ประโยชน์ของการนำ Conversational AI มาใช้และตัวอย่างการใช้งานในการบริการลูกค้า

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา หรือ Conversational AI เป็นเทคโนโลยีล่าสุดที่กำลังถูกนำมาใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรมและสายงาน โดยมีการประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวางในด้านต่าง ๆ เช่น การสนับสนุนลูกค้า การศึกษา การดูแลสุขภาพ และการบริหารงานภาครัฐ เมื่อเปรียบเทียบกับแชทบอทแบบดั้งเดิม เทคโนโลยีนี้ได้รับการยกย่องอย่างสูงในด้านการตอบสนองที่เป็นธรรมชาติและยืดหยุ่น รวมถึงความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานควบคู่ไปกับการยกระดับความพึงพอใจของลูกค้าไปพร้อมกัน

ในบทความนี้ เราจะอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง พร้อมทั้งประโยชน์ของการนำมาใช้ ตัวอย่างการใช้งานในด้านบริการลูกค้า ประเด็นสำคัญสำหรับการนำไปใช้อย่างประสบความสำเร็จ และคุณลักษณะของ “FastGenie” ซึ่งเป็นกลุ่มฟังก์ชัน Generative AI ที่สามารถเชื่อมโยงกับระบบ CRM และระบบ FAQ ของ “FastSeries” ที่ให้บริการโดย TechMatrix โดยจะอธิบายเนื้อหาเหล่านี้ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายค่ะ

1. Conversational AI คือปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถสนทนาได้อย่างเป็นธรรมชาติ

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา  หรือ Conversational AI คือเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นการสนทนาอย่างเป็นธรรมชาติกับมนุษย์ โดยสามารถเข้าใจเสียงและข้อความที่ผู้ใช้พิมพ์เข้ามา และตอบกลับได้อย่างเป็นธรรมชาติตามบริบทที่ได้รับ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีนี้ได้ถูกนำมาใช้งานในหลากหลายรูปแบบ เช่น แชทบอท ผู้ช่วยเสียง และเอเจนต์เสมือนจริง (Virtual agents) และมีการใช้งานเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในหลายสาขา เช่น การบริการลูกค้า การศึกษา และการดูแลสุขภาพ

ความแตกต่างจากแชทบอทแบบดั้งเดิม

แชทบอทแบบดั้งเดิมที่ใช้กฎเกณฑ์และการจับคีย์เวิร์ด จะตอบกลับตามชุดคำถามและคำตอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ส่งผลให้ไม่สามารถตอบสนองต่อความแตกต่างของถ้อยคำหรือเจตนาของผู้ใช้ได้ดีนัก และมักทำให้บทสนทนาไม่เป็นธรรมชาติ

ในทางกลับกันปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ร่วมกับ Generative AI เพื่อสนทนาโดยเข้าใจและจดจำข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนในบริบทที่เกี่ยวข้อง มีความยืดหยุ่นในการตอบสนองอย่างเหมาะสม แม้หัวข้อจะเปลี่ยนไปกลางบทสนทนา และมีลักษณะเด่นคือ “การแลกเปลี่ยนที่เหมือนการสนทนาจริง” ซึ่งเหนือกว่าการถามตอบแบบธรรมดา

ด้วยเหตุนี้ Conversational AI จึงสามารถตอบสนองได้ไม่เพียงแค่ “สิ่งที่ถูกถาม” แต่ยังรวมถึง “เหตุผลที่ถูกถาม” ซึ่งสร้างความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในประสบการณ์ของผู้ใช้

การขยายขอบเขตการใช้งานของ Conversation AI

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนากำลังถูกนำไปใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น การบริการลูกค้า (Customer service) การศึกษา การดูแลสุขภาพ การผลิต การเงิน และการค้าปลีก โดยเฉพาะในสถานที่ทำงานที่เผชิญกับปัญหาการขาดแคลนแรงงานและความต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน เทคโนโลยีนี้ถือเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้สามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็วและยืดหยุ่น

เบื้องหลังการขยายขอบเขตการใช้งานของ Conversational AI คือความก้าวหน้าของ AI แบบมัลติโหมด (Multimodal AI) ซึ่งสามารถรวมและเข้าใจข้อมูลจากสื่อหลากหลายรูปแบบร่วมกับ Generative AI ทำให้สามารถสนทนาได้อย่างแม่นยำและเป็นธรรมชาติมากขึ้น ในอนาคต คาดว่าจะมีการปรับแต่งให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของแต่ละอุตสาหกรรม และเกิดการใช้งานที่หลากหลายมากยิ่งขึ้น

