AI agent คืออะไร? แตกต่างจาก Generative AI และสนับสนุนธุรกิจได้อย่างไร

หลายบริษัทกำลังพิจารณานำปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งมีการใช้งานในธุรกิจแพร่หลายมากขึ้น มาใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานของศูนย์บริการลูกค้า (contact centers) ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์  หรือ Generative AI ได้มีความก้าวหน้าอย่างโดดเด่น และเทคโนโลยีหนึ่งที่กำลังได้รับความสนใจในฐานะนวัตกรรมลำดับถัดไปคือ “AI agent” (เอไอเอเจนต์)

ในบทความนี้ เราจะอธิบายถึงประโยชน์และข้อควรระวังของ AI agent ตัวอย่างการสนับสนุนทางธุรกิจ และความแตกต่างจาก Generative AI

1. AI agent คือโปรแกรมที่ทำงานอย่างอิสระตามคำสั่งจากมนุษย์

AI agent (เอไอเอเจนต์) คือโปรแกรมที่เก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็น และดำเนินการตามภารกิจที่กำหนดโดยอัตโนมัติ โดยอิงตามงานและเป้าหมายที่ผู้ใช้งานกำหนดขึ้น AI agent ทำงานได้คล้ายกับ “สมาชิกใหม่ที่สามารถทำงานได้ในระดับเดียวกัน” มากกว่าที่จะเป็น “เทคโนโลยีที่ช่วยลดภาระงานของสมาชิก” หากมีการนำไปใช้จริง ผลิตผลจะเพิ่มขึ้น และการทำงานอัตโนมัติและการดำเนินงานโดยไม่ต้องมีมนุษย์จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

ในปัจจุบัน AI agent กำลังถูกใช้งานในหลากหลายสาขา และมีการคาดการณ์ว่าจะสามารถใช้งานในเครื่องมือทั่วไป เช่น Excel และ PowerPoint ได้ในอนาคต

2. ความแตกต่างระหว่าง AI agents และ Generative AI

ความแตกต่างที่ใหญ่ที่สุดระหว่าง AI agent และ Generative AI คือ ความสามารถในการทำงานอัตโนมัติของ AI agent

AI agent ทำงานโดยอัตโนมัติในการกำหนดงานที่จำเป็นสำหรับกระบวนการเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย และดำเนินการอย่างต่อเนื่อง ในทางกลับกัน ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์  หรือ Generative AI มีลักษณะเฉพาะคือการใช้งานเฉพาะทางในสาขาเฉพาะ เช่น ภาษา ภาพ และเสียง เช่น “การถามคำถามกับ AI และขอให้ตอบ” และ “การป้อนภาพเข้าสู่ AI และสร้างเนื้อหาภาพใหม่”

นอกจากนี้ยังมีความแตกต่างระหว่าง AI agent และ Generative AI ในแง่ของจุดประสงค์ วิธีการทำงาน และตัวอย่างการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง ดังนี้

■ ความแตกต่างระหว่าง AI agent และ Generative AI

3. AI agent ทำงานตามกระบวนการอย่างไร?

AI agent ดำเนินงานอย่างไร? กระบวนการทำงานของ AI agent ประกอบด้วย 4 องค์ประกอบหลัก ดังนี้

< กระบวนการทำงานหลักของ AI agents>
1. การทำความเข้าใจสภาพแวดล้อม
2. การรวบรวมข้อมูล
3. การตัดสินใจ
4. การดำเนินการตามภารกิจ

1) การทำความเข้าใจสภาพแวดล้อม
AI agent จะเริ่มต้นด้วยการรับรู้สภาพแวดล้อมและทำความเข้าใจเงื่อนไขที่จำเป็นสำหรับการทำงาน สภาพแวดล้อมนี้รวมถึงพื้นที่ทางกายภาพ (Physical Environment) และพื้นที่เสมือน (Virtual Space) รวมทั้งสถานการณ์ที่เกี่ยวข้อง

ตัวอย่างเช่น เมื่อใช้ AI agent ในธุรกิจ สภาพแวดล้อม คือ ระบบธุรกิจและความคืบหน้าของงาน ในทางกลับกัน หากเป็น AI agent ที่ใช้สำหรับบ้านอัจฉริยะ (Smart home) อุปกรณ์ต่างๆ ที่ทำงานร่วมกันในบ้านจะถือเป็นสภาพแวดล้อม

2) การรวบรวมข้อมูล

หลังจากทำความเข้าใจสภาพแวดล้อมแล้ว AI agent จะรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการดำเนินงานต่อไป

