當然，IT部門、研究團隊的數據科學家甚至腳本作者在管理和評估AI和機器人技術方面發揮著關鍵作用，但在客戶體驗方面擁有深厚專業知識的是聯絡中心經理和同事--人工座席。聯絡中心經理在管理機器人程序方面起著關鍵作用，幫助他們學習、改進和滿足聯絡中心不斷變化的需求。

　　為聯絡中心優化機器人程序的最佳方法是將它們視為成熟的座席。通過應用與管理人工座席相同的基本流程，聯絡中心可以從虛擬座席中獲得最佳的投資回報率--當然，有一些關鍵的區別。

　　招聘：人工智能技術發展迅速。隨著許多新的參與者的出現--每個人都有不同的優勢--管理者需要確保他們的組織跟上這些技術變化，找出哪些最適合于哪些問題，并確保他們的底層技術平臺允許快速集成和管理多個人工智能技術。

　　聯絡中心經理與他們的座席站在第一線，了解維護和改善客戶體驗所需的東西。它們應該是機器人評估和選擇過程的關鍵部分，從根本上幫助雇傭最好的虛擬座席。

　　培訓：機器人通過人工智能算法學習，并吸收數據進行改進。然而，即使是最專業的算法設計也不能幫助機器人理解什么行為是正確的或不正確的，以及沒有真實的客戶體驗可以借鑒的結果是好的。管理者需要與數據科學家合作，以確保機器人在與客戶互動和向客戶學習的經驗基礎上獲得正確的培訓。對于培訓，數據科學家可能會帶頭，但管理者應該強調他們希望機器人開發的預期行為。

　　評估：管理者需要跟蹤機器人的性能并設定改進目標，就像他們對人工座席所做的那樣。然而，機器人的度量標準和訓練技術卻大不相同。聯絡中心經理應與數據科學家合作，實施一個項目，可以衡量結果，并深入了解每個機器人的性能，以幫助機器人以積極的方式發展。

　　輔導：在上一篇博客中，我們討論了聯絡中心經理如何從監工/老板轉變為教練/指導角色。這將重新強調幫助人工座席不斷改進。機器人也是如此，盡管指導它們的技術相當不同。管理者將審查評估結果，以評估機器人可以改進的地方。但是指導一個虛擬座席更多的是調整訓練數據，修改機器人程序規則，或者調整會話設計，而不是積極的強化和團隊建設練習。

　　解雇：僅僅因為機器人程序是不斷改進的，并不意味著新的技術和進步不會產生更好的機器人，可以提供更快，更有效的服務。正如聯絡中心經理必須根據績效評估做出有關人工座席的艱難決策一樣，他們也應該考慮新機器人何時值得投資，舊機器人何時準備退役。管理人員將需要與數據科學家密切合作，以了解新技術將如何與現有人工智能技術集成和交互。

　　與上述其他管理流程一樣，解雇一個機器人是一項共同的責任，需要管理者與數據科學家合作。聯絡中心可能會考慮分階段的方法，讓舊的機器人繼續服務，而新的機器人則會加速并獲得他們需要學習和改進的經驗。

　　管理虛擬座席是一種全新的體驗。管理者需要依賴數據科學家和研究團隊。盡管簡單地讓研究團隊管理虛擬座席很有誘惑力，但客戶體驗最終是聯絡中心經理的責任。如果沒有讓管理者在關鍵的機器人決策中發揮核心作用，聯絡中心將錯失一個優化客戶體驗的巨大機會。管理者應該在雇傭、培訓、評估、指導甚至解雇虛擬座席方面發揮核心作用。聯絡中心提供虛擬和實時座席服務的混合。這需要一種混合管理風格，包括機器人和人工座席。最終，這將帶來更好的服務和更豐富的客戶體驗。

　　聲明:版權所有 非合作媒體謝絕轉載

　　原文網址：

　　https://blog.glia.com/how-to-manage-a-virtual-agent-fate-of-bots/