 관해서 Contact Center AI는 Google의 더 큰 노력의 일부입니다 Cloud AI라고합니다

Cloud AI에서 우리는 세 가지 범주로 우리의 노력을 분류합니다 카테고리 번호 1은 우리 플랫폼입니다 AI 플랫폼, 기계 학습 엔지니어 및 데이터 과학자를 가능하게합니다 그들의 기계 학습, 훈련, 예측, 클라우드 머신을 사용하여 클라우드에서 학습 엔진 또는 하이브리드 또는 온 – 프레미 환경에서도 Kubeflow를 사용합니다 두 번째 범주는 사전 훈련 된 기계입니다

API를 통해 쉽게 소비 할 수있는 학습 모델 우리의 이미지 인식, 물체 인식 모델, 번역 모델 및 자연 언어 모델을 지원합니다 자신의 라벨 데이터를 가져 오는 경우, 그런 다음 이러한 사전 교육 된 API를 사용자 정의 할 수 있습니다 AutoML 기술을 사용하여 귀하의 유스 케이스에 대한 그리고 나는 당신이 모든 발표를 보았을 것이라고 확신합니다 어제와 오늘 AutoML 주변

세 번째 카테고리는 AI 솔루션입니다 솔루션 카테고리에서는 이러한 사전 교육 된 API를 제공합니다 새로 지은 – 사전 훈련 된 모델 및 API – 포함 된 솔루션으로 그들을 함께 포장하십시오 매우 구체적인 사용 사례 세트에 중점을 둡니다 Contact Center AI는 이러한 솔루션 중 하나입니다

고객 관리 및 연락 센터 사용 사례 그러나 우리는 어떻게 거기에 갔습니까? 우리는 수많은 고객과 많은 파트너들과 이야기했습니다 그리고 그들은 우리에게 많은 고통 점을 말했습니다 이 통증 포인트는 세 가지 범주로 나뉩니다 카테고리 번호 1은 악명 높은 길고 깊은 IVR입니다

나무 하나를 눌러 왼쪽으로 이동하십시오 날카로운 오른쪽으로 이동하려면 두를 누르십시오 약간 오른쪽으로 가려면 3 번을 누르십시오 그리고 나는 너를 놀래켜 주겠다

그 경험을 즐긴다 그렇게한다면, 손을 들어주지 마십시오 하지만 내가 이야기 한 사람은 그 경험을 즐기지 못합니다 하지만 일단 실제로 두 번 약 7 번 세 번이나 세 번이나 길을 따라 당신은 귀하의 계정 번호를 두 번 제공합니다 마침내 당신은 살아있는 요원에게 도착합니다, 그 에이전트가 돌아 서서 즉시 묻는다

너 계좌 번호는 뭐니? IVR을 제공하는이 정보는 IVR이 통화를 라이브 상담원에게 전환 할 때 부재 중입니다 이제 세 번째 계정 번호를 입력하셨습니다 또는 그 문제에 대한 n 번째 시간 – 에이전트는 즉시 당신을 보류 상태로 놓고, 옆에있는 에이전트가있는 동안 음악을들을 수 있습니다 미친 듯이 당신의 질문에 대한 답변을 찾고 있습니다 이것은 매우 불량한 발신자 경험을합니다

저는 우리 중 누구도 그 경험을 즐기지 않는다고 생각합니다 그러나 그것은 또한 운영 비용이 매우 비쌉니다 연락 센터 고객, 파트너에게 이야기 할 때, 우리는 시간의 어떤 시점에서, 실제로 전화에 응답하는 데 약 $ 15가 걸립니다 연락 센터에 온다

그것은 한 통화에 많은 돈이됩니다 또한 상담원이 푸시되고 있습니다 그들은 이러한 해답을 빨리 찾아야합니다 그들의 데스크탑은 엉망입니다 그들에는 CRM가있다

Contact Center가 있습니다 그들에는 수색이있다 대략 3 명 중 1 명 정도가 결과로 나타납니다 컨택 센터에 합류 한 지 12 개월 이내에 휘젓다 컨택 센터를 운영하는 데 매우 비쌉니다

이것이 우리가 생각한 이유입니다 어떻게 실제로 활용할 수 있습니까? 인공 지능은 호출자 모두에게 더 나은 경험을 제공합니다 요원? 이것이 바로 Contact Center AI를 구축 한 이유입니다 Contact Center AI에는 세 가지 주요 구성 요소가 있습니다 첫 번째는 가상 에이전트입니다

이는 Dialogflow Enterprise 제품을 기반으로합니다 일반적인 트랜잭션을 자동화하는 것 외에도 및 정보 호출, Dialogflow IVR 트리를 병합 할 수 있습니다 x에 대한 프레스 1을 바꾸고 y에 대해 두 번 누르십시오 안녕하세요, 전 자동 요원입니다 오늘 어떻게 도와 드릴까요? 그리고 그 대화를 계속할 수 있습니다

호출자는 자연 언어와 같은 방식으로 호출됩니다 또한 직접 전화를 올릴 수 있습니다 인간 대리인에게 그리고 모든 컨텍스트가 모여 있는지 확인합니다 호출 중 실제로 자동화 에이전트에서 전달됩니다

라이브 에이전트에게, 제 2 버킷의 결과 – 에이전트 지원 에이전트 지원을 구축하여 라이브 에이전트에 대한 경험 더 좋고 간소화됩니다 요원 보조 – 이름에서 알 수 있듯이 – 통화를 모니터링하여 상담원을 지원하고, 그 상담원 사이의 대화에 대한 컨텍스트 구축 그 고객 지식 기반으로 이동하여 정답을 가져옵니다 또는 답변이있는 올바른 기사 그것을 에이전트에게 향하게합니다

자, 다시는 희망에 따라 요원이 대기시켜야한다 세 번째 부분은 회화 주제 모델링입니다 대화식 주제 모델링 채팅 로그 및 오디오 로그에서 주제를 찾을 수 있습니다 고객이 어떤 주제에 대해 알려줄뿐만 아니라 너를 부르고 있었어 너에게 말할거야

그 주제를 분명히하기 위해 사용했던 핵심어 그 주제에 대해 이야기하는 데 사용 된 최고 문장은 무엇 이었습니까? 주제 모델링에 대해서는 언급하지 않을 것입니다 당신이 그것에 대해 많이들을 것이기 때문에 지금 당장 많이 우리 파트너로부터 그건 그렇고, 내가 지금까지 언급 한 것은 무엇이든 나는 호출자라는 용어를 사용했다

그것은 오디오와 전화 모두에서 작동한다 텍스트 및 채팅 기능을 제공합니다 우리는 컨택 센터 사이의 세션을 관리 할 것입니다 배치 및 모든 인공 지능을 제공합니다 모든 것은 지식 기반으로 뒷받침됩니다

여러 지식 기반을 생성 할 수 있습니다 에이전트 지원 및 가상 에이전트를 백업 할 수 있습니다 그런데이 색상 코드 슬라이드에서 Google은 빨간색을 만듭니다 파트너 또는 고객이 녹색을 만듭니다 이것이 바로 색상의 의미입니다