ในกรณี AI Agent ในพื้นที่เสมือน (Virtual Space) AI agent สามารถเข้าถึงฐานข้อมูลผ่านกลไกที่เรียกว่า API (Application Programming Interface) ซึ่งช่วยให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ หาก AI agent อยู่ในพื้นที่ทางกายภาพ (Physical Environment) AI agent ก็จะใช้เซ็นเซอร์ต่าง ๆ เช่น อินฟราเรด กล้อง ไมโครโฟน เซ็นเซอร์วัดอุณหภูมิ และอุปกรณ์อื่นๆ เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมรอบตัว

การรวบรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญที่ช่วยให้ AI agent สามารถตัดสินใจและดำเนินการตามภารกิจได้อย่างแม่นยำ

3) การตัดสินใจ

จากข้อมูลที่รวบรวมได้ AI agent จะเลือกงานที่จำเป็นและตัดสินใจดำเนินงานโดยอัตโนมัติ กระบวนการนี้ใช้ประโยชน์จากเทคนิคต่างๆ ที่หลากหลาย รวมถึงอัลกอริทึมแบบอิงกฎ (Rule-Based Algorithms) โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs: Large Language Models) และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning)  เพื่อให้ได้กระบวนการที่เลียนแบบกระบวนการคิดของมนุษย์

4) การดำเนินการตามภารกิจ

หลังจากตัดสินใจแล้ว AI agent จะดำเนินการตามภารกิจที่ได้รับมอบหมาย ซึ่งอาจอยู่ในรูปแบบของ

การควบคุมสั่งการอุปกรณ์ทางกายภาพต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ เครื่องใช้ไฟฟ้า หรืออุปกรณ์อัจฉริยะที่สามารถรับคำสั่งได้ หรือการทำงานร่วมกับระบบดิจิทัลเพื่อทำงานให้สำเร็จ

4. ประเภทของ AI agent

มี AI agent หลายประเภทที่ได้รับการออกแบบมาให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมและภารกิจที่แตกต่างกัน ต่อไปนี้คือลักษณะทั่วไปของ AI agent ทั้ง 4 ประเภท

AI agent มีหลากหลายประเภท แต่ละประเภทได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมและภารกิจที่แตกต่างกัน ต่อไปนี้คือ 4 ประเภททั่วไป

<ประเภททั่วไปของ AI agent>

• Goal-based agents (เอไอเอเจนต์แบบมุ่งเป้าหมาย)
• Learning agents (เอไอเอเจนต์แบบเรียนรู้ได้)
• Reflex agents (เอไอเอเจนต์แบบสะท้อนกลับ)
• Utility-based agents (เอไอเอเจนต์แบบตามอรรถประโยชน์)

Goal-based agents (เอไอเอเจนต์แบบมุ่งเป้าหมาย)

AI agent แบบมุ่งเป้าหมายคือเอไอที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อบรรลุเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงและเลือกแนวทางการดำเนินการที่ดีที่สุดเพื่อบรรลุเป้าหมายนั้น โดยจะพิจารณาสภาพแวดล้อมปัจจุบันและการเปลี่ยนแปลงที่คาดว่าจะเกิดขึ้นในอนาคตเพื่อหาทางที่เหมาะสมที่สุดในการบรรลุเป้าหมาย

ตัวอย่างเช่น ในระบบที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการเคลื่อนที่ของพนักงานและหุ่นยนต์ในคลังสินค้า AI agent จะวิเคราะห์กระบวนการธุรกิจปัจจุบันและการไหลของพนักงานและแนะนำเส้นทางที่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ระบบการขับเคลื่อนอัตโนมัติยังสามารถกำหนดเส้นทางที่ดีที่สุดไปยังจุดหมายปลายทางและช่วยในการขับขี่โดยคำนึงถึงสภาพการจราจรและความปลอดภัย

Learning agents (เอไอเอเจนต์แบบเรียนรู้ได้)

AI agent แบบเรียนรู้ได้มีลักษณะเด่นที่การพัฒนาตนเองผ่านประสบการณ์ ซึ่งเรียนรู้ผ่านประสบการณ์และปรับปรุงพฤติกรรมเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น เมื่อทำงานซ้ำจะเกิดการเรียนรู้จากการวิเคราะห์พฤติกรรมและกลยุทธ์ที่พบและใช้ข้อมูลเหล่านั้นในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของตนเอง

AI agent ประเภทนี้เหมาะสมกับสถานการณ์ที่มีการเปลี่ยนแปลง เช่น “เอไอในเกมการแข่งขัน” หรือ “ระบบแนะนำสินค้าบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซที่ใช้การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า”

Reflex agents (เอไอเอเจนต์แบบสะท้อนกลับ)

AI agent แบบสะท้อนแบ่งออกเป็นสองประเภท ได้แก่ เอเจนต์สะท้อนกลับแบบง่าย (Simple reflective agents) และ เอเจนต์สะท้อนกลับแบบอิงโมเดล (Model-based reflective agents)

เอเจนต์สะท้อนกลับแบบง่าย (Simple reflective agents) เป็นเอไอที่มีกลไกง่ายที่สุด โดยจะตัดสินใจตามกฎที่กำหนดไว้ ไม่สามารถตัดสินใจที่ซับซ้อนได้ และมักใช้ในแชตบอท (chatbots) ที่ตอบกลับข้อความคงที่ตามเนื้อหาของคำถาม

แต่ในทางกลับกัน เอเจนต์สะท้อนกลับแบบอิงโมเดล (Model-based reflective agents) มีกลไกที่พัฒนากว่าเอเจนต์สะท้อนกลับแบบง่าย โดยสามารถตัดสินใจโดยอ้างอิงจากพฤติกรรมในอดีต ตัวอย่างเช่น แม้ว่าจะใกล้เคียงกับประเภทเรียนรู้ได้ แต่ก็ใช้งานในประเภทนี้ที่ต้องการการตัดสินใจที่สูงขึ้น เช่น ระบบแนะนำสินค้าที่วิเคราะห์ประวัติการค้นหาของผู้ใช้และแนะนำผลิตภัณฑ์ที่น่าสนใจ

เอไอประเภทนี้ต่างจากเอไอแบบเรียนรู้ได้ตรงที่ เอไอแบบเรียนรู้ได้จะมุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้และการพัฒนาตนเองผ่านประสบการณ์ ในขณะที่ AI agent แบบสะท้อนกลับจะเน้นการตัดสินใจทันทีตามกฎและโมเดลที่ตั้งไว้

Utility-based agents (เอไอเอเจนต์แบบตามอรรถประโยชน์)

AI agent แบบตามอรรถประโยชน์เป็นเอไอที่ไม่เพียงแต่มุ่งเน้นในการบรรลุผลลัพธ์ แต่ยังดำเนินการโดยอัตโนมัติเพื่อเพิ่มอรรถประโยชน์และรางวัลสูงสุด ตัวอย่างเช่น เมื่อใช้ในระบบการซื้อขายหุ้น AI agent สามารถตัดสินใจการลงทุนที่เหมาะสมที่สุด โดยคำนึงถึงการบริหารความเสี่ยงและมุ่งเน้นการเพิ่มผลกำไรสูงสุด

5. ตัวอย่างการนำ AI agent ไปใช้ในธุรกิจ

AI agent ถูกนำไปใช้ในหลากหลายด้านโดยการใช้ประโยชน์จากลักษณะเฉพาะของมัน มาดูความสามารถในการใช้งานจริงผ่านตัวอย่างเฉพาะกัน

การบริการลูกค้า (CUSTOMER SERVICE)

หนึ่งในการนำ AI agent ไปใช้งานที่พบมากที่สุดคือในด้านการบริการลูกค้า (customer service)

ด้วยการนำ AI agent มาใช้ในศูนย์บริการลูกค้า เช่น แชทบอท และผู้ช่วยเสียง (Voice assistant) สามารถใช้งานได้ครอบคลุมเวลาให้บริการลูกค้าเมื่อมีพนักงานไม่เพียงพอ หรือในช่วงกลางดึกที่ยากต่อการตอบสนองโดยพนักงาน ทำให้สามารถตอบสนองลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง 365 วันต่อปี

AI agent ยังสามารถช่วยแบ่งปันความรู้ในศูนย์บริการลูกค้าได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น “FastGenie” กลุ่มฟังก์ชัน Generative AI ของ TechMatrix มีฟังก์ชัน AI agent ที่ใช้ข้อมูลในระบบเพื่อสร้างคำตอบสำหรับคำถามที่พบบ่อย (FAQs) และนำเสนอความรู้ที่สามารถอ้างอิงแหล่งที่มาได้

“FastGenie” ช่วยให้คุณค้นหาความรู้ได้ไม่เพียงแค่ใช้คีย์เวิร์ดเท่านั้นแต่ยังรวมถึงประโยคตามธรรมชาติด้วย ดังนั้นคุณจึงสามารถสร้างคำตอบได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