เทคโนโลยีที่ทำให้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาพัฒนาได้จะถูกกล่าวถึงในหัวข้อถัดไป

AI ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

ด้วยการมาถึงของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) จึงส่งผลให้ Conversational AI สามารถตอบสนองได้อย่างเป็นธรรมชาติและยืดหยุ่นมากกว่าที่เคย ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ ChatGPT ซึ่งมีความเข้าใจบริบทของการสนทนาในแบบมนุษย์อย่างลึกซึ้ง สามารถสนทนาได้อย่างสอดคล้องแม้ในประโยคยาวๆ และคุณภาพของการตอบกลับก็พัฒนาขึ้นอย่างมาก

ในอนาคต ฟังก์ชันต่าง ๆ เช่น การปรับแต่งการตอบกลับให้เหมาะกับคุณลักษณะและประวัติการสนทนาของผู้ใช้แต่ละราย รวมถึงการรองรับหลายภาษา จะยังคงได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่การพัฒนา “ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (Artificial General Intelligence: AGI)” ที่มีความสามารถรอบด้านมากขึ้น ซึ่งหากสามารถนำมาใช้งานได้จริง ก็อาจทำให้แนวทางการพัฒนาของปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาเปลี่ยนแปลงไปอย่างมีนัยสำคัญ

2. เทคโนโลยีต่างๆ ที่ทำให้เกิด Conversational AI

เรามาดูเทคโนโลยีหลากหลายที่อยู่เบื้องหลังการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา แม้ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะมีความเกี่ยวข้องกันอย่างซับซ้อน แต่ในที่นี้จะขออธิบายภาพรวมของแต่ละเทคโนโลยี พร้อมตัวอย่างความเชื่อมโยงกับปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา

■ เทคโนโลยีต่างๆ ที่สนับสนุน Conversational AI (ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา)

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning: ML) และบทบาทของมัน

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning: ML) เป็นเทคโนโลยี AI ที่เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูล และสามารถดำเนินการคาดการณ์ การจำแนกประเภท และอื่นๆ ได้โดยอัตโนมัติ ในปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา ML ทำหน้าที่เป็นรากฐานในการวิเคราะห์เจตนาของผู้ใช้และการปรับแต่งการตอบกลับให้เหมาะสม

วิวัฒนาการของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning: DL)

การเรียนรู้เชิงลึก (Deep learning: DL) เป็นเทคนิคที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นในการค้นหาและเรียนรู้คุณลักษณะจากข้อมูล โดยสนับสนุนแกนหลักของ Conversational AI เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการรู้จำเสียง ทำให้สามารถเข้าใจบริบทได้อย่างลึกซึ้งและสร้างการตอบกลับที่มีคุณภาพสูง

ความสำคัญของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการเข้าใจและสร้างข้อความและเสียง โดยทำหน้าที่เป็น “ทักษะการฟังและพูด” ของ Conversational AI มีบทบาทในการอ่านเจตนาและบริบทของผู้ใช้เพื่อชี้นำไปสู่การตอบกลับที่เหมาะสม

การรู้จำเสียง (Speech-to-Text: STT) และการสังเคราะห์เสียง (Text-to-Speech: TTS)

การรู้จำเสียง (Speech recognition หรือ Speech-to-Text: STT) คือเทคโนโลยีที่แปลงเสียงพูดเป็นข้อความ ส่วนการสังเคราะห์เสียง (Speech Synthesis หรือ Text-to-Speech: TTS) คือเทคโนโลยีที่แปลงข้อความเป็นเสียงพูด ทั้งสองเทคโนโลยีนี้มีความสำคัญในการสร้างบทสนทนาเสียงที่เป็นธรรมชาติ และถูกนำมาใช้ในผู้ช่วยเสียงต่าง ๆ

การเกิดขึ้นของ Generative AI

Generative AI เป็นเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นจากการพัฒนาของการเรียนรู้เชิงลึก (DL) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) โดยสามารถสร้างเนื้อหาใหม่ เช่น ข้อความ ภาพ และเสียง

เทคโนโลยีนี้ถือเป็นแกนกลางของ “ความสามารถในการคิดและตอบ” ใน Conversational AI เนื่องจากสามารถเข้าใจบริบทจากข้อมูลจำนวนมหาศาลและสร้างคำตอบที่มีความหมายได้ Generative AI เกิดขึ้นจากผลของความสมบูรณ์และการบูรณาการของเทคโนโลยีหลายแขนง เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง (ML), การเรียนรู้เชิงลึก (DL) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