너무 많은 시간을 쓰지 않을거야 지금은 시간 때문에 건축물을 거치면서, 그러나 더 많은 것을 배우고 싶다면 그것의 기술적 측면에 대해서, 세션 후에 나를 보아라 부스에서 우리를 만나십시오 저를 신뢰하십시오, 우리는이 재료에 괴짜를 사랑합니다 우리는 당신에게 그것에 대해 이야기하고 싶습니다

주제 모델링과 동일합니다 – 우리를 참조하십시오 그런 다음 우리는 그것에 대해 이야기 할 것입니다 Contact Center AI는 알파로 제공됩니다 독점적으로 우리의 파트너를 통해, SI 파트너를 포함하여 그들은 모두 우리의 스택을 잘 알고 있습니다 실제로 선상에서 당신을 도울 수 있습니다

내가 조쉬에게 말하면서 우리에게 말해주기 전에 Mitel의 컨택 센터의 장점에 대해, CCAI에서 다른 세션을 위해 뻔뻔한 플러그를 만들자 우리가 내일 11시 40 분에이 방에서 가지고있는 통합에 대한 더 많은 데모를 보게 될 것입니다 Contact Center AI로 이동합니다 오늘 우리가 볼 수 있지만 내일, 우리는 더 많은 통합을 볼 수 있습니다 어쩌면 몇 명이라도 부르는 사람들조차도

같은 방에있는 다른 사람 따라서 오디오 피드백을 듣고 싶다면, 내일은 최고의 날입니다 우리는 또한 speech-to-text와 Dialogflow에 관한 세션을 가지고 있습니다 엔터 프라이즈, 나는 그들이 이미 발생했다고 생각한다 그래서 일단 당신이 실제로 당신의 손에 손을 가지고 있다면, 그걸 확인해 보는 것이 좋습니다

제발, 제발, cloudgooglecom로 이동하십시오 / solutions / contact-center와 분명하게, 글꼴 크기가 잘못되었습니다 의견에 기재하지 마십시오 그러나 제발, 거기에 가라

Contact Center의 움직이는 부품에 대해 많이 읽게됩니다 그러나 가장 중요한 부분은 화면 하단에 있습니다 아래로 스크롤해야합니다 관심이 있다고 말하는 파란색 버튼이 있습니다 그것을 클릭하고, 그 양식을 작성하고, 나는 그것에 대해 당신과 이야기하고 싶습니다

그걸로 조쉬에게 넘겨 줘 [박수 갈채] 조슈아 스 해설 : Daryush, 고맙습니다 나는 우리가 오늘 여기에 얼마나 흥분했는지 말할 수 없다 Google과 협력하여 고객을 실제로 변화시킵니다 경험과 새로운 무언가를 제공하십시오

우리는 지능적인 고객 경험을 호출합니다 Mitel은 45 년 동안 사업을 해왔습니다 우리의 초점은 원활한 커뮤니케이션을 제공하는 것입니다 공동 작업 및 진정으로 도움이되는 비즈니스 더 효과적으로 의사 소통 우리는 7 천만 명이 넘는 우리 기술 사용자를 보유하고 있습니다

전 세계에서 우리는 2 위입니다 배치 된 전체 컨택 센터의 컨택 센터 세계적으로 25,000 개 이상의 기업 고객 경험을 Mitel Solutions에 신뢰하고 있습니다 우리의 기대가 바뀌고 있습니다 너는 내가 이만큼 알고 있다는 것을 확신한다 우리 중 대부분은 오늘 스스로 봉사하기를 원합니다

우리는 앱이나 웹 사이트를 통해 할 수 있기를 원하며, 우리가 찾고있는 정보를 찾는다 우리가 거래하고자하는 방식으로 거래하고, 우리는 그것이 우리 시대에서 일할 수 있기를 원합니다 우리의 일정에 따라, 우리 장치에서 그리고 실제로 Synthetix 우리 중 90 %가 회사의 웹 사이트에 갈 것임을 확인했습니다 우리가 그 회사에 전화하기 전에

그래서 나에게 그것은 우리가 회사에 전화 할 때마다 의미합니다 그것은 예외입니다 그것은 좋은 고객 경험을위한 놓친 기회입니다 그리고 어쨌든 고객 경험은 얼마나 중요합니까? Walker는 2020 년까지 고객 경험 제품이나 가격보다 더 중요 할 것입니다 그렇다면 우리가 어떻게 사업을 혁신하고 디지털 방식으로 변화시킵니다

테슬라를 예로 들어 보겠습니다 그들은 자동차 소유 경험을 완전히 혼란 시켰습니다 그리고 우리는 그것들을 모두 전기 자동차 용으로 알고 있습니다 하지만 그들은 무선 업데이트를 할 수 있다는 것을 알고 계셨습니까? 우스꽝스러운 속도 또는 자동 조종 장치와 같은 것들을 밀어 넣으십시오 딜러를 차에서 내 보낸 다음에? 둘째, 원격 진단을 할 수 있습니다

모바일 기술자를 사이트로 옮길 수 있습니다 와서 수리하고 봉사하십시오 나는 그것이 이런 것들이라고 말할 것이다 이 긴 꼬리 차별 자들 그것은 결국 브랜드가 될 것입니다 사람들은 테슬라에 대해 알고 있습니다

그리고 그들은 기술을 앞두고 있습니다 그들의 경쟁에서 이것이 우리가 고객 경험을 다시 상상하고있는 이유입니다 지능적인 고객 경험을 Mitel Solutions를 사용하는 회사는 비즈니스를 변화시킬 수 있기를 원합니다 게다가

그래서 우리는 Mitel의 45 년 역사를 결합하고 있습니다 기업 커뮤니케이션 방식 이해하기 옴니 채널 컨택 센터와 방법 모두 우리는 복잡한 라우팅 규칙을 수행하고 구글의 컨택 센터 클라우드 AI와 첫 번째는 분석입니다 그래서 우리는 많은 컨택 센터 사업과 핵심 업무를 수행합니다 우리가 일반적으로하는 일은 초점 접촉 센터입니다 내부적으로 측정 항목

우리는 사업자가 그들의 대리인이 얼마나 효율적인지 이해할 수 있도록 돕습니다 당신은 Daryush가 얼마나 비싸다고 들었습니까? 컨택 센터를 운영하는 것입니다 그렇기 때문에 측정 항목은 그 대리인들은 효율적입니다 그러나 나는 인공 지능으로 우리는 외모를보아야 할 필요가 있다고 말할 것입니다 효율적인 에이전트를 어떻게 실행하는지에 대한 자세한 내용은 아닙니다

그것은 사람들에 대해 어떻게 예외를 둡니까? 귀하의 연락 센터에 전화하고 있습니다 그걸 가지고 똑똑한 것을합니까? 따라서 주제 모델러를 사용할 수있는 능력 이유에 대한 정보를 살펴볼 수 있습니다 고객이 전화를 걸고 제품을 개선하는 데 도움을줍니다 및 솔루션 두 번째는 가상 에이전트입니다

