ما هو ai calling agent ؟ وكيف يعمل

2. أهمية AI Calling Agent

تحسين الإنتاجية وتخفيض تكاليف التشغيل

تساعد حلول الذكاء الاصطناعي للمكالمات على تحسين إنتاجية الأعمال عبر أتمتة العديد من المهام المتكررة التي كان يقوم بها الوكلاء البشريون، مثل الرد على الاستفسارات المتكررة أو توجيه العملاء للموارد المناسبة. هذا التوجه له تأثيرات إيجابية ملحوظة:

• تقليل الاعتماد على الوكلاء البشريين: حيث يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة عدد كبير من المكالمات في نفس الوقت دون الحاجة إلى زيادة عدد الموظفين.
• خفض التكاليف التشغيلية: يقلل AI Calling Agent من التكاليف المتعلقة برواتب الموظفين وتكاليف التدريب والصيانة، حيث يمكنه تولي العديد من المهام التي كانت تتطلب توظيف أشخاص إضافيين.
• زيادة كفاءة الوكلاء: يتيح النظام للوكلاء البشريين التركيز على الحالات الأكثر تعقيدًا والتي تتطلب خبرات بشرية، مما يزيد من كفاءة فريق العمل.

تحسين تجربة العملاء من خلال الردود الفورية

تؤدي سرعة الاستجابة ودقتها إلى تحسين تجربة العميل بشكل كبير، وتزداد قيمة AI Calling Agent من هذا الجانب عبر تقديم خدمات سلسة:

• تقليل وقت الانتظار: بدلاً من انتظار العميل طويلاً للوصول إلى موظف، يتمكن الوكيل الذكي من الاستجابة فورًا وحل استفساراته في الحال.
• ردود دقيقة وموثوقة: تتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي توفير ردود موثوقة ومبنية على البيانات مما يقلل من أخطاء الرد، إذ يقوم AI Calling Agent بتحليل الطلبات المختلفة وإعطاء إجابات دقيقة تتماشى مع احتياجات العميل.
• تخصيص الخدمة: يمكن للوكيل الذكي التعرف على معلومات العميل من تاريخه واحتياجاته، مما يسمح بتقديم ردود مخصصة وتجربة ملائمة لكل عميل، مما يزيد من رضاهم ويعزز من ارتباطهم بالشركة.

إتاحة الوصول 24/7 للمساعدة والاستجابة

ميزة التوافر المستمر تعتبر من أبرز الفوائد للوكيل الذكي المعتمد على الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن يعمل الوكيل بدون توقف، مما يسهم في:

• تلبية احتياجات العملاء في أي وقت: بغض النظر عن التوقيت، يستطيع العملاء الحصول على المساعدة الفورية، مما يحسن من مستوى الخدمة ويزيد من رضاهم.
• دعم العملاء في المناطق الزمنية المختلفة: يعتبر توفر الخدمة على مدار الساعة ميزة مهمة للشركات العالمية التي تتعامل مع عملاء من مناطق زمنية متعددة.
• التعامل مع الطلبات المتزايدة خلال الأوقات الحرجة: يوفر AI Calling Agent حلاً مثاليًا للتعامل مع تزايد الطلب على الدعم خلال أوقات الذروة أو الأزمات، حيث يمكنه معالجة آلاف المكالمات في نفس الوقت

3. كيفية عمل AI Calling Agent

تعمل وكالات الذكاء الاصطناعي للمكالمات باستخدام مجموعة من التقنيات الحديثة التي تشمل تحليل اللغة الطبيعية (NLP)، وتقنيات تحويل الصوت إلى نص (STT) والنص إلى صوت (TTS)، واستخدام نماذج التعلم العميق لضبط الردود، وهي عمليات تتكامل مع بعضها لتقديم تجربة محادثة طبيعية وسلسة مع العملاء. وفيما يلي شرح تفصيلي لكل جزء:

آلية تحليل اللغة الطبيعية (NLP) لتفسير استفسارات العملاء

تحليل اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP) هو أساس فهم الذكاء الاصطناعي لاستفسارات العملاء وأجوبته الدقيقة. يتضمن NLP مجموعة من الأدوات والتقنيات التي تساعد على تحليل وفهم النصوص والمحادثات بطريقة تجعل الذكاء الاصطناعي قادرًا على فهم نوايا العملاء وتقديم الردود المناسبة.

