सेवा लाइन पर उपभोक्ता के संपर्क में आने पर, उसे इस बात से कोई फर्क नहीं पड़ता कि संगठन के मूल में कितनी बड़ी लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) या कौन से न्यूरल नेटवर्क काम कर रहे हैं। ग्राहक के लिए मुख्य बात यह है कि उसकी समस्या हल हो जाए।
जनरेटिव एआई के उपयोग में बाधाएं
कई दक्षिण अफ्रीकी कंपनियां जो जनरेटिव एआई को लागू कर रही हैं, एक विशिष्ट बाधा का सामना करती हैं। वे एआई वॉयस एजेंट बनाती हैं या उपयोग करती हैं जो बहुत स्वाभाविक दिखते हैं और विश्वसनीय लगते हैं। हालांकि, जब इन विनम्र बॉट्स को लेनदेन करने का काम सौंपा जाता है - जैसे भुगतान की जाँच करना, खाते का डेटा अपडेट करना या ऑर्डर की स्थिति पूछना - तो वे एक डिजिटल बाधा से टकराते हैं।
एक बॉट बनाना जो सतही बातचीत बनाए रख सके, अपेक्षाकृत सरल प्रक्रिया बन गई है। कॉर्पोरेट नवाचार में वास्तविक सफलता ऐसे बॉट को उद्यम के आंतरिक डेटाबेस के साथ एकीकृत करने में निहित है ताकि ग्राहकों की वास्तविक समस्याओं का समाधान किया जा सके।
ग्राहक अनुभव के लिए जोखिम
यह ग्राहक अनुभव (CX) टीमों के लिए एक नया परिचालन जोखिम प्रस्तुत करता है। पहले ग्राहकों की मुख्य शिकायत लंबी कतारों में प्रतीक्षा करना थी। आज, संगठन इन कतारों को स्वचालित एजेंटों से बदलने का जोखिम उठाते हैं जो विनम्रतापूर्वक कॉलर का समय बर्बाद करते हैं।
बैकएंड के साथ गहरे एकीकरण के बिना, वॉयस बॉट अनिवार्य रूप से एक उच्च तकनीक वाली बाधा है। यदि स्वचालित सहायक केंद्रीकृत ग्राहक संबंध प्रबंधन (CRM) प्लेटफॉर्म में डेटा को सुरक्षित रूप से पढ़ और लिख नहीं सकता है, तो इसकी उपयोगिता सीमित हो जाती है। इसे अनुमान लगाना पड़ता है, भ्रम पैदा करना पड़ता है, या बहुत बार कॉल को किसी मानव कर्मचारी को स्थानांतरित करना पड़ता है, जिससे स्वचालन का उद्देश्य विफल हो जाता है।
मूल रूप से, एआई एजेंट को अनुमान नहीं लगाना चाहिए; उसे सही स्रोत से आवश्यक जानकारी निकालनी चाहिए और सटीक उत्तर देने के लिए उसका उपयोग करना चाहिए, क्योंकि ग्राहक को सही जानकारी चाहिए, न कि कुछ ऐसा जो सच जैसा लगे।
लेनदेन की प्रामाणिकता सुनिश्चित करना
स्वचालित एजेंटों द्वारा भ्रम को रोकने के लिए, कंपनियां रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) दृष्टिकोण अपनाना शुरू कर रही हैं। RAG एआई के लिए एक सुरक्षित इंडेक्स के रूप में कार्य करता है। अपने सामान्य सार्वजनिक प्रशिक्षण डेटा पर भरोसा करने के बजाय, RAG एआई को सख्ती से संगठन के स्वयं के सत्यापित डेटासेट पर आधारित उत्तर देने के लिए मजबूर करता है।
जब कोई ग्राहक अनुबंध के एक विशिष्ट बिंदु, उत्पाद पैरामीटर या मूल्य स्तर के बारे में पूछता है, तो एआई आंतरिक डेटाबेस से संपर्क करता है, सटीक दस्तावेज़ निकालता है और उस डेटा को बोलता है। हालांकि, यह वास्तुकला लेनदेन संबंधी वातावरण में लागू होने पर बदल जाती है। केवल सामान्य अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर देने के लिए RAG का उपयोग करने के बजाय, अब इसका उपयोग किसी भी कार्रवाई को निष्पादित करने से पहले वास्तविक समय में खाते के व्यक्तिगत मापदंडों को सत्यापित करने के लिए भी किया जाता है। यदि मूल डेटा अलग-अलग विभागों के बीच अलग-थलग है, तो एआई इन संरचनात्मक कमियों को विरासत में लेता है।