우리 모두가 스스로 봉사하기를 원한다면 항상 상주하는 요원이 우리가 찾고있는 해답을 우리에게 줄 수있다 매우 도움이 될 것입니다 따라서 Google의 가상 에이전트 기능을 사용하면 우리는 고객과 직접 연결할 수 있습니다 조직 내부의 지식 기반으로 이렇게하면 고객이 답변을 얻을 수 있습니다 그들의 질문에 실시간으로 최신 정보를 제공합니다

그리고 나서, 물론, 우리가 라이브 에이전트에게 갈 때, 우리는 고객의 가상 에이전트와의 대화 컨텍스트 유지된다 그래서 우리는 그 전체 대화를 통과 할 것입니다 라이브 에이전트에게 그들이 컨텍스트를 이해하는지 확인하십시오 그리고 우리는 AI를 계속 대화에있게 할 것입니다 실시간으로 해당 상담원을 감독하고 조사 할 수 있습니다

이제 Google이 AI를 민주화하고 그것은 우리 모두에게 기업으로서, Mitel은 우리가 Contact Center AI 구성 요소의 기능 활용 그들을 모든 분야 – 산업 – 모든 규모의 기업에서이를 배포 할 수 있는지 확인하십시오 그래서 우리는 그것을 우리의 CloudLink 플랫폼에 직접 통합했습니다 클라우드에서 태어난 네이티브 마이크로 서비스 아키텍처 우리가 연락처에 안전하게 연결할 수있게하는 것이 글로벌입니다 고객이 운영하는 센터, 호스팅 된 센터 클라우드 또는 현장 배포에 사용됩니다 이제는 애널리틱스에 대해 잠깐 얘기해 보겠습니다

고객이 왜 우리에게 전화를하는지 살펴 보았습니다 따라서 Mitel 판매 지원 대기열에서, 우리는 20,000 건이 넘는 전화 기록을 조사했습니다 주제 모델러 엔진을 통해 분석을 수행했습니다 들어오는 것에 관해서 우리는 제품 출시시기를 확인했으며, 실제로 마이그레이션 라이센스 문제가있었습니다

우리는 신호를 통해 그것을 발견했습니다 여기 그래프의 초록색 선에서 볼 수 있습니다 우리는 소프트웨어 업그레이드를 보여줍니다 사람들이 왜 전화를했는지에 대한 높은 구성 요소로서 이제 마이그레이션 픽스를 적용 할 수있었습니다 그 녹색 라인이 추세인지 알 수 있습니다

그 후 오히려 급속하게 이루어졌다 이것이 우리가 어떻게 개선 할 수 있었는지입니다 리셀러 및 고객을위한 당사의 경험 이제 다른 회사와 협력하고 있습니다 우리가이 기술을 검증하는지 확인하십시오

우리는 배포하기 쉽도록하고 싶습니다 그리고 쉽게 탑승 할 수 있습니다 그래서 Acendas Vacations, Acendas Travel 우리가이 일의 일부를 수행하도록 돕고 있습니다 사실 로드니 패티슨 (Rodney Pattison) 오늘 우리와 함께합니다 – Acendas의 CTO 그리고 그가 흥분하는 중요한 것들 그의 사업에서 인공 지능을 사용하는 방법은 고객의 상호 작용을 개인화하고, 향상된 지원 – 그의 시간을 연장하고 그 상호 작용을 더 좋게 만든다

그의 고문에게 더 효과적인 것을 제공한다 그 협의 휴가 계획에서 아주 좋은 것을 의미합니다 그들이하는 일 그래서 더 이상 고민하지 않고 데모를 시작하겠습니다 그래서 저는 Acendas의 휴가 웹 사이트에 있습니다

많은 카테고리가 있음을 알게 될 것입니다 그들의 웹 사이트에 그들은 훌륭한 정보를 가지고있다 이 사치를위한 목적지의 전문가 인 고문 휴가 여행, 내가 선택할 수있는 목적지, 경험담 그들은 심지어 정말로 좋은 blog를 얻었다 콘텐츠가 매우 풍부합니다

문제는 고객으로서, 나는 정말로 확신 할 수 없다 어디서 시작하나요 휴가가 필요한지 잘 모르겠습니다 나는 고문과 이야기하기를 원한다 이것을 통해 나를 도울 수 있습니다

그래서 그들의 웹 사이트에는 그들에게 연락하는 여러가지 다른 방법 나는 음성 통화를 통해 들어올 수있다 나는 그들에게 이메일을 보낼 수있다 그러나이 경우에는 실시간 채팅을하고 싶습니다 그래서 저는 그들에게 여기에 제 정보를 조금 전하겠습니다

그리고 이것이 대기 중일 때 나는 웹 사이트에서 약간의 정보를 볼 수 있습니다 우리의 인터넷 연결이 오늘 여기서 원활하게 일하고 있습니다 이제 마리솔이 인사하겠습니다 Acendas 여행 봇 마리솔은 내 취향을 안내해 줄 수 있습니다

내가 찾고있는 경험들 그래서이 경우 나는 가족 휴가에 관심이 있습니다 그리고 제 아이들의 나이를 생각하면, 그들은 해변에서 놀고 싶어한다 어쩌면 우리는 하와이에 갈거야 이제 마리솔은 내 취향에 대한 이해를 돕습니다

그 당시에, 그것은 무엇을보고 있습니다 백엔드의 고문은 협의 휴가 계획을 도와 줄 수 있습니다 나는이 시간을 그냥 쉬게 할 것 같아 그래서이 시점에서 마리솔은 가고 있습니다 이 상호 작용을 도와 줄 수있는 요원에게 저를 알려주세요

아흐메드는 나와 대화하는 올바른 사람입니다 그래서 제가 언급 한 것처럼, 우리는 전체 대본을 통과 시켰습니다 에이전트에 대한 고객 권리와의 봇 상호 작용 아흐메드처럼 고객에 대한 이해를 얻을 수 있습니다 문맥– 그들이 가고 싶은 곳, 고객이 누구인지 – 이 시점에서 나는 말할 수있다 하와이 휴가 여행을 도와주세요

내가 입력 할 수 있다면 우리가 바로 앞뒤로 시내에서 머무를 수 있도록 고객과 함께, 봇 상호 작용에서도 마찬가지입니다 이제 제안을 볼 수 있습니다 그래서 나는 AI가 대화에 머물렀다 고 언급했다 우리는 에이전트에게 실제 정보를 제공하기 시작합니다

그 대화와 관련이 있습니다 그래서 여기에 나오는 첫 번째 기사 하와이 군도는 가족을위한 여행입니다 정확히 무엇을 요구했는지 이제 저는 Acendas 여행의 일부를 살펴볼 수 있습니다 정보