1. تحليل السياق: يتعرف الذكاء الاصطناعي من خلال NLP على الكلمات المفتاحية وسياق المحادثة. يمكنه فهم معنى الجمل وتحليل عواطف العميل من كلمات مثل “غاضب” أو “غير راضٍ”، مما يسمح له بتعديل الردود وفقًا للحالة.
2. تحديد النوايا والأهداف (Intent Recognition): يحدد النظام الهدف من الاستفسار، سواءً كان طلب دعم فني، أو استفسار عن منتج، أو شكوى. يعتمد ذلك على نماذج تدريبية تتعرف على أنماط الأسئلة الشائعة وتصنيفها ضمن فئات تُسهم في تقديم ردود ملائمة.
3. التعرف على الكيانات (Entity Recognition): مثل الأسماء، والمواقع، والأرقام، والتواريخ. على سبيل المثال، عند قول العميل “أرغب بتحديد موعد يوم الجمعة”، يتعرف الذكاء الاصطناعي على “الجمعة” كتاريخ للموعد ويفهم سياق الحديث بشكل دقيق.
4. إدارة المحادثة (Dialogue Management): تدير تقنية NLP المحادثة بطريقة تتيح للوكيل الذكي فهم تسلسل الحديث والتفاعل بشكل طبيعي. يتيح ذلك للوكيل الاستجابة بطريقة مرنة والعودة للنقاط السابقة إذا أراد العميل الاستفسار عنها مجددًا.
5. تحليل العواطف (Sentiment Analysis): بعض الأنظمة المتقدمة تحتوي على تحليل عواطف العميل، حيث يتعرف النظام إذا كان العميل محبطًا أو سعيدًا، ويعدل أسلوب الرد على هذا الأساس.

تقنية تحويل النص إلى صوت (TTS) والصوت إلى نص (STT)

تعد تقنيات تحويل الصوت إلى نص (Speech-to-Text) والنص إلى صوت (Text-to-Speech) أساسية لتمكين الذكاء الاصطناعي من التواصل مع العملاء بطريقة شفهية وسلسة.

1. تحويل الصوت إلى نص (Speech-to-Text – STT):
   • عندما يتحدث العميل، يستمع الذكاء الاصطناعي إلى كلامه باستخدام تقنيات STT ويحول الكلام المنطوق إلى نص مكتوب.
   • يتم معالجة الصوت وتحويله إلى إشارات رقمية، وبعدها تُطبّق خوارزميات الذكاء الاصطناعي لفهم النطق واستخلاص النص المكتوب منه.
   • يستخدم النظام أيضًا معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم النص الذي تم تحويله من الصوت حتى يتمكن من تحديد استفسارات العميل والرد عليها بشكل صحيح.
2. تحويل النص إلى صوت (Text-to-Speech – TTS):
   • بعد أن يقوم الذكاء الاصطناعي بكتابة الرد المناسب، تأتي مرحلة تحويل النص إلى صوت، حيث يُحوَّل النص المكتوب إلى كلام منطوق.
   • تستخدم أنظمة TTS نماذج صوتية بشرية مدعومة بخوارزميات متقدمة لجعل الصوت طبيعيًا وقريبًا من التفاعل البشري.
   • يمكن أن تتنوع لهجة وصوت الوكيل الذكي حسب رغبة العميل أو الشركة، مما يوفر تجربة تفاعلية سلسة.
3. تحسين جودة الصوت الطبيعي:
   • باستخدام خوارزميات الصوت المتقدمة، يتم تعديل نبرة الصوت وتوقيته ليبدو طبيعيًا ويعطي العميل شعورًا بأن المتحدث هو وكيل بشري.
   • يتم ضبط سرعة الصوت ونغمته ليعكس أنماط الكلام البشري، مما يعزز من سهولة تفاعل العملاء معه.

استخدام نماذج التعلم العميق لضبط الردود المناسبة

تعتمد وكالات المكالمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على نماذج التعلم العميق لتقديم ردود دقيقة وذات جودة، حيث تعمل هذه النماذج بشكل تفاعلي وتتكيف مع المدخلات الجديدة باستمرار.