การสนับสนุนด้านการตลาด

AI agent ยังถูกนำมาใช้ในด้านการสนับสนุนการตลาดเช่นกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การใช้ AI agent ในการทำฟังก์ชันการแนะนำ ซึ่งจะเสนอเนื้อหาหรือผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับความสนใจและความกังวลของผู้ชม

เมื่อใช้งานบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ จะสามารถค้นหาผลิตภัณฑ์ที่เป็นส่วนตัวจากประวัติการซื้อและประวัติการเข้าชมของลูกค้า และทำการเสนอแนะในเวลาที่เหมาะสมเมื่อสังเกตพฤติกรรมของลูกค้า

การสนับสนุนด้านทรัพยากรมนุษย์ (HR)

AI agent ยังถูกนำมาใช้ในด้านทรัพยากรมนุษย์มากขึ้น ตัวอย่างเช่น การทำงานประจำ เช่น การคัดกรองประวัติย่อ (resume) และการจัดตารางการสัมภาษณ์ สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน นอกจากนี้ยังสามารถติดตามผลการปฏิบัติงานของพนักงานและให้การสนับสนุนตามความจำเป็น ซึ่งสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความมีส่วนร่วมในที่ทำงานได้

6. ประโยชน์ของการใช้ AI agent

การใช้ AI agent มีประโยชน์หลากหลายด้าน จากนี้ไปจะอธิบายถึงประโยชน์ของการใช้ AI agent

เพิ่มประสิทธิภาพ (Productivity)

หนึ่งในประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดของการใช้เอเจนต์ AI คือการเพิ่มประสิทธิภาพ AI agent ตัดสินใจโดยอัตโนมัติและทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย ดังนั้นขอบเขตการมีส่วนร่วมของมนุษย์จึงมีจำกัดมาก การมอบหมายงานง่ายๆ เช่น การป้อนข้อมูลตามปกติ รวมถึงงานที่ต้องใช้ขั้นตอนที่ซับซ้อนให้กับเอไอ ทำให้มนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ใช้ความสร้างสรรค์มากขึ้น และเพิ่มผลผลิตโดยรวมได้

ลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ และปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน

ความสามารถในการลดข้อผิดพลาดของมนุษย์และปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานเป็นอีกหนึ่งข้อได้เปรียบของการใช้ AI agent เนื่องจาก AI agent ไม่ได้รับผลกระทบจากการสูญเสียสมาธิหรืออารมณ์อันเนื่องมาจากความเหนื่อยล้า จึงส่งผลให้สามารถรักษาความถูกต้องและความเร็วงได้ตลอดเวลาโดยอ้างอิงตามกฎที่กำหนดไว้และความรู้ที่ได้เรียนรู้มา จึงลดข้อผิดพลาดของมนุษย์โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการดำเนินงาน

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการปรับปรุงประสิทธิภาพของการดำเนินการสอบถาม โปรดคลิกที่นี่

【วิธีปรับปรุงประสิทธิภาพของการตอบคำถาม】คำอธิบายพร้อมระบบและตัวอย่าง [บทความภาษาญี่ปุ่น กดแปลเพื่ออ่านได้]

ปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า (CX: Customer Experience)

การปรับปรุง CX (ประสบการณ์ของลูกค้า) ก็เป็นอีกหนึ่งประโยชน์ของการใช้ AI agent โดยการใช้งานฟังก์ชันแนะนำด้วย AI agent จะสามารถเสนอแนะผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เหมาะสมกับความชอบและความสนใจของลูกค้า เมื่อพวกเขากำลังพิจารณาการซื้อสินค้า ซึ่งจะทำให้ประสบการณ์การซื้อของลูกค้าเป็นไปได้อย่างราบรื่นและเพิ่มคุณค่าให้กับประสบการณ์นั้นๆ นอกจากนี้ การปรับปรุง CX ยังช่วยเสริมสร้างภาพลักษณ์ของแบรนด์ ดึงดูดลูกค้าประจำ และขยายฐานลูกค้าผ่านการบอกต่อจากลูกค้า

7. ปัญหาและข้อควรระวังในการนำ AI agent ไปใช้งาน

แม้ว่า AI agent จะมีข้อดีมากมาย เช่น การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน แต่ก็จำเป็นต้องเข้าใจปัญหาและข้อควรระวังเมื่อใช้งาน ปัญหาและข้อควรระวังหลัก ๆ มีดังนี้