나는 마우이가 가족을위한 좋은 장소라는 것을 알 수있다 긴장하고 싶은 사람 오아후는 고전적인 하와이 경험을위한 좋은 장소입니다 나는 마우이가 좋게 들린다 고 생각한다 이제는 요원으로서, 이 정보를 고객에게 전달할 수 있습니다

그래서 그들은 스스로를 찾을 수있다 그 정보에 관해서도 안내받을 수 있습니다 그래서 나는이 상호 작용을 끝내고 끝낼 것입니다 우리는 음성 상호 작용에 들어갈 것입니다 안녕하세요, Acendas Vacations에 전화 해 주셔서 감사합니다

나는 마리솔, Acendas 여행 봇이다 찾고있는 휴가 유형을 알려주세요 조슈아 해 스렛 : 나는 유럽에 가고 싶다 당신이 가고 싶은 곳을 아십니까? 조슈아 스 해설 : 아니,하지만 누군가와 이야기하고 싶다 저에게 아이디어를 줄 수 있습니다

문제 없어 우리는 도움을 줄 수있는 전문가 조언자가 있습니다 당신은 완벽한 위치를 찾습니다 가이드 투어에 관심이 있습니까? 조슈아 스 해설 : 아니, 고마워 마리솔 : 좋습니다, 우리는 기꺼이 도와 드리겠습니다

너 휴가 계획이야 내가 당신을 우리의 전문 고문 중 한 명으로 데려가는 동안 기다려주십시오 환상적인 여행 계획을 세우는 데 도움을 줄 수 있습니다 JOSHUA HASLETT :이 시점에서, 전문성이있는 올바른 상담원에게 전화가 연결됩니다 여행하는 유럽 방학

그리고 그 요원에게 성적표가 건네 져요 봇과 인간 사이의 음성 상호 작용 그리고 우리가이 대화를 시작하기 시작할 때, 우리는 실제로 제안을 제공하도록 확장 할 수 있습니다 우리가 채팅에서했던 것과 같은 방식입니다 그래서 Acendas 휴가는이 기회에 흥분됩니다 우리가 프레젠테이션 모니터로 돌아갈 수 있다면

고맙습니다 그들은 존재에 대해 정말로 흥분하고 있습니다 고객의 일치 정확도 향상에 집중할 수있다 그들이 그들의 웹 사이트에 와서 찾기를 원할 때 그 협의 휴가 그들은 또한 성공을 높이고 싶어합니다

최초 예약 및 반복 예약 비율 모스 콘 웨스트 (Moscone West) 1323 번 부스에서 좀 더 자세히 살펴보십시오 고맙습니다 그리고 그 시점에서, 나는 그것을 Ofer에게 넘겨 줄 것입니다 [박수 갈채] 안녕하세요

안녕하세요 얼마나 많은 사람들이 여기 몇 주 안에 프로젝트를 할 수 있다면, 몇 달에 걸쳐 그것을 선호합니까? 손을 보여줘 나머지는 질문을 듣지 못했을 것입니다 그래서 Chatbase는 바로 그걸 도울 수 있습니다 팀이 가상 에이전트를 구축 중입니다

컨택 센터는 이제 막대한 시간을 절약 할 수 있습니다 주제 모델링이 어떻게 당신에게 줄 수 있는지에 대해 들었습니다 높은 수준에서 어떤 전화 및 라이브 채팅에 관한 것입니다 글쎄, 우리가 한 일은 우리가 갔다는거야 매우 구체적인 유스 케이스 레벨에서, 이러한 대화의 흐름을 매핑 할 수 있습니다

Google의 시스템을 활용하여 가능해진 모든 것 학습은 수년에 걸쳐 개발되었습니다 우리는 Google에 속해 있습니다 그리고 동일한 기계 학습으로 Google 검색도 가능합니다 Google 검색 및 길잡이와 Gmail의 일부 오늘 오늘 우리는 이렇게 말한 것을 기쁘게 생각합니다 초기 액세스 프로그램 발표 Chatbase Enterprise Edition이 바로 그 것이다

그리고 다시 물러서면 지난 몇 년 동안 Google은 최적화를 수행해 왔습니다 가상 에이전트의 수십만에 대해 가상 에이전트 수십억 개의 메시지 처리 가상 에이전트에게 그리고 우리가 오늘 발표하는 새로운 부분 이러한 가상 에이전트를 구축하는 데 도움이되는 정보를 제공합니다 따라서 일반적으로 팀이 빌드하려고 할 때 컨택 센터 가상 에이전트, 그들은 회사 내부의 전문가를 방으로 데려옵니다 때때로, 그들은 컨설턴트를 데려옵니다

그리고 그들은 브레인 스토밍을합니다 우리는 무엇을 만들어야합니까? 그들은 흐름을 브레인 스토밍하고 생각할 수도 있습니다 사람들이 어떻게 이것을 표현할 수 있을까요? 아마 10, 20, 50 가지 변형이있을 수 있습니다 그러나 데이터를 사용하는 경우 수천 유사 콘텐츠를 사용하면 봇을 가상 에이전트가 똑똑합니다 그래서 정말로, 세 가지 단점이 있습니다

이 브레인 스토밍 접근 방식 하나는 당신이 모든 뉘앙스를 예측하지 않는다는 것입니다 대화의 모든 최후의 경우 갈지도 두 가지는 컨택 센터의 트렌드를 놓치고, 계절성, 신제품, 또는 다른 것들을 그걸 따라 잡기가 어렵습니다

그리고 세 번째 – 세 번째 단점은 그것이 느린 과정이라는 것입니다 천천히 모든 것을 살피십시오 그러나 실제로 그것은 무엇에 관한 것이 전부입니다 그것은 컨택 센터에서 진행되는 블랙 박스입니다 사람들이 부르는 것은 무엇입니까? 문제가 항상 명확하지는 않습니다

때때로, 그들은 심지어 그들이 심지어 말하지 않는다라고 말한다 그들의 문제가 뭔지 알아 그들은 그것을 알아 내기 위해 노력하고 있습니다 대리인에 의한 좋은 반응이 항상 명확한 지 여부 그래서 이것이 Chatbase가 들어오는 곳입니다 그래서 우리는 대화의 모든 부분에 태그를 붙였습니다

사실 최고 수준에서 우리는 대화에 대해 태그를 붙입니다 이것은 청구서 수신 예제입니다 누군가가 청구서 마감일을 바꾸라고 전화 했어 그래서 우리는 그것을 드라이버라고 부릅니다 최고 수준은 요금 청구입니다

의도 수준은 내 청구서 마감일을 변경합니다 -보다 구체적입니다 그리고 나서 우리는 그 단계를 밟습니다 그 대화에서 그들이 원하는 날짜로 변경하고 싶습니다 고객이 새 날짜를 제공합니다 따라서 각 노드에 대해 수천 가지 변형