3. ประโยชน์ของการใช้ Conversational AI ในการบริการลูกค้า

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาช่วยแก้ไขปัญหาทางธุรกิจได้หลากหลายประการ ในหัวข้อนี้จะขอยกตัวอย่างประโยชน์ทั่วไปของการนำเทคโนโลยีนี้มาใช้ โดยเน้นในบริบทของงานบริการลูกค้า

ข้อดีของการใช้ Conversational AI ในงานบริการลูกค้า

• ช่วยลดต้นทุน
• เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน
• ยกระดับความพึงพอใจของลูกค้า
• รองรับการตอบสนองขั้นสูงผ่านการเชื่อมโยงกับการวิเคราะห์ข้อมูล

ช่วยลดต้นทุน

การตอบคำถามอัตโนมัติด้วยปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาช่วยลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ และลดต้นทุนด้านแรงงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยสามารถมอบหมายให้ AI รับผิดชอบการตอบคำถามทั่วไปหรือคำถามง่ายๆ ได้ ทำให้บุคลากรสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่สำคัญมากกว่า

เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน

Conversational AI ช่วยให้การตอบกลับเป็นไปอย่างเป็นมาตรฐานและรวดเร็ว ลดความแตกต่างและความล่าช้าในการตอบคำถาม นอกจากนี้ยังสามารถรับมือกับปัญหาการขาดแคลนบุคลากรได้ ทำให้การดำเนินธุรกิจเป็นไปอย่างมั่นคงแม้มีทรัพยากรจำกัด

ยกระดับความพึงพอใจของลูกค้า

ด้วยความสามารถในการให้บริการตลอด 24 ชั่วโมง และตอบกลับได้ทันทีปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาช่วยลดความเครียดจากการรอคอยหรือการไม่ได้รับการตอบกลับของผู้ใช้งาน การตอบกลับที่รวดเร็วและสม่ำเสมอช่วยยกระดับคุณภาพของประสบการณ์ผู้ใช้ และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าได้อย่างมีนัยสำคัญ

รองรับการตอบสนองขั้นสูงผ่านการเชื่อมโยงกับการวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อเชื่อมโยงข้อมูลลูกค้ากับปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาจะสามารถปรับแต่งการตอบกลับให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะบุคคลได้ การตอบกลับและข้อเสนอแนะที่อิงจากประวัติการสนทนาและข้อมูลคุณลักษณะของลูกค้า สามารถนำไปใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้งาน และสนับสนุนกลยุทธ์ด้านการตลาดได้อย่างมีประสิทธิผล

4. ตัวอย่างการใช้ Conversational AI ในการบริการลูกค้า

Conversational AI (ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา) กำลังถูกนำมาใช้งานจริงในหลากหลายสถานการณ์ของงานบริการลูกค้า ตั้งแต่การตอบคำถามที่พบบ่อยโดยอัตโนมัติ ไปจนถึงการรับมือกับข้อร้องเรียนที่มีอารมณ์ และการให้คำแนะนำหลายภาษา ซึ่งสามารถช่วยให้งานต่าง ๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพมากขึ้น บทนี้จะนำเสนอกรณีการใช้งานที่พบได้บ่อยและมีการนำไปใช้จริง

ตัวอย่างการใช้งาน Conversational AI ในงานบริการลูกค้า

• การตอบคำถามที่พบบ่อย (FAQ) โดยอัตโนมัติ
• การตอบกลับเบื้องต้นผ่านแชท
• การจำแนกและจัดประเภทเนื้อหาการสอบถาม
• การรับจอง เปลี่ยนแปลง และยกเลิกการนัดหมาย
• การตอบกลับเบื้องต้นต่อข้อร้องเรียน
• การสนับสนุนการตอบกลับในหลายภาษา
• การส่งและรวบรวมแบบสอบถามโดยอัตโนมัติ

การตอบคำถามที่พบบ่อยโดยอัตโนมัติ (Automate FAQ response)

Conversational AI สามารถให้คำตอบที่รวดเร็วและแม่นยำต่อคำถามทั่วไป ซึ่งช่วยลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ และสร้างสภาพแวดล้อมที่ผู้ใช้งานสามารถแก้ไขปัญหาได้ด้วยตนเองโดยไม่เกิดความเครียด

