AIエンジン

AIの学習機能を利用することで、顧客からのコンタクトリーズンに応じた最適な回答を速やかに用意することができます。その結果、一次解決率やサービスレベルの向上が図れるため、長期的に見ると顧客ロイヤルティの確保につながるでしょう。

処理の自動化により生まれる人的・時間的リソース

AIの学習機能を利用することで、顧客からのコンタクトリーズンに応じた最適な回答を速やかに用意することができます。その結果、

一次解決率やサービスレベルの向上が図れるため、長期的に見ると顧客ロイヤルティの確保につながるでしょう。

また、AIエンジンを活用することで業務効率を大幅に改善させることができます。例えばメールの場合では、よくある顧客からの質問などに対して自動で返信ができるようになります。

後処理時間（ACW）
も、対応の内容から入力内容を予測するなど、今までコミュニケーターが手動で行ってきたものを自動化できるので、大幅に削減することが期待できます。人的・時間的リソース確保に大きく貢献してくれるシステムとして、AIエンジンの積極的な活用が今後見込まれます。

AIに置き換わる仕事は増えていく

現在のAIでは行うことができない、センシティブな対応が求められる仕事はコミュニケーターが行っていますが、AIの技術革新が進むことで置き換わっていく仕事は増えていくでしょう。

既にテキストチャットを利用したAIの会話システムは存在しており、ビジネスでの導入が始まっています。また、AIによる音声認識の研究も進み、近年では声に反映される人間の感情を解析する技術が発達してきました。これにより顧客の温度感に応じて適切な対応をAIができるようになると考えられています。

また、コミュニケーターによる対応がAIに置き換わることにより、
AHTの最短化、応対品質の均一化、顧客対応の自動化によるコスト減ができ、コールセンターを効率的に運用することができるようになります。

すべての対応をAIが取って代わるにはまだ時間がかかる見込みですが、AIによる仕事領域を拡大してコミュニケーターの配置数など
WFMを見直すことが将来のコールセンター運用の鍵といえるでしょう。