예를 들어, 이것은 실제 데이터입니다 누군가 새로운 날짜를 제공하면, 당신은 그들에게 단지 날짜를 알려주기를 기대합니다 그러나 우리는 사람들이 말하는 데이터에서 3 일과 5 일 사이에? 또는 금요일 중반 – 이들은 실제 예입니다 대부분의 가상 에이전트, 나처럼, 나는 당신이 내게 원하는 것을 모릅니다 나는 이것을 위해 훈련받지 못했다

그러나 데이터 중심 접근 방식을 사용하는 경우, 이 모든 경우를 실제로 처리 할 수 ​​있습니다 그래서 나는 세 단계에 대해서 이야기 할 것입니다 데이터 기반 가상 에이전트를 구축하는 데 사용됩니다 먼저 데이터에있는 것을 발견하는 것으로 시작합니다 그런 다음 프로덕션에 배포합니다

그리고 프로덕션에서는 경험을 최적화합니다 그리고 우리는 이것들 각각에 들어갈 것입니다 그래서 발견 단계의 첫 번째 단계 사람들이 무엇을 찾는가? 약 전화하고 있니? 그래서 우리는 감독되지 않은 기계 학습을 사용합니다 클러스터링으로서 당신에게 감각을 줄 것입니다 핵심 주제는 무엇입니까? 그리고 당신은 여기 청구서 및 계정, 수익은 주요 동인이지만 기술 지원 그리고 지불은 일반적이지 않습니다

그럼 청구서와 육체에 잠깐 나갑시다 그게 일반적인 것 같아서 따라서 결제 내에서 우리는 클러스터 된 요청을 보았습니다 계산서 만기일을 바꾸기 위해 그것은 꽤 큰 집단입니다 그런 다음 청구서 청구를 요청합니다

또는 귀하의 청구서에 대한 할인은 덜 일반적입니다 이 단계에서는 일부 감독 된 기계 학습을 사용합니다 그룹화를 정리하지만 실제로는 감독되지 않은 사람은 당신에게 어디를보아야하는지 감을 준다 중요한 것 다음 단계는 청구서 납부 기한 변경에 대한 내용입니다

그것은 큰 운전자 내에서 큰 의도로 보이기 때문입니다 그리고 다음 단계는 생성하는 것입니다 – 그리고 이것은 두어 시간 만에 끝날 수 있습니다 우리가들은 것은 일주일에서 4 주 정도 걸립니다 당신은 상세한 흐름을 생성 할 수 있습니다 그 의도가 촉발되면 청구서 만기일을 변경합니다 – 대화를하는 모든 방법을 볼 수 있습니다

따라서이 경우 공통 흐름은 이름을 확인하고, 날짜를 확인하고, 새 날짜를 확인합니다 이 노드들 뒤에있는 각각의 노드 그것이 말한 수천 가지 방법이 있습니다 그리고 소수의 회사 중 하나 인 Google 언어를 이해합니다 오랫동안 우리 사업 따라서이 문제에 적용하는 것은 좋은 기술입니다

이제 가상 에이전트를위한 빌딩 블록이 생겼습니다 우리는 그것을 보았습니다 우리는 그것이 좋게 보이고 배포 할 때가되었음을 확인했습니다 그리고 가상 에이전트에 배포합니다 그래서 그것은 야생에서 고객이 사용하는 것입니다

그리고 최적화를 원합니다 항상 일이있을거야 당신이 그리워하는 것들, 나타나지 않은 것들 원래의 데이터에서 Chatbase를 사용할 기회가있는 곳 처리 된 보고서 그것은 봇이 어디에 있었는지 모든 사례를 보여줍니다 나는 고객이 말하는 것을 모른다

그리고 여기서 우리는 다시 기계 학습을 사용합니다 그래서, 내 계산서 타이밍을 가정 해 봅시다 일하지 않고 두 번째로 돈을 받는다 새 만기일이 필요해 – 그들은 잡히지 않았다 그러나 감독 된 기계 학습으로, 우리는 그 의도를 제안한다

그래서 우리는 이것이 이것이 우리가해야한다고 믿는 것이라고 말합니다 그리고 인간의 검토를 통해 모든 것을 받아 들일 수 있습니다 확실하지 않은 것이 하나 있다면, 당신은 전체 성적표를 가져올 수 있습니다 그것이 적절한지 확인하기 위해 상황을 확인합니다 이 단계를 거친 후에, 마지막 단계는 퍼널을 점검하는 것입니다

이 변경 청구서 기한을 통과하는 사람들이 있습니까? 구체적인 의도를 보려면 퍼널을 확인하십시오 거기에 떨어져 나가는 것을 볼 수 있습니다 그리고 여기 다시, 당신은 샘플 성적표를 가져올 수 있습니다 보고, 왜 사람들이 내리고 있습니까? 고객 경험 문제 일 수 있습니다 그것은 성적표에 나타날 것입니다

그래서 우리가이 분석을 한 대기업 공유, 가상 에이전트를 구축하는이 방법 시간당 200 마일에서 움직이는 것과 같습니다 기존 방식에 비해 시간당 10 ~ 20 마일입니다 그래서 그것은 말과 마차에서가는 것과 같습니다 잘 조정 된 경주 용 자동차에 이것에 대해 더 많은 것을 배우고 자하는 누구나 Chatbase를 방문하여 데모를 요청할 수 있습니다 Contact Centre 인공 지능 부스를 방문 하셔도됩니다

고맙습니다 [박수 갈채] 다음으로, Traci는 [INAUDIBLE]이 될 것입니다 TRACI GUSHER : 고마워요, Ofer Ofer가 말했듯이, 컨택 센터는 약간의 블랙 박스와 환경 우리가 오늘 만나는 것은 받아 들일 수 없다

콜센터에는 규제 압력이 있기 때문에 그들은 우리에게 엄청난 돈이 들었습니다 궁극적으로 고객에게 전달되는 채널입니다 그리고 평판 위험 우리가 제대로하지 않으면 너무 큽니다 그것에 대해 뭔가를하는 것이 아닙니다 그래서 KPMG는 많은 고객과 함께 작업 해 왔습니다

연락처 센터 및 더 넓은 사람들을 돕기 위해 고객 경험 프로세스 그리고 우리가 많은 주제 모델링을 해왔지만, 우리는 우리의 데이터에 의해 더 많이 해왔습니다 과학자 및 엔지니어가 더 많이 사용함 맞춤형 맞춤형 접근 방식 그래서 Google이 우리에게 기회를 주었을 때 이 새로운 주제 모델링 API를 테스트하려면, 우리가 모든 기회를 보았 기 때문에 우리는 감격했습니다 높은 가속기로 고객에게 가져가는 세계에서 우리가해온 일에 많은 양의 가속과 효율을 가져옵니다

우리가 전에 할 수 있었던 프로젝트의 일부 우리가 미래에해야 할 일입니다 주제 모델링은 실제로 – 우리가 보았을 때 – 가능한 모든 예술의 기초입니다 연락 센터에서 할 수있는 일 인공 지능과 그리고 우리의 선도 데이터 과학자 중 한 명 – Arthur Franke 박사는 데이터를 농업과 비교합니다 따라서 새로운 석유와 같은 데이터 대신 데이터가 새로운 토양입니다