การตอบกลับเบื้องต้นผ่านแชท

แม้ในช่วงเวลานอกเวลาทำการหรือช่วงที่มีการใช้งานหนาแน่น ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาก็สามารถให้การตอบกลับเบื้องต้นผ่านแชตได้ทันที เพื่อป้องกันความล่าช้าในการตอบกลับ ซึ่งช่วยลดความหงุดหงิดของลูกค้าและรักษาระดับความพึงพอใจไว้ได้

การจำแนกและจัดประเภทเนื้อหาการสอบถาม

Conversational AI สามารถวิเคราะห์สิ่งที่ผู้ใช้พูด และส่งคำถามไปยังแผนกหรือบุคคลที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ ช่วยเพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการตอบกลับ และส่งผลให้การดำเนินงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การรับจอง เปลี่ยนแปลง และยกเลิกการนัดหมาย

ผู้ใช้สามารถทำการจอง เปลี่ยนแปลง หรือยกเลิกการนัดหมายได้ตลอด 24 ชั่วโมงผ่านปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากและข้อผิดพลาด และยังเพิ่มความสะดวกให้กับลูกค้าอีกด้วย

การตอบกลับเบื้องต้นต่อข้อร้องเรียน

แม้ในกรณีที่ต้องรับมือกับข้อร้องเรียนปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาก็สามารถตรวจจับอารมณ์ของลูกค้า และตอบกลับอย่างสุภาพและใจเย็นในขั้นตอนแรก ซึ่งช่วยป้องกันไม่ให้ปัญหาบานปลาย และสามารถจัดการได้อย่างสงบ

การสนับสนุนหลายภาษา

โดยการเชื่อมโยง Conversational AI เข้ากับฟังก์ชันแปลภาษาอัตโนมัติ จะสามารถให้บริการแก่ลูกค้าในหลายภาษา เช่น ภาษาอังกฤษและภาษาจีนได้ ความสามารถในการรองรับลูกค้าทั่วโลกจึงได้รับการเสริมความแข็งแกร่ง และสามารถให้บริการแก่ผู้ใช้งานในต่างประเทศได้อย่างราบรื่น

การส่งและรวบรวมแบบสอบถามโดยอัตโนมัติ

หลังจากการให้บริการ Conversational AI สามารถส่งแบบสอบถามโดยอัตโนมัติเพื่อรวบรวมและวิเคราะห์คำตอบ หากมีการเก็บข้อมูลความคิดเห็นของลูกค้าอย่างต่อเนื่อง ก็สามารถนำไปใช้ในการปรับปรุงบริการได้อย่างมีประสิทธิภาพ

5. หากต้องการใช้ Conversational AI ในงานบริการลูกค้า ลองพิจารณาใช้ FastSeries

หากคุณต้องการปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนามาใช้ในงานบริการลูกค้า ขอแนะนำ “FastSeries” ที่ให้บริการโดย TechMatrix ซึ่งระบบ CRM และระบบ FAQ ของ FastSeries  สามารถเชื่อมโยงกับกลุ่มฟังก์ชัน Generative AI “FastGenie” ซึ่งนอกจากฟังก์ชันแชทเอไอแล้ว ระบบ CRM ยังครอบคลุมการสนับสนุนหลากหลายด้าน ตั้งแต่การสนับสนุน FAQ ไปจนถึงการสรุปการสนทนา และการดึงข้อมูลเสียงของลูกค้า (Voice of Customer: VOC) อย่างครบวงจร

ด้านล่างนี้คือคุณลักษณะเด่นของ FastGenie ซึ่งเป็นกลุ่มฟังก์ชัน Generative AI ที่ให้บริการโดย TechMatrix

สรุปบทสนทนาแบบเรียลไทม์ ลดเวลาการประมวลผลหลังการสนทนา

กลุ่มฟังก์ชัน Generative AI “FastGenie” สามารถเชื่อมโยงกับ “FastHelp” ซึ่งเป็นระบบ CRM สำหรับศูนย์บริการลูกค้า ที่ช่วยให้การบริหารจัดการและการดำเนินงานของศูนย์บริการมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยความสามารถในการเข้าใจบริบทของ Conversational AI ทำให้ FastGenie สามารถสรุปบทสนทนากับลูกค้าแบบเรียลไทม์ได้ จากประวัติการสนทนาที่เคยต้องให้เจ้าหน้าที่จัดทำด้วยตนเองก็สามารถจัดระเบียบและบันทึกได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดเวลาในการประมวลผลหลังการสนทนาได้อย่างมาก

