生成式人工智能可以毫不拖沓地处理查询，即时解决查询并提供几乎实时的帮助。传统上，客户服务代理在处理客户服务查询时必须依赖知识库或预先编写的脚本。这通常会导致延迟找到适当的响应或解决方案。
生成式人工智能通过为客户提供即时且相关的帮助解决了这个问题，这些帮助可以根据客户的具体需求进行量身定制。生成式人工智能的另一个重要应用是，它们可以同时处理大量查询，而不会影响服务质量。这确保没有客户需要等待回复。
当客户得到即时响应时
客户满意度就会提高，总体客户体验也会更好。企业还可以降低传统客户服务模式的成本，这意味着实施生成式人工智能对所有人都是双赢的。
著名家具连锁店宜 bc 数据 家就是现实生活中一家使用生成式人工智能为客户提供实时帮助的公司。宜家的人工智能助手可以回答有关产品详细信息、组装说明、可用性等问题。聊天机器人理解自然语言，可以回答非常具体的客户查询。这使宜家能够缩短等待时间并改善整体客户体验。
持续学习与发展
生成式人工智能模型是热切的学习者，能够从过去与客户的互动中不断学习和改进。这使它们能够随着时间的推移调整和提高客户服务绩效。从客户体验中学习对于希望提供卓越客户服务的企业来说是朝着正确方向迈出的重要一步。
当这些生成式人工智能模型与客户互动时，它们可以分析客户回应的成功或失败，确定需要改进的领域，并加深对客户偏好和沟 收入模型中的常见挑战 通风格的理解。这种持续学习有助于人工智能为客户提供越来越准确、个性化和相关的回应。
OpenAI 的 ChatGPT 不断从用户输入中学习，并相应地改进其输出。
Anthropic 的 Claude AI 还旨在通过用户交互和更新不断提高其知识和能力。这确保输出是最新的，并与客户不断变化的需求保持一致。
多语言支持
多语言聊天机器人并不是一项新功能，但生成式人工智能将这一概念应用到了一个全新的水平。例如，ChgatGPT-4o 可以用 50 多种语言与人类交谈，这意味着全球 90% 以上的互联网用户都可以使用该聊天机器人。
因此，生成式人工智能可以满足来自不 美国数据 同语言和文化背景的人们的需求，这对于在全球环境中运营的公司来说是一个巨大的优势。
客户现在可以用他们喜欢的语言与客服人员沟通，并获得根据他们的文化背景定制的答案。
生成式人工智能在客户服务中的局限性
此外，生成式人工智能工具可以调整其语言，使其与不同地区的文化规范和偏好保持一致。一个很好的例子是，当来自特定文化背景的客户更喜欢更正式或间接的沟通方式时，人工智能可以相应地调整其语言和措辞。
如您所见，生成式 AI 将在多个方面改变客户服务。各种规模的组织开始将生成式 AI 纳入其客户服务功能只是时间问题。
但组织应该谨慎行事，因为生成式人工智能仍处于起步阶段，并且他们必须注意一些局限性。 训练数据可能容易受到数据泄露或未经授权的访问，一些挑战。