주제 모델링을 통해 핵심 시드라고 생각할 수 있습니다 당신처럼 AI를 키우는 데 도움이 될 것입니다 더 많은 AI 지원 컨택 센터로 이동하십시오 따라서보다 철저한 유형의 접근 방식을 살펴 본다면 주제 모델링으로 시작하는 그것의 기본 요소로서, 주제 모델링을 본다 무슨 일이 일어나고 있는지를 말해주는 주제들을 몰아 내기 위해 이 컨택 센터에서 사람들이 뭐라 부를까요? 트렌드는 무엇입니까? 스파이크가 무엇입니까? 계절성은 무엇입니까? 그리고 우리는 그들에게 통찰력을 적용하고 있습니다

일단 비즈니스 통찰력을 적용하면 주제에서 일어나는 일에 대한 운영 통찰력 모델링, 점점 더 배우기 시작 귀하의 컨택 센터뿐만 아니라, 그러나 전반적인 조직에 관해서 그리고 이러한 것들은 가치 측면에서 많은 것을 유도합니다 우리는이 두 버킷으로 나뉘 었습니다 에이전트를 개선하고 개선하자 우리의 실제 최적화

조직 내에서 발생하는 최적화, 인공 지능을 사용하여 발생하는 영향 귀하의 연락 센터에서 자, 이제 우리가 얻는 것에 대해 빨리 살펴 보겠습니다 주제를 모델링 자체에서 그래서 뿌리부터 우리는 통찰력을 높이고 있습니다 우리는 의도와 복합적인 의도를 이해하고 있습니다

이러한 통화 또는 채팅 로그에서 순서대로 발생합니다 우리가 정말로 이해할 수 있도록 고객이 겪고있는 문제입니까? 우리는 이러한 문제를 해결할 수 있습니까? 그리고 우리가 그 문제들을 다룰 때 그들은 만족하고 있습니까? 그것은 또한 우리가 비즈니스를 감독하고, 그것을 오버레이하고 정보의 추세를 이해합니다 그럼 내 스파이크는 어디 있니? 내 문제는 어디에 있습니까? 내 문제가 있었습니까? 이상한 점은 어디 있니? 내 콜센터에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 이상이 있습니까? 그리고 그것을 바로 잡을 수 있습니까? 혜택 측면에서 보면 실제로 이것을 몰아 낼 수있는 많은 다른 것들 그래서 그 중 하나가 박멸입니다 콜센터를 개선하는 것이 더 좋은 방법은 없습니다

대화를 근절하기보다 귀하의 고객이 해결할 수있는 특정 문제 웹 사이트를 업데이트하거나 알림 또는 알림을 푸시하여 그 (것)들에게, 그것을 더 명백하거나 개량해서 귀하의 모바일 채널 중 하나를 사용하여 해당 질문에 답변 할 수 있습니다 전화 또는 고객 담당자와의 채팅을 피하십시오 센터 전체 – 그게 최선의 결과입니다 고객이 한 번도 문제가 없었습니다

그것은 좋은 고객 경험입니다 비용은 더 이상 존재하지 않는다 이미 해결 되었기 때문에 그리고 다른 사람들도 있습니다 너도 알다시피, 요원 훈련에 먹이를

오퍼가 말한 것처럼 사실상 주도적 인 에이전트를 더 많이 만들 수 있음 그것을 향상시키기 위해 데이터를 사용하고, 필수적이며, 뿐만 아니라 다른 많은 것들이 있습니다 제가 말씀 드렸듯이, 우리는 정말로 기회를 갖게되어서 기뻤다 주제 모델링 API를 사용하여 손을 더럽힐 수 있습니다 그리고 우리가 한 것은 90,000 개의 채팅을했습니다 자사 IT 헬프 데스크의 자체 IT 채팅 로그에서 로그

따라서 데이터 자체는 올해 초부터였습니다 6 월경까지 그것에는 90,000 개의 채팅 로그가있었습니다 약 67 명의 에이전트와 약 23,000 명의 고유 사용자가 참여했습니다 그래서 꽤 큰 크기의 데이터 세트였습니다

그리고 해당 데이터 세트 중 주제 모델링 API를 실행했을 때 그 위에 약 100 가지 핵심 주제가 나왔습니다 그 채팅 로그 대화에서 우리가 그때, 약 50 개까지 군집 그리고 우리가이 작업을 수행함에 따라 결과를 분석하기 시작했습니다 우리는 이것을 통해 무엇을 배울 수 있습니까? 여기에 우리가 발견 한 두 가지 예가 있습니다 먼저 월별 분석을 살펴 보았습니다

우리가 이것을했을 때, 우리는 흥미로운 사실들을 발견했습니다 우리 자신의 헬프 데스크가 실제로 쉽게 식별하지 못했던 잠재적으로 해결할 수있는 구체적인 사안으로 어느 쪽이든 A를, 과정을 개량해서 그리고 그러므로, 근절하는 모두 필요 또는 좀 더 고급 방법을 사용하여, Dialogflow를 적용 할 수있는 것 응답에 대한 좀 더 자동화 된 접근 방식을 사용합니다 첫 번째는 사람들이 요청하는 스파이크가 있다는 것입니다 RSA 토큰 비밀번호 재설정

그리고 그 바쁜시기에 감사가 일어났다 그건 감사관들이 사무실에 있기 때문이죠 바쁜 시즌이 오기까지 그리고 바쁜 시즌이되면 클라이언트 사이트를 방문합니다 그래서 한두 달 안에 RSA 토큰을 사용하지 않았습니다

그들은 그들의 암호를 잊어 버린다 고객에게 다시 돌아 오기 전에 재설정해야합니다 사이트가있어 VPN을 네트워크에 연결할 수 있습니다 우리를 위해, 이것은 기회입니다 자동으로 사전 알림을 수행합니다

모든 감사를 살펴 봅시다 지난 4 주 또는 6 개월 동안 VPN을 사용하지 않은 몇주 만에 링크가있는 메모를 푸시합니다 암호를 재설정해야하는 경우 여기에서 수행하십시오 외침을 전부 없애십시오 우리가 한 분석의 또 다른 흥미로운 부분은 비교 된 메디안 상담원 채팅 단어 길이를 비교했습니다

채팅의 길이뿐만 아니라 회전 수 각 채팅에서 – 얼마나 많이 앞뒤로 각각 일어 났는지 차트– 채팅의 전체 볼륨과 함께 그것은 각 주제에서 일어났습니다 그리고 우리는 몇 가지 흥미로운 것을 발견했습니다 그래서 그들 중 한 명은 당신이 본다면 주제 영역으로 소프트웨어 설치시 회의 통화 정보와 비교하여 이 채팅에 응답하는 것을 볼 수 있습니다 거의 같은 양의 단어를 사용했습니다 그러나 얼마나 오래 걸릴지 살펴보십시오

