لدعم العملاء تقوم الشركات بالاعتماد على عدد من التقنيات، منها الاتصال المباشر بمراكز دعم العملاء، أو الإيميل، أو بالاعتماد على التقنيات الأكثر تقدما كالـ«شات بوت» (Chatbot) أو ما يعرف بروبوت الدردشة، وأيًا كانت الوسيلة المستخدمة، فإن أحد أهداف خدمة العملاء التي تسعى لها الشركات هو الإبقاء على العميل، لذا تسعى الشركات إلى استخدام الوسائل التي تساهم في إرضاء العميل وراحته، مما يعني أن عملية دعم العملاء تعد أحد وسائل التسويق وجذب العملاء.
التقنيات الحديثة والمبتكرة لدعم العملاء والتي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ليست خالية من جوانب القصور، فمثلا إحدى سلبيات استخدام تقنية الـ«شات بوت»، للإجابة على استفسارات العملاء، أنها تفتقر إلى الجانب الاجتماعي أو البشري، بمعنى أن الـ«شات بوت» أثناء الدردشة، مع الطرف الآخر، يقوم بالرد المباشر على التساؤلات، بشكل يمكن وصفه بالجاف، فهو يطابق سؤال العميل مع ما لديه من معلومات، ومن ثم تقوم خوارزمية الذكاء الاصطناعي، بداخل ذلك الـ«شات بوت»، بتحديد الإجابة المناسبة لتساؤل العميل، ومن ثم يتم عرض تلك الإجابة، وهذه العملية حتى وإن كانت توصل العميل للمعلومة المطلوبة بشكل مباشر، إلى أنها لا تشابه الطريقة التي يتخاطب بها البشر فيما بينهم.
ولحل هذه المشكلة قام فريق مشترك بين جامعة ولاية أوهايو (Ohio State University) وشركة أمازون (Amazon) بابتكار نظام «شات بوت» يراعي الجانب البشري، في طريقة الإجابة على تساؤلات العملاء، بحيث يكون عمل خوارزمية الذكاء الاصطناعي بداخل هذا النظام، إضافة لتحليل سؤال العميل، لمعرفة المعلومة التي يبحث عنها لعرضها، إضافة إلى ذلك تقوم الخوارزمية بإعادة صياغة الاستجابة لسؤال العميل بطريقة لغوية أقرب للأسلوب البشري منه للآلي.
يعتمد النظام على خوارزمية يطلق عليها «Seq2Seq» وهي خوارزمية تم تطويرها من قبل شركة (Google) وكانت تستخدم في الأساس لأغراض الترجمة، حيث تعمل هذه الخوارزمية على تحويل سلسلة من البيانات إلى سلسلة أخرى، وباستخدام هذه الخوارزمية تمكن فريق البحث سابق الذكر من جعلها تتعلم كيف تقوم على تحويل المعلومات التي يبحث عنها العملاء إلى نص مقارب لما يكتبه البشر في محادثاتهم اليومية.
قام الباحثون بتجربة هذا النظام بالمقارنة مع نظام تقليدي يقوم على البحث عن الإجابة وعرضها بشكل آلي دون إعادة صياغتها حسب مسار المحادثة، ووجد الباحثون أن مستخدمي نظامهم يجدونه أكثر قربًا منهم، وأكثر فاعلية.
التقنيات الحديثة والمبتكرة لدعم العملاء والتي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ليست خالية من جوانب القصور، فمثلا إحدى سلبيات استخدام تقنية الـ«شات بوت»، للإجابة على استفسارات العملاء، أنها تفتقر إلى الجانب الاجتماعي أو البشري، بمعنى أن الـ«شات بوت» أثناء الدردشة، مع الطرف الآخر، يقوم بالرد المباشر على التساؤلات، بشكل يمكن وصفه بالجاف، فهو يطابق سؤال العميل مع ما لديه من معلومات، ومن ثم تقوم خوارزمية الذكاء الاصطناعي، بداخل ذلك الـ«شات بوت»، بتحديد الإجابة المناسبة لتساؤل العميل، ومن ثم يتم عرض تلك الإجابة، وهذه العملية حتى وإن كانت توصل العميل للمعلومة المطلوبة بشكل مباشر، إلى أنها لا تشابه الطريقة التي يتخاطب بها البشر فيما بينهم.
ولحل هذه المشكلة قام فريق مشترك بين جامعة ولاية أوهايو (Ohio State University) وشركة أمازون (Amazon) بابتكار نظام «شات بوت» يراعي الجانب البشري، في طريقة الإجابة على تساؤلات العملاء، بحيث يكون عمل خوارزمية الذكاء الاصطناعي بداخل هذا النظام، إضافة لتحليل سؤال العميل، لمعرفة المعلومة التي يبحث عنها لعرضها، إضافة إلى ذلك تقوم الخوارزمية بإعادة صياغة الاستجابة لسؤال العميل بطريقة لغوية أقرب للأسلوب البشري منه للآلي.
يعتمد النظام على خوارزمية يطلق عليها «Seq2Seq» وهي خوارزمية تم تطويرها من قبل شركة (Google) وكانت تستخدم في الأساس لأغراض الترجمة، حيث تعمل هذه الخوارزمية على تحويل سلسلة من البيانات إلى سلسلة أخرى، وباستخدام هذه الخوارزمية تمكن فريق البحث سابق الذكر من جعلها تتعلم كيف تقوم على تحويل المعلومات التي يبحث عنها العملاء إلى نص مقارب لما يكتبه البشر في محادثاتهم اليومية.
قام الباحثون بتجربة هذا النظام بالمقارنة مع نظام تقليدي يقوم على البحث عن الإجابة وعرضها بشكل آلي دون إعادة صياغتها حسب مسار المحادثة، ووجد الباحثون أن مستخدمي نظامهم يجدونه أكثر قربًا منهم، وأكثر فاعلية.
