来源：广播与电视技术
翻译：徐莞欣
审稿：杨 宇
媒体和广播行业软件解决方案供应商Bitcentral的首席运营官Sam Peterson认为，媒体行业将拥有与服务提供商沟通的新方式。
媒体行业的客户支持部门将迎来一次重大变革，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的进步为其提供了动力。目前使用的外部聊天机器人虽然长久来看能够节省成本，但由于其回复问题没有情感以及面对复杂问题的解决能力有限，许多客户对其服务并不满意。因此真正的突破点在于要利用AI从内部来增强客户支持团队，优化其工作流程，同时保留客户期待的个性化服务。
随着媒体技术变得越来越复杂，客户对快速、可靠和富有同理心的客户服务需求也在增加。公司必须采用AI和ML驱动的工具，以满足这些需求，为客户支持服务进入新纪元奠定基础。
一、媒体技术中客户支持服务的演变
最近，媒体技术中的客户支持服务主要依赖两种方法：外部聊天机器人和人工服务，这两种方法都有显著的局限性。
外部聊天机器人虽然成本低廉，但通常无法解决细致入微和技术性强的问题，导致客户不满意。另一方面，人工服务可能会耗费大量资源且速度缓慢，无法满足当今用户对快速高效服务的需求。
2025年的重点必须转向AI增强的内部工具，这些工具能够更快地浏览庞大的知识库，并针对具体需求提供相关的解决方案，从而有望改变客户支持部门的工作方式。自动化和人工监督的结合可以在不舍弃个性化服务的前提下提高效率。
二、利用AI驱动的内部工具增强客户支持
AI驱动的内部工具正在迅速改变客户支持团队的工作方式。这些工具并非旨在取代人工服务，而是为了能让人类团队更快地获取问题的解决方案。
例如，AI系统非常善于浏览庞大的知识库，能在数秒内识别相关信息，并根据过去的案例提供可行的建议。这些工具通过处理重复性或机械性任务，让人工服务专注于解决那些需要人类直觉和专业知识的独特且复杂的问题。
虽然AI可以简化相关信息的获取，但人类的存在仍然至关重要，客户始终更喜欢人与人之间的互动。在人工智能服务公司Callvu的一项调查中，81%的受访者更愿意等待几分钟与人工服务交谈，而不是立刻与AI聊天机器人互动。内部的聊天机器人不会消除客户与人工客服之间的联络，相反它们会减少人工服务的工作量，使其能够更快地解决客户问题，从而加强客户与人工服务之间的联络，这种方法在运营效率和客户一贯偏好的同理心服务之间取得了平衡。
三、应对挑战与把握机遇
转向AI驱动的客户支持服务并非没有挑战。其中一个关键挑战是确保AI系统的准确性和相关性，尤其是在面对不断发展的或高度技术化的问题时，AI客户支持系统必须始终联系并感知前后相关的内容，进而给出最合适的解决方案。此外，大量客户数据经过AI工具的处理，这意味着公司必须实施强有力的安全措施来解决数据隐私问题，以维持客户的信任。
尽管面临这些挑战，AI化的发展机遇仍然很大。通过改进AI工具的界面、提升用户体验，客户支持团队可以无缝协作并最大化效率。将AI工具与客户关系管理（CRM）平台及其他企业系统集成，进一步统一工作流程，促进更好的合作并更快的生成解决方案。对于那些成功应对这些挑战的公司而言，流程的简化和客户满意度的提升是显而易见的。
四、客户支持部门的未来：平衡自动化与人际联系
为了在2025年保持竞争力，媒体技术公司必须将AI和ML驱动的内部工具作为其客户支持战略的基石。这些创新有望缩短问题解决时间，提高人工服务的工作效率，并将自动化与个性化服务相结合，提高客户满意度。
成功的真正衡量标准在于找到完美的平衡。那些将AI用于“增强”而不是“取代”其人工团队的公司，将在“满足日益增长的客户需求”这一目标上具备更强的能力，还将为媒体技术行业树立卓越服务的新标准。客户支持服务的未来不在于消除人与人之间的联系，而在于赋能这种联系，创造更快速、更智能、更令人满意的互动体验。
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