소프트웨어 설치 질문 제대로 대답해야합니다 그리고 소프트웨어 설치의 차이점이 있습니다 주제에 관해서는 상담원이 가서 조사해야했습니다 그들은 가서 정보를 얻어야했습니다 그들은 그 (것)들을주기 위하여 적당한 유형의 응답을 얻어야 만했습니다

템플릿이 없습니다 사용할 수있는 준비 정보가 없습니다 고객에게 제공합니다 전화 회의를 볼 때 복사, 붙여 넣기, 완료되었습니다 단어의 양이 같지만 길이가 늘어납니다

회의 통화 즉, 즉각적인 낮은 교수형 Dialogflow의 응용 프로그램을 위해 준비된 과일은 자동화됩니다 나는 인간과 더 이상 대답 할 필요가 없다 이미 템플리트 화되어 있습니다 갈 준비가되었습니다 소프트웨어 설치면에서, 나는이 말을보고있다

글쎄, 이런, 내가 요원 원조를했다면 나는 그들이 시간과 비용에 대해 묻는 것을 들었다 시간을 업그레이드하는 데 필요한 정보는 다음과 같습니다 및 비용 따라서 개선 기회가 분명했습니다 처음부터 바로, 심지어는 몇 가지 매우 기본적인 분석 만하면됩니다

그러나 우리는 여기서 어디로 가야합니까? 그래서 앞으로 나아가면서, 진정한 힘 내가 말했던 주제 모델링 – 그 토픽 모델링은 그 기초입니다 우리가 다른 어떤 것으로 자랄 수있는 씨앗입니다 그리고 애널리틱스의 많은 응용 프로그램을 오버레이함으로써 이걸 통해 우리는 실제로 할 수 있습니다 방법을 향상시키는 일부 실제 정상 운영 운영 우리는 내부 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다 따라서 이러한 방법 중 하나가 실제 모니터링으로 바뀌고 있습니다

따라서 내 주제 모델링이 고객에게 발생하면 채널을 지속적으로 사용하면 스파이크를 모니터링 할 수 있습니다 다가올 문제는 무엇입니까? 프로세스 개선을위한 이슈는 무엇입니까? 왜냐하면 그것은 스파이크 였기 때문에? 그리고 그것이 박멸되고 있다는 것을 모니터 할 수 있습니까? 그게 떨어지는거야? 그리고 다른 분야 중 하나는 활동중인 프로그램에 있습니다 그래서 우리 모두는 우리 조직에 많은 변화를 가져 왔습니다 우리는 새로운 도구 또는 새로운 기술을 얻고 있습니다 또는 새 업그레이드를 수행하거나 운영 체제로 마이그레이션 중입니다

항상 시스템입니다 그리고 이러한 프로그램들은 고객 서비스에 대한 필요성을 더욱 높여줍니다 질문 및 문제 해결의 필요성 그리고 최근에 우리가 가진 그 중 하나는 새로운 T & E 시스템을 구현했습니다 그리고 우리는 정보의 스파이크가 될 것이라는 것을 알았습니다

전화 응답 필요성의 급증 우리가이 새로운 시스템을 구현할 때 그러나 그들이 쉽게 알지 못했던 것은 무엇이 가장 구체적인 이슈였습니까? 문제가 있었나요? 우리는 다음 라운드의 훈련을 어떻게 개선 할 수 있습니까? 사람들이 가지고 있지 않은지 확인하기위한 배포 그 일들에 대해 전화 할까? 시스템의 활성 버그는 무엇입니까? 어쩌면 단지 숙고 된 적이 없었던 초기 구현에서 우리는 다시, 다음 번 배치에 박차를 가할 준비가 되셨습니까? 그래서 우리가 발견 한 것들 중 일부는 대리인 접근이었습니다 모든 사람들은 거대한 스파이크와 사람들이 없었습니다 다른 개인에게 위임하는 방법을 식별 할 수있다 T & E를 처리 할 수 ​​있습니다

그들은 문제가 있었다 지출 영수증을 업로드해야합니다 그들은 또한 복제에 문제가있었습니다 기존 프로필을 새 프로필로 그래서 몇몇은 – 대리인 액세스와 마찬가지로 – 더 나은 FAQ입니다 더 나은 정보를 얻을 수 있습니다

다음 롤아웃을위한 교육 향상 – 프로세스 개선 일부는 다른 기술의 문제점이었습니다 개선이 필요하거나 버그가있다 고정해야했다 그러나 우리는 지금 그것들을 모니터 할 수 있습니다

우리가 뭔가 진짜 일을 알고있다 그리고 그것을 해결할 필요가 있음을 밝힙니다 그럼 그 문 밖에서 바로 우리를 방문하십시오 부스에서 KPMG 우리는 이것에 대해 당신과 더 이야기하고 싶습니다

그리고 Andrea에게 넘겨 줄거야 제네시스는 다음 작품을 통해 우리를 데려 갈 것입니다 [박수 갈채] ANDREA FRIIO : 대단히 감사합니다, 트레이시 안녕 좋은 아침 너와 함께하는 것이 즐겁다

아마 너는 내 그림이 없다는 것을주의했을 것이다 아주 간단한 이유로 프레젠테이션에서 아마 Andrea와 함께 그걸 기대했을거야 멋진 이탈리아 아가씨 멋진 이탈리아 여자 ​​- 나야

미안합니다 우리는 나쁜 소식으로 시작합니다 그러나 좋은 소식으로 시작하자 그래서 먼저, 나는 아주 빨리 선물하고 싶다 누군가 제네시스에 익숙하지 않다면, 다행히 메인 스테이지 데모를 보았습니다

방송 할 수 있다면 제발 내 휴대 전화 Genesys는 고객 경험을 제공하는 선도적 인 솔루션 제공 업체입니다

플랫폼 우리는 인정받는이 선도적 인 역할을 즐깁니다 애널리스트들에 의해 – Forrester, 우리는 [INAUDIBLE]에서 23 번 연속 지명되었습니다 주요 사분면 그리고 우리는 애널리스트들도 비슷한 감사를 느낍니다

Forrester와 Ovum처럼 그러나 특히, 우리는 신뢰를 즐긴다 100 개국에 11,000 명의 고객이 있습니다 우리는 그들을 위해 250 억 달러를 관리합니다 연간 상호 작용

그리고 그것들은 의미있는 상호 작용입니다 그것들은 위의 상호 작용들입니다 세계 100 대 브랜드 중 65 개 브랜드 제네시스 고객입니다 그래서 그것이 우리의 몫입니다 그래서 저는 이제 영업 사원으로서 제 행동을 제거합니다

기술 판매가 될 수 있습니다 우리가 활용하고 싶은 새로운 채널을 보여주고 싶습니다 Google과의 파트너십 덕분입니다 우리가 만든 응용 프로그램을 보여 드리고 싶습니다 Google과 함께 화면에서 봅시다

