對企業 CX 團隊而言，導入 AI 已不再是錦上添花，而是維持競爭力的必要條件。
但面對新常態，也意味著必須在關於 AI 能力的大量資訊（與錯誤資訊）中摸索前進。
要成功導入，您需要掌握正確資訊。以下是 5 個常見的 AI 客服迷思，以及背後的真相。
1. 「現有的聊天機器人就夠用了。」
並非所有 AI 機器人都能符合需求。
您可能以為傳統聊天機器人方案，或以 ChatGPT 等模型為基礎的 GenAI 包裝工具這類低成本選項就能勝任。事實是？長期來看行不通。
傳統方案仰賴決策樹，遵循僵化的「若…則…」結構，只能讓機器人針對預設問題給出制式回答。
以 LLM 為基礎的 GenAI 包裝工具雖然較先進，卻無法與您的核心系統整合，因此無法回答複雜問題。
兩者的結果都一樣：客戶感到挫折，轉接真人的次數增加。
若要部署無須經常介入就能回答客戶所有問題的 AI 機器人，請選擇合適的合作夥伴，提供免程式碼的客製化功能，以及與您整個技術架構（如 Salesforce、Zendesk、Snowflake 與 Stripe）的原生整合。
2. 「AI 系統提供的答案不可靠。」
頂尖的 GenAI 解決方案極少產生幻覺。
將 AI 答案與不可靠畫上等號並非毫無根據。較弱的系統仍然很容易產生幻覺。
以 RAG 模型打造的解決方案就是如此，這類系統會從內部與外部來源擷取資訊，卻經常誤解來源內容，並將其整合成錯得離譜的答案。
商業級模型則能防範這種情況。它們從多個內部來源擷取答案，將資料切分成經過驗證的小區塊，再提供給 LLM 產生精簡、可靠的回應。
這正是 Maven AGI 等領先 AI 供應商能以 93% 的準確率自主處理超過 5,000,000 張工單的原因。
3. 「AI 將讓真人客服職缺消失。」
真人 CX 職務並未消失，而是在演進。
AI 承諾以有限人力實現無限規模，令人難以抗拒。各產業的企業也已開始減少招募人力、增加導入 AI。
然而，即使是最聰明的系統，也尚未成熟到能在沒有人為監督下運作。單靠 AI 會忽略細微差異、缺乏同理心，並可能錯誤處理敏感資料。
此外，有些客戶非得等到真人接起電話、把問題處理好，才會滿意。
事實上，許多企業導入 AI 仍相當謹慎，交付給它的任務遠低於它的能力。
與其擔心 AI 對未來 CX 職務的影響，不如現在就用它來自動化重複性工作，讓團隊的工作更輕鬆。
4. 「AI 只能回答簡單的問題。」
最好的 LLM 每使用一次就變得更聰明。如今，AI 代理已能重設密碼、處理退款、提出爭議，並解決日益複雜的請求。
許多團隊低估了這些能力，因為 LLM 技術正以近乎難以想像的速度演進。
但最好的模型會產生飛輪效應：吸收的每一筆資料都能提升準確度，讓它們有能力處理更複雜的工作。
如何做到？
- LLM 讀取使用者以自然語言提出的請求
- 判斷需要哪些後端 API 來完成請求
- 協調層將請求對應到 API 呼叫並加以執行
- 隨著時間推移，LLM 學習新的模式，執行複雜任務的能力也越來越好
請選擇 AI 能與您一同成長的供應商。
5. 「AI 成本高昂，卻沒有明確的投資報酬率。」
問問任何一位使用企業級 AI 解決方案的 CX 領導者，他們都會告訴您：AI 能帶來顯著的成本節省與快速的投資報酬。
我們都聽過 AI 實驗失敗的慘痛案例。早期，企業急於導入 AI，卻未考量其對損益的影響。
因此，一份備受爭議的 MIT 新報告得出 95% 的組織在 AI 上的鉅額投資毫無回報的結論，也就不足為奇。
但這份報告並未反映出如今人們運用 AI 的策略性與審慎做法。進入導入的第二階段後，投資報酬也隨之而來。
將支援任務交給 Maven 的 CX 團隊已看到具體成果。以金融科技公司 Papaya Pay 為例，他們現在自動處理 90% 的聊天詢問，同時將每張工單的成本減半。
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是時候撥開雜音，看看 AI 能為您的 CX 團隊做些什麼了。
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