ไม่ใช่แค่การถอดเสียงเท่านั้น แต่ยังสามารถจับใจความและสรุปเนื้อหาว่า “ใคร พูดอะไร อย่างไร” ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยไม่ลดคุณภาพของการตอบกลับ และยังส่งผลต่อผลิตภาพของทั้งองค์กร

สร้างคุณค่าใหม่ด้วยการวิเคราะห์ VOC ที่แม่นยำสูง

ด้วยการใช้ FastGenie ร่วมกับ FastHelp ซึ่งเป็นระบบ CRM สำหรับศูนย์บริการลูกค้า คุณสามารถใช้ความสามารถในการเข้าใจภาษาธรรมชาติของ Conversational AI เพื่อวิเคราะห์เจตนาและอารมณ์ของผู้ใช้งานปลายทางได้อย่างละเอียด สิ่งนี้ช่วยให้สามารถเข้าใจเจตนาที่แท้จริงและความต้องการแฝงที่ไม่สามารถจับได้จากการวิเคราะห์คีย์เวิร์ดแบบง่าย ๆ นำไปสู่การรวบรวมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ VOC (Voice of Customer) ที่แม่นยำสูง

ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้สร้างคุณค่าให้กับทั้งองค์กร เช่น การตลาด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และการสะสมองค์ความรู้ จุดแข็งของระบบคือสามารถเปลี่ยนการใช้เสียงของลูกค้า ซึ่งเคยเป็นข้อมูลเฉพาะบุคคล ให้กลายเป็นกระบวนการที่สามารถนำกลับมาใช้ซ้ำได้

ตอบกลับทางเสียงโดยอัตโนมัติด้วย FastVoice

“FastVoice” ซึ่งเป็นวอยซ์บอทเอไอ (AI Voice Bot) ที่สามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการของแต่ละองค์กร ก็สามารถใช้งานร่วมกับ “FastGenie” กลุ่มฟังก์ชัน Generative AI ได้เช่นกัน โดย FastVoice จะรับหน้าที่ตอบกลับเบื้องต้นและสอบถามข้อมูลเบื้องต้นทางโทรศัพท์แทนเจ้าหน้าที่ และ AI จะประมวลผลคำตอบของลูกค้าโดยอัตโนมัติ พร้อมทั้งบันทึกลงในระบบ “FastHelp”

ระบบนี้สามารถให้บริการตอบกลับที่แม่นยำสูงได้ตลอด 24 ชั่วโมง ทุกวันตลอดปี โดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรบุคคล

“FastHelp“ คือระบบ CRM สำหรับศูนย์บริการลูกค้า ที่ช่วยให้การบริหารจัดการและการดำเนินงานมีประสิทธิภาพ
“FastVoice“ คือวอยซ์บอทเอไอ ที่สามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการขององค์กร
“FastGenie” คือกลุ่มฟังก์ชัน Generative AI ที่สามารถสรุปบทสนทนาแบบเรียลไทม์ ให้คำตอบ ช่วยสร้าง FAQ และดึงข้อมูลเสียงของลูกค้า (VOC) ได้

6. ประเด็นสำคัญสำหรับการนำ Conversational AI ไปใช้อย่างประสบความสำเร็จ

เพื่อให้การนำปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาไปใช้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องพิจารณาไม่เพียงแค่การนำเทคโนโลยีมาใช้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการส่งเสริมระบบการดำเนินงานและความเข้าใจภายในองค์กรด้วย ในส่วนนี้จะกล่าวถึงประเด็นสำคัญที่ควรคำนึงถึงเพื่อให้การใช้งานประสบความสำเร็จ

ประเด็นสำคัญในการนำ Conversational AI ไปใช้

• การทดลองใช้งานเบื้องต้น (PoC: Proof of Concept)
• ความสำคัญของการให้ความรู้แก่ผู้ใช้งาน
• คำแนะนำในการนำไปใช้งานแบบเป็นขั้นตอน
• การประสานงานภายในและการจัดระเบียบกระบวนการทำงาน
• การตั้งค่า KPI และการวัดผลลัพธ์

การทดลองใช้งานเบื้องต้น (Proof of Concept: PoC)