1. التدريب على بيانات المحادثات السابقة:
   • يقوم النظام بتحليل المحادثات السابقة والردود الخاصة بها حتى يتعلم الردود الأنسب لكل نوع من الاستفسارات.
   • تُغذى هذه النماذج ببيانات ضخمة تحتوي على تفاعلات حقيقية مما يُمكِّنها من تعلُّم الأنماط واختيار الردود المناسبة تلقائيًا.
2. التعلم المستمر (Continuous Learning):
   • تستخدم الأنظمة تقنيات التعلم المستمر، حيث تتعلم من التفاعلات الجديدة وتحسن من استجابتها بناءً على التغذية الراجعة. هذه التغذية يمكن أن تكون عن طريق تصنيف العميل للردود أو تفاعل النظام مع استفسارات غير معتادة.
   • يتم تقييم أداء الوكيل بناءً على معدلات الرضا وتعديله بشكل دوري لتجنب الأخطاء السابقة وتحسين الدقة.
3. التدريب على السيناريوهات المتنوعة:
   • تُدرَّب نماذج التعلم العميق على أنواع عديدة من المحادثات والحالات، مثل حل النزاعات والاستفسارات الفنية والطلبات العامة. هذا التدريب يسمح للنظام بمعالجة المواقف المختلفة وتقديم إجابات دقيقة وسلسة.
   • يتطلب ذلك جمع بيانات تغطي مجموعة واسعة من السيناريوهات، مما يمكن النظام من التعامل مع استفسارات غير متوقعة أو حالات غير معتادة.
4. التكيف مع اللهجات واللغات المختلفة:
   • من خلال نماذج تعلم عميق متخصصة، يمكن للنظام فهم اللهجات المختلفة وحتى اللغات المتعددة. يتم تدريب النظام على محادثات بلغات ولهجات مختلفة لضمان قدرته على تلبية احتياجات العملاء بغض النظر عن لهجتهم.
5. تحسين أداء الردود على أساس تحليل البيانات:
   • باستخدام خوارزميات التحليل، يقوم النظام بتحليل كل تفاعل بشكل دوري لقياس فعالية الردود وملاءمتها، مما يسمح بتحسين تجربة العميل بمرور الوقت.
   • بناءً على هذه التحليلات، يتم ضبط استجابات النظام وإعادة تدريبه لضمان استجابته بأفضل شكل ممكن.

4. منصات جاهزة لـ AI Calling Agent

لتطوير وكيل المكالمات بالذكاء الاصطناعي، هناك عدة منصات توفر حلولًا جاهزة تحتوي على أدوات قوية لتصميم وتخصيص الوكلاء الذكية بسهولة وتسهيل عملية التكامل مع الأنظمة القائمة. من بين هذه المنصات نجد Google Dialogflow، وAmazon Lex، وTwilio، التي تتيح أدوات ونماذج متقدمة للتفاعل الصوتي والنصي مع العملاء وتُسهم في تسهيل بناء ونشر وكلاء المكالمات الذكية.

1. Google Dialogflow

تُعد منصة Google Dialogflow من أشهر المنصات لتطوير وكلاء المحادثات الصوتية والنصية بفضل استخدام تقنيات تحليل اللغة الطبيعية (NLP) المتقدمة من جوجل، وتوفر واجهات برمجية يمكن دمجها بسهولة مع التطبيقات والأنظمة المختلفة.

• مميزات Dialogflow:
  • تحليل اللغة الطبيعية المتقدم: تعتمد Dialogflow على تقنية NLP لتحليل وفهم استفسارات المستخدمين بذكاء، مما يساعد في تقديم استجابات دقيقة وفعالة.
  • تعدد القنوات: يمكن استخدام الوكلاء الذكية المطورة على المنصة في قنوات متعددة، مثل المكالمات الهاتفية وتطبيقات الرسائل النصية ووسائل التواصل الاجتماعي.
  • أتمتة المحادثات: تتيح أدوات التصميم إنشاء سيناريوهات محادثات مخصصة وتخصيص الردود لكل نوع من المحادثات.
  • التكامل مع Google Cloud: مما يتيح للمستخدمين الاستفادة من خدمات السحابة ودمج وكيل الذكاء الاصطناعي مع أنظمة إدارة العملاء وتحليلات البيانات.
• استخدامات Google Dialogflow:
  • تصميم وكلاء لدعم العملاء يقومون بالرد على الأسئلة المتكررة وحل المشاكل الأساسية.
  • جدولة المواعيد أو توجيه المكالمات.
  • تكامل النظام مع Google Assistant وتقديم خدمات متعددة اللغات والدعم الصوتي لعدة لهجات.

2. Amazon Lex

Amazon Lex هو منتج من أمازون يعتمد على نفس تقنية الذكاء الاصطناعي المستخدمة في Alexa، ويعد مناسبًا لتصميم وبناء وكلاء مكالمات ذكية قادرة على فهم وتفسير استفسارات العملاء بدقة، مع التركيز على تكامل سهل وسلس مع مجموعة خدمات Amazon Web Services (AWS).

