KTグループの顧客サービス専門企業KTisは、顧客センターにおける人工知能(AI)技術の適用状況と運営成果を紹介し、AIコンタクトセンター(CC)事業の競争力をアピールした。
KTisは、3日にKT光化門顧客センターで開催された『第7回KTグループコネクトウィーク』を通じて、AIと人間が協力する未来型顧客センターの姿と産業別AI転換(AX)革新事例を公開した。
KTisが強調したのは『AI+人間』に基づく顧客サービスの革新である。AIが単純・反復的な業務を処理し、相談員は顧客とのコミュニケーションや専門的な問題解決に集中する相互補完的な運営体制を通じて、顧客体験とサービス競争力を共に高めていくという戦略である。
KT顧客センターは全国14のセンターで約6000人の職員が年間4700万件の顧客問い合わせを処理しており、AIボイスボットは190のシナリオに基づいて約1440万件の相談を実施している。
AIボイスボットは料金照会などの単純・反復的な問い合わせを処理し、複雑または専門的な判断が必要な問い合わせは相談員に接続する。
KTisは顧客センター運営過程で蓄積した現場経験をAI技術の高度化に反映させている。現場で発見した顧客の不便事項や改善意見をKTに提案し、新たに開発されたAI機能の現場適用性と実用性を検証する方式である。
代表的な例として、アフターサービス(A/S)相談後に顧客の問い合わせが実際に解決されたかを確認する『アウトバウンドボイスボット』は、顧客センター現場の提案から実現された事例である。
また、KTisはKT顧客センターで蓄積した運営経験とAI技術活用能力を基にAICC事業をさまざまな産業に拡大している。
公共・金融・医療など多様な産業で120社以上の顧客、169の顧客センターを運営しており、相談員と教育・管理要員を含めて4690人の専門人材を直接採用・育成している。
KTisの差別化された競争力はAIソリューションとコンタクトセンター運営能力を結合した『AICC+ビジネスプロセスアウトソーシング(BPO)』にある。顧客企業の業務環境に合わせたシステムコンサルティングからコールシステム構築、ボイスボット・チャットボットなどAIソリューションの適用までの全過程を統合的に提供する。
このような競争力は産業別顧客企業の特性に合わせたAI適用事例で具体的な成果として確認される。医療分野では上級総合病院など14の病院でAIボイスボットを導入している。公共分野では地方自治体の夜間・休日の民願に対応する『AI当直ボット』が代表的である。
KTisはAI導入による業務効率化の成果を相談員の専門性強化と新たな顧客サービスの拡大に結びつけている。AI相談支援ソリューションが代表的である。
KTisは外部の巨大言語モデル(LLM)とKTのAIエンジンを連携させた相談要約機能を導入し、相談員が直接行っていた反復的な後処理業務を自動化した。その結果、相談後処理時間は1分51秒から1分20秒に約31秒短縮された。
AI導入後、人員は変化していない。既存の運営人員44人のうち37人が従来の業務を担当し、残りの7人は24時間365日の顧客応対チャネルの拡大やアウトバウンドマーケティングなど新たな業務を遂行するよう運営体制を改善した。
今後KTisは次世代顧客センターであるエージェンティックAICCの実現にも貢献する計画である。従来のAIが相談内容を記録したり要約したりするなど相談員を支援する役割にとどまっていたが、今後は顧客の要求を理解し、必要なシステムを活用して実際の業務処理まで行う方向に発展する見込みである。
このような競争力は産業別顧客企業の特性に合わせたAI適用事例で具体的な成果として確認される。医療分野では上級総合病院など14の病院でAIボイスボットを導入している。公共分野では地方自治体の夜間・休日の民願に対応する『AI当直ボット』が代表的である。
KTisはAI導入による業務効率化の成果を相談員の専門性強化と新たな顧客サービスの拡大に結びつけている。AI相談支援ソリューションが代表的である。
KTisは外部の巨大言語モデル(LLM)とKTのAIエンジンを連携させた相談要約機能を導入し、相談員が直接行っていた反復的な後処理業務を自動化した。その結果、相談後処理時間は1分51秒から1分20秒に約31秒短縮された。
AI導入後、人員は変化していない。既存の運営人員44人のうち37人が従来の業務を担当し、残りの7人は24時間365日の顧客応対チャネルの拡大やアウトバウンドマーケティングなど新たな業務を遂行するよう運営体制を改善した。
今後KTisは次世代顧客センターであるエージェンティックAICCの実現にも貢献する計画である。従来のAIが相談内容を記録したり要約したりするなど相談員を支援する役割にとどまっていたが、今後は顧客の要求を理解し、必要なシステムを活用して実際の業務処理まで行う方向に発展する見込みである。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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