नियंत्रण तंत्र और डेटा स्थानीयकरण
इन स्वचालित प्रक्रियाओं में जोखिमों को प्रबंधित करने के लिए सख्त परिचालन सीमाएं आवश्यक हैं। एआई वॉयस एजेंट को कभी भी डेटाबेस के साथ पूर्ण स्वायत्तता के साथ काम नहीं करना चाहिए। कंपनी 1Stream इस समस्या का समाधान निरंतर आत्मविश्वास मूल्यांकन प्रणाली के माध्यम से करती है, जिसमें 80% की सख्त सीमा की सिफारिश की जाती है। लेनदेन संदर्भ में, यह मीट्रिक केवल मानवीय हस्तक्षेप के लिए ट्रिगर नहीं है, बल्कि डेटा सत्यापन के लिए एक गेटवे के रूप में कार्य करता है।
यदि ग्राहक निर्देश की समझ (जैसे पता बदलना या भुगतान तय करना) वॉयस बॉट द्वारा 80% सांख्यिकीय विश्वसनीयता से नीचे गिर जाती है, तो सिस्टम डेटाबेस में लिखने के अधिकारों को ब्लॉक कर देता है। यह सुरक्षा तंत्र गलत, गलत तरीके से लिखे गए या असंगत डेटा को सीधे CRM में जाने से रोकता है। अपरीक्षित लेनदेन को निष्पादित करने के बजाय, सिस्टम कॉल को एक मानव विशेषज्ञ के पास पुनर्निर्देशित करता है, उसे व्याख्या किए गए संदर्भ के साथ सौंपता है ताकि ग्राहक को अपनी कहानी दोहराने की आवश्यकता न पड़े। यह एक छँटाई मॉडल है जो संगठन को डेटाबेस क्षति और नियामक त्रुटियों से बचाता है, साथ ही कर्मचारियों को जटिल, उच्च-मूल्य वाली बातचीत को संभालने के लिए मुक्त करता है।
इसके अलावा, व्यवसायों को इस बात पर विचार करने की आवश्यकता है कि एआई प्रोसेसिंग और ग्राहक डेटा कहाँ स्थित हैं। वर्तमान में कई एआई सेवाएं अंतरराष्ट्रीय बुनियादी ढांचे पर निर्भर करती हैं, क्योंकि वहीं बड़े मॉडल और कंप्यूटिंग शक्ति उपलब्ध है। हालांकि कुछ मामलों में यह अपरिहार्य है, लेकिन समय के साथ स्थिति बदलने की संभावना है, क्योंकि स्थानीय शक्ति की आवश्यकता होगी। इसके कारणों में गति, डेटा संप्रभुता और सुरक्षा शामिल हैं। कई संगठनों के लिए, विशेष रूप से वे जो संवेदनशील ग्राहक जानकारी के साथ काम करते हैं, यह महत्वपूर्ण है कि डेटा कहाँ संसाधित, संग्रहीत और प्रशिक्षित किया जाता है।
स्थानीय क्षमताओं में निवेश
विशेषज्ञ एआई वॉयस एजेंटों के लिए स्थानीय क्षमता बढ़ाने को अत्यंत महत्वपूर्ण मानते हैं। इसमें स्थानीय जीपीयू (GPU) शक्ति और स्थानीय डेटा केंद्रों में निवेश शामिल है, क्योंकि ग्राहक एआई का भविष्य पूरी तरह से विदेशी बुनियादी ढांचे पर निर्भर नहीं कर सकता है। दक्षिण अफ्रीका के व्यवसायों को ऐसे एआई समाधानों की आवश्यकता है जो तेज़, सुरक्षित, लागत प्रभावी हों और स्थानीय परिस्थितियों के अनुकूल हों।
स्पीच-टू-टेक्स्ट, एलएलएम और टेक्स्ट-टू-स्पीच जैसे प्रत्येक इंटरैक्शन में लागत आती है। यदि एआई एजेंट विषय से भटक जाता है, व्यर्थ में तर्क करता है, या समस्या को हल करने में बहुत अधिक समय लेता है, तो इससे पैसे की हानि और ग्राहकों की निराशा होती है। इसलिए, इन लागतों को नियंत्रित करने के लिए मजबूत एकीकरण और स्पष्ट सुरक्षा तंत्र आवश्यक हैं। इसे इस आधार पर शुरू किया जाना चाहिए कि एआई ग्राहक अनुभव में क्या ला सकता है, न कि केवल इसलिए कि यह 'फैशन' है। सबसे पहले, वॉयस एआई को वास्तव में ग्राहक यात्रा को सरल और मानकीकृत करना चाहिए।