• مميزات Amazon Lex:
  • تقنيات NLP وتعرف الصوت المتقدمة: يعتمد Amazon Lex على تعلم الآلة المتقدم لتحليل اللغة وفهم السياق والتفاعل مع العملاء بشكل طبيعي.
  • سهولة التكامل مع خدمات AWS: يمكن دمج Lex مع AWS Lambda لتنفيذ وظائف إضافية ومع خدمات مثل Amazon Connect، مما يسهل ربط الوكيل الذكي مع مراكز الاتصال السحابية.
  • التحكم الكامل في تصميم الحوارات: يتيح Lex التحكم في تصميم المحادثات وتوجيه العملاء، مع إمكانية تخصيص الحوارات لأغراض مختلفة كخدمة العملاء أو استفسارات ما بعد البيع.
  • التوسع والدعم اللغوي المتعدد: يمكن للمنصة دعم اللغات المتعددة، مما يجعلها مناسبة للشركات العالمية.
• استخدامات Amazon Lex:
  • إنشاء وكلاء مكالمات لدعم العملاء وحل استفساراتهم بشكل تفاعلي.
  • تنفيذ سيناريوهات تجارية معينة مثل تتبع الطلبات وإدارة الحسابات.
  • دمج Lex مع Amazon Connect لبناء مركز اتصال ذكي يعمل على السحابة.

3. Twilio Autopilot

Twilio Autopilot هي منصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لبناء وكلاء ذكية للمكالمات النصية والصوتية، وهي جزء من خدمات Twilio التي تُعد منصة اتصالات متكاملة تتيح للشركات إمكانية التواصل الفعال مع العملاء عبر قنوات متعددة. Autopilot يوفر أدوات مخصصة لبناء وتصميم تجربة المحادثات وإطلاقها بسرعة.

• مميزات Twilio Autopilot:
  • واجهة بناء الحوارات بذكاء: يسمح Twilio Autopilot بإنشاء حوارات تفاعلية مخصصة باستخدام واجهة سهلة الاستخدام وتصميم محادثات تلبي احتياجات العملاء.
  • التكامل المتعدد: يمكن دمج الوكيل الذكي مع منصات مختلفة مثل Slack وFacebook Messenger وWhatsApp، وأيضًا ربطه مع قنوات الصوت.
  • إدارة وتخصيص الردود: تتيح المنصة تخصيص الردود بناءً على سيناريوهات محددة، مع إعدادات تتكيف مع سلوك العميل لتقديم تجربة شخصية محسّنة.
  • سهولة دمج الأنظمة: يمكن دمج Twilio Autopilot مع منصات الأعمال الشائعة مثل CRMs وأدوات إدارة البيانات.
• استخدامات Twilio Autopilot:
  • بناء وكلاء لإجراء المكالمات الهاتفية والرد على استفسارات العملاء بشكل تلقائي.
  • تصميم تطبيقات لمراكز الاتصال تسمح بالتفاعل الصوتي والنصي مع العملاء، مثل الردود التلقائية أو الحجز عبر الهاتف.
  • ربط النظام بسهولة مع التطبيقات القائمة لتوفير تجربة عميل موحدة.

أدوات ونماذج تساعد في التكامل السريع للوكيل الذكي

توفر هذه المنصات أدوات جاهزة وأطر عمل لتسهيل تكامل الوكلاء الذكية مع أنظمة الشركات الحالية وتقديم تجربة عميل متقدمة، ومن بين هذه الأدوات والنماذج:

1. واجهات برمجة التطبيقات (APIs):
   • تتيح معظم المنصات واجهات برمجة تطبيقات قوية لتمكين الاتصال السريع بين وكيل الذكاء الاصطناعي وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، أو أنظمة إدارة الطلبات، أو أدوات التحليل.
   • على سبيل المثال، توفر Twilio APIs متعددة لدمج خدمة الوكيل الذكي بسهولة في موقع الشركة أو تطبيقاتها.
2. التحكم في الحوارات وسيناريوهات المحادثات:
   • تحتوي المنصات على أدوات لبناء الحوارات التي تتيح للمستخدمين تخصيص التدفق الخاص بالمحادثات وإضافة نقاط قرار واستجابات بناءً على مدخلات العملاء.
   • يوفر Amazon Lex أداة سهلة لاستخدام أنواع مختلفة من الردود بناءً على نية العميل.
3. التكامل مع خدمات السحابة وتخزين البيانات:
   • التكامل السحابي يساعد على توفير الخدمات وتحليل البيانات بشكل مستمر. مثلاً، يتيح Google Dialogflow التكامل مع Google Cloud، مما يسهل تحليل بيانات المكالمات وتخزين المعلومات المرتبطة بالعملاء لتحسين تجربة المحادثة.
4. نماذج التعلم المسبق والإعدادات الجاهزة:
   • تقدم بعض المنصات مثل Dialogflow وAmazon Lex نماذج جاهزة للتعلم العميق، مما يسهل إنشاء وكيل مكالمات ذكي دون الحاجة لبناء النموذج من الصفر.
   • يمكن استخدام هذه النماذج لتدريب النظام على سيناريوهات محددة بسرعة، مما يقلل من وقت التطوير والتكاليف المرتبطة.