제네시스 케이트와 이야기하고 싶습니다 GOOGLE ASSISTANT : 테스트 버전 확인 중입니다 제네시스 케이트 KATE : 안녕하세요, 케이트입니다 내가 뭘 도와 드릴까요? ANDREA FRIIO : 무엇을 검색해야합니까? 국제 여행을 계획한다면 어떻게해야합니까? KATE : 신용 카드 액세스가 중단되는 것을 막기 위해, 신용 카드에 대한 여행 경고를 설정해야합니다 여행하는 동안 사용할 계획

온라인 뱅킹을 사용하여 여행 경고를 설정할 수 있습니다 카드 뒷면에있는 전화 번호로 또는 Google 홈에서 GBank 자동 상담원과 대화하여 장치 ANDREA FRIIO : 완벽한 – 우리가 방금 본 것 이것은 새로운 채널입니다 그래서 저는 은행 고객입니다

GBank 사실 제네시스 은행의 은행에 있습니다 – 나는 돈이 없지만 나는 은행이있다 그러나 원하는 고객이있었습니다 자체 은행과 상호 작용할 수 있습니다 소비자로 잠깐 상상해보십시오

당신이 당신의 은행과 이야기하고 싶다면, 당신의 보험은 무엇입니까? 너 그래? 너는 웹상에 간다 전화 번호를 검색합니다 대부분의 경우 전화를 걸 때 그들은 자신이 누구인지 알지 못합니다 또는 그들이 정말로 좋으면, 그들은 당신의 전화 번호 덕분에 알고 있습니다 당신이 부르고있는 사람, 당신이 누구인지

그러나 그들은 당신의 외침의 의도가 무엇인지 모릅니다 이 특별한 경우에, 나는 방금 물었다 제네시스 케이트 (Genesys Kate)와 호황을 누리고 있습니다 마술처럼, 나는 자연어로 어떤 질문을 던질 수있다 완성

흐름 없음 – [INAUDIBLE]에서 엄격한 안내 흐름 없음 꽤 괜찮은데 다른 것을 보자 안녕, 구글

물론 인증이 있습니다 그래서 [INAUDIBLE]을 탐험 해보려고합니다 좋은 생각이 아닙니다 제네시스 케이트와 상담하십시오 제네시스 케이트와 상담하십시오

GOOGLE ASSISTANT : 확인해 보겠습니다 Genesys Kate의 버전 KATE : 안녕하세요, 케이트입니다 내가 뭘 도와 드릴까요? ANDREA FRIIO : 정확한 여행 경고는 무엇입니까? 케이트 (KATE) : 여행 경고를 통해 은행은 거래를 허용합니다 외국에서 이는 허위 경보를 피하는 데 도움이됩니다

ANDREA FRIIO : 이것은 내가 필요한 것입니다 그것을 설정하십시오 케이트 : 너 어떤 나라에 갈거야? ANDREA FRIIO : 저는 프랑스에 가고 싶습니다 KATE : 더 나은 서비스를 제공하기 위해 Google에서 귀하의 이름과 주소를 알아야합니다 그 확인은? ANDREA FRIIO : 네

KATE : 프랑스 여행 경고가 설정되었습니다 ANDREA FRIIO : 지금 무슨 일이 일어나고 있는지 이해합니까? 우리는 뭔가 확인을 얻습니다 일어나고있다 왜이 새로운 채널을 이해합니까? 이것은 완전히 새로운 게임입니다 즉시, 나는 선언 할 필요가 없다? 언제

?] 나는 대화를 할 수 있고 언제 비판적인 정보가 있고, 개인 정보가 검열됩니다 즉시 어떻게됩니까? Google에서이 정보를 전달할 수있는 권한을 요청합니다 Genesys 스택에 저장합니다 따라서 개인 정보는 고객에게 전적으로 부여됩니다 동시에 우리는 믿을 수없는 봉사를하고 있습니다

그리고 물론, 당신은 아마도 또한 우리가 – 우리는 SMS를받은 것으로 나타났습니다 물론 그것이 옵션 이었기 때문에 [INAUDIBLE] 제안, 조치 [INAUDIBLE] 이 프로세스는 고객에게 최고의 경고입니다 이 특별한 경우, 우리는 알렉스에게 여행 알리미를 보게됩니다 프랑스에 대한 설정되었습니다 그게 좋았어

케이트 야 GBank가 해외 여행 보험을 제공한다는 것을 알고 계십니까? 환상적입니다 케이트에게 콜백 일정을 물어보십시오 전혀 어렵지 않지, 그렇지? 그래서이 시점에서 한번 더 생각해 봅시다, Kate 제네시스 케이트와 이야기하고 싶습니다

GOOGLE ASSISTANT : 확인해 보겠습니다 Genesys Kate의 버전 케이트 : 안녕하세요, 케이트입니다 내가 뭘 도와 드릴까요? ANDREA FRIIO : 다시 전화 해 KATE : 더 나은 서비스를 제공하기 위해 Google에서 귀하의 이름과 주소를 알아야합니다 그 확인은? ANDREA FRIIO : 네

KATE : 너를 바로 부른다 ANDREA FRIIO : 이제 무대에 올거라 구요, 제 동료 Joseph [INAUDIBLE] 한 화면에 넣을 수 있다면 요원 나는 한 번 더 무슨 일이 있었는지 강조하고 싶다 우리는 고객이 누구인지에 대한 정보를 전달했습니다

플랫폼은 Google이 보조금을 지급 한 후, 즉시 새 고객에게 질문하지 않고 고객에게 전화 할 수 있습니다 질문 – 어떤 형태로, 어디서 전화해야합니까? 자동으로 전달 된 Google API 덕택입니다 이 시점에서 발신자는 상담원이 서비스를 제공합니다 그래서 우리가 시장에 준비가 되 자마자 화면에 조 (Joe)가 있다면, 물론 전화와 대화를 받게 될 것입니다 물론 마이크를 부착 할 것입니다

[알아들을 수 없는] KATE : 콜백을 요청한 사람이 통화 중입니다 하나를 눌러 고객 서비스 담당자에게 이야기하십시오 고객 서비스 담당자에게 연결 잠시만

[음악 재생] 전화가 왔어 그리고 지금이 시점에서 – 물론, 내 마이크를 풀어 줘 이제 대화 조수가 너를 화면의 톱을 시작할 수 있습니다 그래서 당신이이 프리젠 테이션을 즐겼기를 바랍니다 이것은 분명히 고객 경험의 새로운 얼굴입니다

너에게로 돌아가, Daryush [박수 갈채] DARYUSH LAQAB : Andrea, Ofer, Traci, and Josh 고맙습니다 고맙습니다 제발, 소리와 비디오 승무원에 대한 박수 라운드 [박수 갈채] 그래서이 시계는 제게 몇 분 남았음을 알려줍니다

귀하의 질문을 기꺼이 받아 드리겠습니다 하지만 우리는이 방에서 쫓겨나고있다 그래서 우리는 밖에 서 당신을 만날 것입니다 우리는 당신과 채팅하게되어 기쁩니다 그리고 그걸로, 모두들 고마워요

[음악 재생]