Bright Patternは、AI・コグニティブ技術により、頻繁に繰り返されるタスクを自動化し、
オペレータやスーパーバイザーがより重要なタスクに集中するのを助けます。
音声認識、自然言語理解、キーワード抽出、ボットトレーニングなどの技術を利用できます。
IBM Watsonをはじめとする、AIアプリケーションとの統合が可能です。
オペレータアシスタンス
AIによるナレッジベースや FAQからの回答例を使うことによって、簡単なタスクや頻繁なリクエストを楽に処理できます。
チャットのオートサジェスト
お客様からの回答に対して、過去の問い合わせをもとに最適と思われる回答の候補をWatsonが生成し、表示。
オペレーターは最適と思われるものを選んでクリックするだけで回答ができ、時間と労力の節約ができます。
経験が浅いオペレータでも、より質の高い応対をする助けになります。
Eメールのオートカテゴライズ & オートサジェスト
人間の回答から学習
- メールの下書き作成
- ナレッジマネジメントアーティクル活用
- サジェスト活用
- サジェストやナレッジ・マネジメントアーティクルの編集
複数の回答を提案
チャットボット、有人チャットとの相互運用
高度なものから簡易なものまで、様々なボットサービスを統合できます。
ボットによる自動応答の途中で、ボットが回答できない、あるいは回答に自信がないと判断した場合や、顧客が有人チャットに切り替えることを希望した場合、人間のオペレーターにスムーズに切り替えることができます。
有人チャットの途中でメールアドレスの記入など簡単なプロセスになったときに、有人からボットによる対応に切り替えることもできます。
AIによる分析、応対品質管理
AIによる感情分析により、オペレータとスーパーバイザは問題のある会話にすばやく気づくことができます。チャットやメールなどあらゆるチャネルでの感情分析ができ、複数チャネルにわたる応対品質の管理が可能です。
お客様が何について話しているか、時間の経過とともに会話がどのように変化しているのかなど、様々な観点でお客様の傾向を分析できます。
IBM Watsonとの連携
ワトソンの自然言語理解により、音声の文字起こしや、キーワード抽出感情分析などができます。
会話内容の文字起こし
ワトソンの音声トランスクリプションにより、音声通話の全記録を文字起こしし、応対履歴データベースに保存します。応対評価の際にテキストベースで会話内容を見渡せ、キーワード検索や分析が可能となります。
キーワード抽出
キーワードベースでの問い合わせ履歴の検索や、感情ベースでの検索が可能です。
感情分析
顧客の感情を分析し、問い合わせのルーティングや優先順位を決めたり、問題のある会話に素早く気づいて対応することができます。