<ปัญหาและข้อควรระวังหลักของ AI agent>

• มีความเสี่ยงในการสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง
• การใช้งานจริงต้องใช้ประสบการณ์และความรู้เฉพาะทาง
• จำเป็นต้องตรวจสอบระบบรักษาความปลอดภัย
• ต้องใช้เวลาและค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ

มีความเสี่ยงในการสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง

สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าการตัดสินและการกระทำของ AI agent ไม่ถูกต้องเสมอไป โดยเฉพาะอย่างยิ่ง คุณต้องเข้าใจว่าผลลัพธ์ของ AI agent ไม่ถูกต้อง 100% และอาจเกิดภาพหลอน หรือ “hallucination” (การสร้างข้อมูลเท็จ) ได้ ดังนั้น จึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องตรวจสอบความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่สร้างโดย AI agent และความถูกต้องของแหล่งที่มาของข้อมูลอย่างรอบคอบ รวมถึงวิธีพิจารณาความถูกต้องของผลลัพธ์

AI agent ยังต้องอาศัยข้อมูลคุณภาพสูงจำนวนมาก ซึ่งการจัดการข้อมูลเหล่านี้อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย นอกจากนี้ยังอาจเกิดกรณีที่อัลกอริธึมไม่เพียงพอต่อการทำงานบางประเภท ส่งผลให้ความแม่นยำต่ำได้

การใช้งานจริงต้องใช้ประสบการณ์และความรู้เฉพาะทาง

ในการนำ AI agent มาใช้งานจำเป็นต้องใช้ทักษะและความรู้ขั้นสูงในการติดตั้งและใช้งานจริง โดยหากไม่มีวิศวกรที่เชี่ยวชาญในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และเทคโนโลยีเอไอเข้ามาเกี่ยวข้อง ก็จะเป็นการยากที่จะบรรลุผลลัพธ์ตามที่คาดหวัง

นอกจากนี้ การบำรุงรักษาและการปรับแต่งประสิทธิภาพยังเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องทำต่อเนื่องแม้จะนำ AI agent ไปใช้งานแล้ว ดังนั้นจำเป็นต้องเข้าใจว่าเมื่อมีการนำไปใช้งานแล้ว จำเป็นต้องมีช่างเทคนิคเข้ามาเกี่ยวข้อง และไม่สามารถปล่อยมือไปโดยสิ้นเชิง

จำเป็นต้องตรวจสอบระบบรักษาความปลอดภัย

AI agent ต้องการข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้นระบบการจัดการข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลที่เป็นความลับจึงเป็นสิ่งสำคัญ นอกเหนือจากความเสี่ยงของการรั่วไหลของข้อมูลเนื่องจากการโจมตีทางไซเบอร์แล้ว ยังไม่สามารถตัดความเป็นไปได้ของปัญหาที่ไม่คาดคิด เช่น ความผิดปกติและการทำงานที่ผิดพลาดออกไปได้อย่างสมบูรณ์ ดังนั้น จึงกล่าวได้ว่าการสร้างและเสริมสร้างระบบรักษาความปลอดภัยเป็นเงื่อนไขที่จำเป็นในการใช้งาน AI agent

ต้องใช้เวลาและค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ

นอกเหนือจากค่าใช้จ่ายในการพัฒนาแล้ว การแนะนำ AI agent อาจทำให้เกิดค่าใช้จ่ายสำหรับงานบูรณาการกับระบบที่มีอยู่ ดังนั้นต้นทุนเริ่มต้นจึงมีแนวโน้มสูง การพัฒนายังอาจใช้เวลาพอสมควร ขึ้นอยู่กับขนาดของโครงการ ในกรณีที่มีความต้องการ เช่น “ต้องการแก้ปัญหาที่กำลังเผชิญอยู่โดยเร็วที่สุด” หรือ “ต้องการให้เกิดผลลัพธ์ในระยะเวลาอันสั้น” อาจเป็นการเหมาะสมที่จะพิจารณาวิธีการอื่นที่ไม่ใช่ AI agent ในช่วงวางแผนการดำเนินการ สิ่งสำคัญคือต้องประเมินเวลาและค่าใช้จ่ายอย่างรอบคอบ

นอกจากค่าใช้จ่ายในการพัฒนาแล้ว การนำ AI agent มาใช้งานยังอาจมีค่าใช้จ่ายในการทำงานรวมกับระบบที่มีอยู่เดิม ซึ่งทำให้ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นมักจะสูง การพัฒนายังอาจใช้เวลานาน ขึ้นอยู่กับขนาดของโครงการ