แนะนำให้เริ่มต้นนำปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาไปใช้กับทีมขนาดเล็กก่อน แทนที่จะนำไปใช้กับทั้งองค์กรในทันที โดยควรมีการตรวจสอบความสามารถในการใช้งานจริงและประสิทธิภาพผ่านการทดลองใช้งานขนาดเล็ก (Proof of Concept: PoC) การปรับแต่งตามลักษณะเฉพาะของธุรกิจและข้อมูลเป้าหมายจะช่วยลดความเสี่ยงในการนำไปใช้จริงได้

ความสำคัญของการให้ความรู้แก่ผู้ใช้งาน

เมื่อมีการนำปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาไปใช้ ควรจัดทำคู่มือการใช้งานและการฝึกอบรมอย่างรอบคอบ เพื่อให้สามารถวัดระดับการเข้าใจและการปรับตัวต่อกระบวนการทำงานใหม่ของเจ้าหน้าที่และบุคลากร แม้ AI จะมีประสิทธิภาพสูงเพียงใด หากไม่มีความเข้าใจจากผู้ใช้งานจริง ก็จะไม่ถูกนำมาใช้ ดังนั้น เพื่อหลีกเลี่ยงความไม่พอใจในสถานที่ทำงาน ควรแบ่งปันวัตถุประสงค์และผลลัพธ์ที่คาดหวังกับผู้เกี่ยวข้องก่อนการใช้งาน และจัดตั้งระบบสนับสนุนและการเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการใช้งานให้ชัดเจน

คำแนะนำในการนำไปใช้งานแบบเป็นขั้นตอน

ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น การนำ Conversational AI ไปใช้ควรดำเนินการแบบค่อยเป็นค่อยไปในแต่ละแผนกหรือหน่วยงานธุรกิจ แทนที่จะนำไปใช้กับทุกกระบวนการในคราวเดียว วิธีนี้จะช่วยให้หน้างานมีความมั่นใจและปลอดภัยในการใช้งาน และสามารถขยายการใช้งานได้อย่างราบรื่นพร้อมรับฟังความคิดเห็นจากผู้ใช้งาน ทำให้สามารถปรับปรุงและแก้ไขได้อย่างยืดหยุ่น

การประสานงานภายในและการจัดระเบียบกระบวนการทำงาน

เมื่อมีการนำปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาไปใช้ จำเป็นต้องกำหนดกฎเกณฑ์ที่ชัดเจนเกี่ยวกับการแบ่งบทบาทระหว่าง AI กับมนุษย์ และการประสานงานภายในองค์กร การจัดระเบียบขอบเขตการทำงานของ AI และขอบเขตที่เจ้าหน้าที่จะเข้ามาดำเนินการต่อ จะช่วยให้การดำเนินงานเป็นไปอย่างราบรื่น

การตั้งค่า KPI และการวัดผลลัพธ์

หลังจากนำปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาไปใช้แล้ว สิ่งสำคัญคือการตั้งค่า KPI และวัดผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง โดยใช้ตัวชี้วัด เช่น อัตราการยกเลิกการใช้งาน (Churn rate), ระยะเวลาในการตอบกลับ (Response time), และคะแนนความพึงพอใจ (Satisfaction score) เพื่อปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพผ่านการดำเนินการตามวงจร PDCA (Plan-Do-Check-Act)

7. สรุป

• ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา (Conversational AI) คือ AI ที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) เพื่อให้สามารถสนทนาได้อย่างใกล้เคียงกับมนุษย์ โดยอาศัยเทคโนโลยีต่าง ๆ เช่น Machine Learning: ML), การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning: DL), Generative AI, การรู้จำเสียงพูด (Speech-to-Text: STT) และการสังเคราะห์เสียงพูด (Text-to-Speech: TTS) ซึ่งล้วนมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา
• ข้อดีของการใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาในงานบริการลูกค้า ได้แก่ “การลดต้นทุน”, “การเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน”, “การยกระดับความพึงพอใจของลูกค้า”, และ “การตอบสนองขั้นสูงผ่านการเชื่อมโยงกับการวิเคราะห์ข้อมูล”
• ประเด็นสำคัญสำหรับการนำปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาไปใช้อย่างประสบความสำเร็จ ได้แก่
  “การทดลองใช้งานเบื้องต้น (PoC)”, “ความสำคัญของการให้ความรู้แก่ผู้ใช้งาน”, “คำแนะนำในการนำไปใช้งานแบบเป็นขั้นตอน”, “การประสานงานภายในและการจัดระเบียบกระบวนการทำงาน”, และ “การตั้งค่า KPI และการวัดผลลัพธ์