인공 지능 기술의 빠른 개발로 AI 고객 서비스는 전자 상거래, 물류 및 통신과 같은 많은 산업에서 널리 사용되었습니다. 이 기술의 도입은 고객 서비스의 효율성을 크게 향상시키고 기업의 운영 비용을 줄였습니다. 그러나 AI 고객 서비스의 인기가 증가 함에도 불구하고 인공 고객 서비스의 직책은 여전히 여러 곳에서 부족한 숙련 된 직종으로 등재되어 일부 분야에서 비교성을 보여줍니다.
근로자의 매일에 따르면, 조사 중에 기자는 수동 고객 서비스에 종사하는 많은 사람들이 대부분 농촌 지역에서 온 것을 발견했습니다. 이러한 위치의 작업 압력과 강도는 일반적으로 높아서 인력 이동성이 자주 발생합니다. 많은 직원들은 종종 고강도 작업과 복잡한 고객 요구에 직면 할 때 육체적으로나 정신적으로 지친 느낌이 듭니다. 이는 높은 이직률의 주요 이유 중 하나입니다.
Beijing University of Post and Telecommunications의 Liang Kongming 교수는 현재 AI 고객 서비스가 복잡한 문제를 다루는 방식이 아니며 정확하게 식별하고 답변하기가 어렵다고 지적했습니다. 기술이 끊임없이 향상되고 있지만 AI 고객 서비스에 대한 사용자의 기대도 증가하여 인텔리전스 문제를보다 명백하게 만듭니다. Liang 교수는 AI 고객 서비스가 간단하고 반복적 인 작업을 처리 할 때 잘 수행된다고 생각하지만 복잡하고 개인화 된 문제에 직면 할 때 수동 고객 서비스가 여전히 참여해야합니다.
AI 고객 서비스의 지속적인 대중화와 Enterprise Digital Transformation의 가속화로 수동 고객 서비스의 직책은 시급히 필요한 인재로 표시되었습니다. 많은 지방과 도시의 인사 및 사회 보장 부서에는 부족한 직업 목록에 "고객 서비스 관리자"가 포함되었습니다. 이 현상은 AI 기술이 일부 측면에서는 장점이 있지만 실제 응용 프로그램에서 수동 고객 서비스의 역할을 무시할 수 없음을 보여줍니다.
전문가들은 AI 고객 서비스가 효율성 향상에있어 장점이 있지만 개인화되고 복잡한 문제를 다루는 데 여전히 결점이 있다고 말합니다. 따라서 전환 과정에서 기업은 수동 고객 서비스와 AI 고객 서비스간에 서로를 보완하는 방법을 찾아야합니다. AI 고객 서비스를 수동 고객 서비스와 결합함으로써 Enterprise는 효율성을 향상시키면서 고객 요구를 완전하고 정확하게 충족시킬 수 있습니다. 동시에, 전문가들은 기업이 수동 고객 서비스의 권리와 이익을 보호하고 업무 효율성과 서비스 품질을 향상시키기 위해 심리적 압력을 줄여야한다고 제안합니다.
일반적으로 AI 고객 서비스의 인기는 모든 산업에서 크게 효율성이 향상되었지만 복잡하고 개인화 된 문제를 다룰 때는 수동 고객 서비스의 역할은 여전히 대체 할 수 없습니다. 디지털 혁신 과정에서 기업은 고객 서비스의 품질과 효율성을 보장하기 위해 AI 고객 서비스 및 수동 고객 서비스의 조정 된 개발에주의를 기울여야합니다. 동시에, 기업은 또한 인력 이동성을 줄이고 전반적인 서비스 수준을 향상시키기 위해 수동 고객 서비스의 작업 환경 및 권리 보호에주의를 기울여야합니다.