หากมีความต้องการเช่น “ต้องการแก้ปัญหาที่กำลังเผชิญอยู่ให้เร็วที่สุด” หรือ “ต้องการให้ได้ผลลัพธ์ในเวลาสั้นๆ” อาจจะต้องพิจารณาวิธีการอื่นๆ นอกเหนือจากการใช้ AI agent ในช่วงวางแผนการดำเนินการ สิ่งสำคัญคือต้องประเมินเวลาและค่าใช้จ่ายอย่างรอบคอบ

8. FastSeries สำหรับ AI agent ในศูนย์บริการลูกค้า

ในฐานะที่เป็น AI ที่คิดและทำงานได้โดยอัตโนมัติ AI agent  คาดว่าจะมีบทบาทในการแก้ปัญหาในอุตสาหกรรมที่ประสบกับการขาดแคลนแรงงาน การดำเนินงานของศูนย์บริการลูกค้าที่มักพึ่งพาทรัพยากรมนุษย์จะได้รับการเปลี่ยนแปลงอย่างมากจากการนำ AI agent เข้ามาใช้งาน

FastSeries ของ TechMatrix ประกอบด้วยระบบ CRM “FastHelp” สำหรับศูนย์บริการลูกค้า, วอยซ์บอท “FastVoice“, และระบบฐานข้อมูลคำถามที่พบบ่อย (FAQ) “FastAnswer” นอกจากนี้ “FastGenie” กลุ่มฟังก์ชัน Generative AI ของ TechMatrix ยังมีฟังก์ชันเอไอแชตบอทที่สามารถตอบกลับการสนับสนุนลูกค้าที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ 24 ชั่วโมง ทุกวัน ตลอด 365 วัน

โดยเฉพาะ “FastGenie” กลุ่มฟังก์ชัน Geneartive AI สามารถลดปริมาณงานของพนักงานในการสนับสนุนลูกค้าและการดำเนินงานหลังการให้บริการลูกค้าได้อย่างมาก โดยการทำให้เป็นอัตโนมัติ เช่น การ “สรุปเนื้อหาการโทรของลูกค้า”, การ “สร้างข้อความตอบกลับสำหรับลูกค้า”, และการ “แปลและแก้ไขข้อความ” ในระบบ “FastHelp”

■ ภาพของฟังก์ชันการสนับสนุนการสร้างคำตอบของ FastHelp

หากคุณกำลังพิจารณาการนำ AI agent เข้าไปใช้ในศูนย์บริการลูกค้าของคุณ TechMatrix พร้อมให้บริการและยินดีให้คำปรึกษาเกี่ยวกับการนำระบบ AI เข้ามาใช้งาน

“FastHelp” เป็นระบบ CRM สำหรับศูนย์บริการลูกค้าที่ช่วยในการจัดการและเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงานของศูนย์บริการลูกค้า

และ “FastGenie” คือ Generative AI ฟังก์ชันที่สามารถสรุปบทสนทนาแบบเรียลไทม์ สนับสนุนการตอบคำตอบ สนับสนุนการสร้าง FAQ (คำถามที่พบบ่อย) และดึงข้อมูล VOC (เสียงของลูกค้า)

“FastAnswer” เป็นระบบความรู้คำถามที่พบบ่อย (FAQ) ที่สนับสนุนประสิทธิภาพในการดำเนินงานของการสร้างข้อความความรู้ FAQ

การใช้ FastSeries จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของศูนย์บริการลูกค้าและลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ดูแลลูกค้าได้อย่างมาก

สรุป

• AI agent คือโปรแกรมที่เก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับภารกิจและเป้าหมายที่กำหนดโดยบุคคล และสามารถตัดสินใจและดำเนินการตามภารกิจต่าง ๆ ได้โดยอัตโนมัติ
• ความแตกต่างที่สำคัญที่สุดระหว่าง AI agent และ Generative AI คือ ความสามารถในการทำงานอัตโนมัติ โดย AI agent สามารถทำหน้าที่ตามภารกิจที่กำหนดได้อย่างอัตโนมัติและดำเนินการอย่างต่อเนื่องเพื่อบรรลุเป้าหมาย ขณะที่ Generative AI จะเน้นการสร้างเนื้อหาภาพและภาษาใหม่ๆ ตามคำถามและคำสั่งจากมนุษย์
• ข้อดีของการใช้ AI agent ได้แก่ “เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน” “ลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน” “ปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า (CX)”