ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਿੱਥੇ ਗਾਹਕ ਸੰਪਰਕਾਂ (ਸਵੈ-ਸੇਵਾ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ-ਸਹਿਯੋਗ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਗਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਦੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹਰੇਕ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਨ, ਨਾਜ਼ੁਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਪਾਸ ਕਰਨ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• KVKK/PCI-DSS ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਕਾਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਹਨ ਚੁਣਨ ਦੀ ਆਦਤ ਪਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਇੱਕ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਵਿੱਚ ਹਰ ਮਿੰਟ ਦਰਜਨਾਂ ਸੰਪਰਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਫ਼ੋਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬਿੱਲ ਦਾ ਵਿਵਾਦ, ਇੱਕ ਚੈਟ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਪੁੱਛਗਿੱਛ, ਈਮੇਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਿਫੰਡ ਦੀ ਬੇਨਤੀ, ਇੱਕ ਗੁੱਸੇ ਵਾਲਾ ਗਾਹਕ ਇੱਕ ਐਪ ਵਿੱਚ "ਏਜੰਟ ਨਾਲ ਜੁੜੋ" ਬਟਨ ਨੂੰ ਦਬਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਸੰਪਰਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹਨ (ਪਾਸਵਰਡ ਰੀਸੈਟ, ਬੈਲੇਂਸ ਪੁੱਛਗਿੱਛ, ਪਤਾ ਅੱਪਡੇਟ); ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਭਾਵਨਾਤਮਕ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਸਾਖ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਸ਼ਿਕਾਇਤ, ਰੱਦ ਕਰਨ ਦੀ ਬੇਨਤੀ, ਗਲਤੀ ਲਈ ਮੁਆਵਜ਼ਾ)। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏਆਈ, ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ ਲਈ AI — ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਵਰਗਾ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ) ਇਸ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਵਿਚਕਾਰ ਬੈਠਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਰੁਟੀਨ ਸੰਪਰਕਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਸਹਾਇਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ; ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਉਸ ਪਲ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਇਕਾਈ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਣਾ ਹੈ (CX - ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ; ਸੰਪੂਰਨ ਅਨੁਭਵ ਜੋ ਗਾਹਕ ਦੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਣਾ ਹੈ। ਆਉ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਸਮਝੀਏ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਜੋ ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ (ਰਿਫੰਡ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਸਮਾਪਤੀ, ਮੁਆਵਜ਼ਾ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਵਾਬ) ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਥਿਤੀਆਂ (ਗੁੱਸੇ ਗਾਹਕ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸਿਹਤ, ਵਿੱਤੀ ਜੋਖਮ) ਸਮਰੱਥ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ।

ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਅਤੇ ਏਆਈ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ

ਇੱਕ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਪਰਤ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਗਾਹਕ ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ: IVR (ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵੌਇਸ ਰਿਸਪਾਂਸ — ਇੱਕ ਵੌਇਸ ਮੀਨੂ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਆਪਣੇ ਬਿੱਲ ਲਈ 1 ਦਬਾਓ" ਫ਼ੋਨ ਉੱਤੇ), ਚੈਟਬੋਟ, ਅਤੇ ਮਦਦ ਕੇਂਦਰ। ਏਜੰਟ-ਸਹਾਇਤਾ ਪਰਤ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ AI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਡ-ਹਾਕ ਸਹਾਇਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣਾ, ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਣਾ। ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਰਤ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਾਰੇ ਸੰਪਰਕਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਰੁਝਾਨ ਰਿਪੋਰਟਾਂ। AI ਸਾਰੀਆਂ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਛੂੰਹਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਅਧਿਕਾਰ ਨਾਲ। ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਪਰਤ 'ਤੇ, AI ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਤੰਗ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ); ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪਰਤ 'ਤੇ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।

ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਸੰਕੇਤ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਆਓ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੀਏ। AHT (ਔਸਤ ਹੈਂਡਲ ਟਾਈਮ) ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਸਮਾਪਤੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸਮੇਤ। FCR (ਫਸਟ ਕਾਲ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ) ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਗਾਹਕ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। CSAT (ਗਾਹਕ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ) ਸੰਪਰਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ "ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਹੋ" ਸਰਵੇਖਣ ਦਾ ਸਕੋਰ ਹੈ। NPS (ਨੈੱਟ ਪ੍ਰਮੋਟਰ ਸਕੋਰ) ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਹਕ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਹੈ। ਡਿਫਲੈਕਸ਼ਨ ਉਹ ਦਰ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਕੋਈ ਸੰਪਰਕ ਮਨੁੱਖ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਸਮਝਾਵਾਂਗੇ; ਹੁਣ ਲਈ, ਇਹ ਜਾਣੋ: AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਸੂਚਕਾਂ 'ਤੇ ਗਤੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਵਾਅਦੇ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਹੈ।

ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਮਿਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:

ਖੋਜ

ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਜੋਖਮ ਦਾ ਪੱਧਰ

ਜੋ ਪ੍ਰਵਾਨ / ਮਾਲਕ ਹੈ

FAQ/ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਜਵਾਬ (ਸੰਤੁਲਨ, ਕੰਮ ਦੇ ਘੰਟੇ)

ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲਾ (ਬੋਟ)

ਘੱਟ

ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਕ

ਕਾਲ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਟੈਗਿੰਗ

ਸਕੈਚ ਜਨਰੇਟਰ

ਘੱਟ-ਮੱਧਮ

ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ (ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ)

ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਨੂੰ ਲਾਈਵ ਜਵਾਬ ਸੁਝਾਅ

ਸਹਾਇਕ/ਪ੍ਰਾਪਰਟਰ

ਮੱਧਮ

ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ (ਉਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਬੋਲਦਾ ਹੈ)

ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਕੋਰ

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ / ਸੰਕੇਤਕ

ਮੱਧਮ

ਕੁਆਲਿਟੀ (QA) ਮਾਹਰ

ਰਿਫੰਡ/ਮੁਆਵਜ਼ੇ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼

ਡਰਾਫਟ, ਕਦੇ ਵੀ ਸਵੈ-ਵਚਨਬੱਧ ਨਹੀਂ

ਉੱਚ

ਅਧਿਕਾਰਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ/ਪ੍ਰਬੰਧਕ

ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਸਮਾਪਤੀ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਵਾਬ

ਸਿਰਫ਼ ਇੰਪੁੱਟ

ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ

ਸਮਰੱਥ ਯੂਨਿਟ + ਕਾਨੂੰਨ

ਇਸ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ: ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਬੋਝ ਵਧਦਾ ਹੈ, AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਸੁੰਗੜਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਵਧਦੀ ਹੈ।

"ਪੁਸ਼ਟੀ" ਇਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਦਿਲ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜਾਪਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਯਕੀਨੀ ਨਾ ਹੋਣ। ਤਕਨੀਕੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੈਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਣਿਤ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਜਾਲ ਹੈ: ਬੋਟ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ "ਤੁਹਾਡੀ ਵਾਪਸੀ ਦੀ ਮਿਆਦ 30 ਦਿਨ ਹੈ", ਜਦੋਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਪਾਲਿਸੀ 14 ਦਿਨ ਹੈ; ਜਾਂ ਉਹ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਮੁਹਿੰਮ ਜਾਰੀ ਹੈ", ਪਰ ਇਹ ਕੱਲ੍ਹ ਖਤਮ ਹੋ ਗਈ। ਗਾਹਕ ਇਸ ਝੂਠੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਪਾਬੰਦ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਦੋਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਸਹੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਜਿਸ ਨਾਲ ਬੋਟ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਆਦਤ ਹੈ।

ਤਸਦੀਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਕਦਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

1. ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰੋ: ਹਰ ਠੋਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਕਾਇਆ, ਫੀਸ, ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਵਾਪਸੀ ਦੀ ਮਿਆਦ, ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਲਾਈਵ ਸਿਸਟਮਾਂ (CRM, ਆਰਡਰ ਸਿਸਟਮ, ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ) 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ AI ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ। ਉਸ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਲਈ।
2. ਨਾਜ਼ੁਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ: ਬੋਟ ਕਿਹੜੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ — ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਲਿਖੋ। ਬੋਟ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪੈਸਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸਿਹਤ, ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਗੁੱਸੇ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
3. ਮਨੁੱਖੀ ਫਿਲਟਰ: ਏਜੰਟ ਦੇ ਕਹਿਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਅਤੇ ਅਪਣਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਗਾਹਕ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣਾ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦੇਣ ਵਾਂਗ ਹੈ। ਜਵਾਬ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹੈ; ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਹੈ

ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ (ਨਾਮ, ਆਈਡੀ, ਟੈਲੀਫੋਨ, ਪਤਾ, ਕਾਰਡ ਨੰਬਰ, ਆਰਡਰ ਇਤਿਹਾਸ) ਤੁਰਕੀਏ ਵਿੱਚ KVKK (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ GDPR ਅਧੀਨ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਪੇਮੈਂਟ ਕਾਰਡ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ PCI-DSS (ਭੁਗਤਾਨ ਕਾਰਡ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟੈਂਡਰਡ) ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਕਾਰਡ ਨੰਬਰ ਕਿਤੇ ਵੀ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਲਿਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ। ਨਿਯਮ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਸਕ/ਅਨਾਮਾਈਜ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜੋ ਬੇਲੋੜੀ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਾ ਕਰੋ। "ਗਾਹਕ", "ਕਾਰਡ ** 1234" ਦੀ ਬਜਾਏ "Ayşe Yılmaz, TC 123..., ਕਾਰਡ 5312..."; ਕੱਚੀਆਂ ਗੱਲਾਂਬਾਤਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰੀਡੈਕਟ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ। ਇੱਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀਆਂ ਨੇ ਹਰੇਕ ਕਾਲ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਟੈਗ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ 2-3 ਮਿੰਟ ਬਿਤਾਏ। ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ 60 ਕਾਲਾਂ × 2.5 ਮਿੰਟ = ~ 150 ਮਿੰਟ ਪ੍ਰਤੀ ਏਜੰਟ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਕੰਮ। AI ਨੇ ਅਗਿਆਤ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤੋਂ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਅਤੇ ਟੈਗ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ; ਏਜੰਟ ਨੇ 20 ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕੀਤਾ। ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ 70% ਦੀ ਕਮੀ ਆਈ ਹੈ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਹੋਰ ਗਾਹਕਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ 1.5 ਘੰਟੇ ਖਰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ। ਏਆਈ ਨੇ ਖਰੜਾ ਦਿੱਤਾ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖ ਕੋਲ ਰਹੀ।

ਕੇਸ 2 - ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਜਵਾਬ ਜਾਲ। ਇੱਕ ਬੈਂਕ ਦੇ ਚੈਟਬੋਟ ਨੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ "ਤੁਹਾਡੇ ਲੋਨ ਦੀ ਵਿਆਜ ਦਰ 2.89%" ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ; ਅਸਲ ਦਰ ਵੱਖਰੀ ਸੀ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਈਮੇਲ ਰਾਹੀਂ ਦੱਸੀ ਗਈ ਸੀ। ਗਾਹਕ ਨੇ ਇਸ ਪੱਤਰ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਮੰਨਿਆ ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦਰਜ ਕਰਵਾਈ। ਗਲਤੀ: ਬੋਟ ਨੂੰ ਲਾਈਵ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਠੋਸ ਵਿੱਤੀ ਨੰਬਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣਾ।

ਕੇਸ 3 - ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ। ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ 400 ਇੱਕ ਦਿਨ ਦੇ ਕਾਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ (ਨਾਂ, ਕਾਰਡ ਨੰਬਰ, ਪਤੇ ਵਾਲੇ) ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕੀਤਾ ਅਤੇ "ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਲਈ" ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ 'ਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤਾ। ਡਾਟਾ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਬਾਹਰ ਚਲਾ ਗਿਆ; PCI-DSS ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੋਈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਕਾਰਡ ਨੰਬਰ ਸਨ। ਸਹੀ ਤਰੀਕਾ: ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਕਾਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਸਕ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਅਗਿਆਤ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਕਾਰਜ ਜੋਖਮ ਵਰਗੀਕਰਣ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਇੱਕ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਮੈਨੇਜਰ ਦਾ ਸਹਾਇਕ। ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਗਾਹਕ ਸੰਪਰਕ ਕਿਸਮ ਲਈ: (1) AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ [ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ/ਸਹਾਇਤਾ ਏਜੰਟ/ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ], (2) ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ [ਘੱਟ/ਮੱਧਮ/ਉੱਚ], (3) ਨੂੰ ਕਿਸ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵਿੱਤੀ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ "ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ। ਸੰਪਰਕ ਕਿਸਮ: <<...>>

2) ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਚੈੱਕਲਿਸਟ:

ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਡਿਲੀਵਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। (1) ਕੀ ਇਸ ਵਿਚਲੀ ਹਰ ਠੋਸ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਰਾਤ, ਮਿਆਦ, ਮੁਹਿੰਮ) ਕਿਸੇ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਇਹ ਬਣਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ? (2) ਕੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵਚਨਬੱਧਤਾ/ਵਾਅਦਾ ਹੈ? (3) ਕੀ ਇਹ ਵਿੱਤੀ/ਕਾਨੂੰਨੀ/ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਫੈਸਲਾ ਹੈ? ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ; ਹਰ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਨੂੰ "ਵੇਰੀਫਾਈ" ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰੋ ਜੋ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ: <<...>>

3) ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ:

ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਨਿੱਜੀ/ਕਾਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰੋ: ਨਾਮ→[CUSTOMER], ID→[IDN], ਫ਼ੋਨ→[PHONE], ਕਾਰਡ→[CARD], ਪਤਾ→[ADDRESS]। ਮਾਸਕਡ ਟੈਕਸਟ ਦਿਓ ਅਤੇ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਉਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰੋ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋ (ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਾਸੇ)। ਟੈਕਸਟ: <<...>>

4) ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪਰੇਖਾ:

ਹੇਠਾਂ ਅਗਿਆਤ (ਕੋਈ ਨਾਮ/ਕਾਰਡ ਨਹੀਂ) ਗਾਹਕ ਥੀਮ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ। ਬਸ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਕੋਈ ਨੰਬਰ/ਪੀਰੀਅਡ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ "ਕੋਈ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨਹੀਂ" ਕਹੋ। ਸੰਖੇਪ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਰੱਖੋ। ਸੰਪਰਕ: <<ਮਾਸਕਡ ਟੈਕਸਟ>>

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਉਸਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਗਲਤ ਹੈ: AI ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ (ਉਤਪਾਦ, ਨੀਤੀ, ਸਮਾਂ) ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਸੌਂਪਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਬੇਕਾਬੂ ਹੈ। AI ਸਿਰਫ਼ ਬਣਾਈ ਨੀਤੀ ਨਾਲ ਹੀ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਹਾਇਕ। ਸੰਦਰਭ: ਸਾਡੀ ਵਾਪਸੀ ਨੀਤੀ = ਨਾ ਵਰਤੇ ਉਤਪਾਦ ਲਈ 14 ਦਿਨ। ਹੇਠਾਂ ਅਗਿਆਤ ਗਾਹਕ ਸੰਦੇਸ਼ ਪੜ੍ਹੋ (ਕੋਈ ਨਾਮ/ਕਾਰਡ ਨਹੀਂ)। ਗਾਹਕ: "ਮੈਂ 20 ਦਿਨ ਪਹਿਲਾਂ ਉਤਪਾਦ ਖਰੀਦਿਆ ਸੀ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ, ਮੈਨੂੰ ਰਿਫੰਡ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।" ਕਾਰਜ: (1) ਨੀਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿਓ, (2) ਇੱਕ ਨਿਮਰ ਜਵਾਬ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ, (3) ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਫੈਸਲਾ ਅਥਾਰਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ("ਮਨੁੱਖੀ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣਾ"), ਨੀਤੀ ਦੇ ਸਮੇਂ / ਰਕਮ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਨੀਤੀ, ਭੂਮਿਕਾ, ਗੁਮਨਾਮਤਾ, ਅਤੇ "ਮਨਘੜਤ" 'ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਇਸ ਪ੍ਰਾਉਟ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ। ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਅਜੇ ਵੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੈ: 20 ਦਿਨ > 14 ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ, ਵਾਪਸੀ ਗੈਰ-ਮਿਆਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਕੋਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਬੋਟ ਨੂੰ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨਾ। ਬੋਟ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਛੱਡਣ ਨਾਲ ਭਰਮ ਅਤੇ ਝੂਠੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਬੋਟ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਤੰਗ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ।
• ਕੱਚੇ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ AI ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਨਾਮ, ਫੋਨ ਨੰਬਰ, ਆਈਡੀ ਕਾਰਡ ਅਤੇ ਪਤੇ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।
• AI ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਸੌਂਪਣਾ। ਸਵੈਚਾਲਤ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਰਿਫੰਡ ਕਰੋ" ਜਾਂ "ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਰੱਦ ਕਰੋ" ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਬੰਨ੍ਹਦਾ ਹੈ; ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਪਲ ਗੁੰਮ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਗੁੱਸੇ, ਧਮਕੀ, ਜਾਂ ਸੰਕਟ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਬੋਟ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਬਾਹੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ; ਇਹਨਾਂ ਪਲਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਇਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਜਵਾਬ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਾਉਣਾ। AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗਾਹਕ ਕੋਲ ਨਹੀਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।

ਸੁਝਾਅ: ਬੋਟ ਜਾਂ ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਵਾਕ ਲਿਖੋ: "ਇਹ ਟੂਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ?" ਇਹ ਵਾਕ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੀਮਾ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ; ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਰੁਟੀਨ ਸੰਪਰਕਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਏਜੰਟ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਵਾਅਦਿਆਂ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪਲਾਂ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਰੱਥ ਵਿਅਕਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮਿਸ਼ਨ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ AI ਦੀ ਸਥਿਤੀ: ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਜੋਖਮ ਵਧਦਾ ਹੈ, AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਛੋਟੀ ਹੁੰਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਵਧਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਠੋਸ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰੋ, ਕੋਈ ਸੰਖਿਆ ਜਾਂ ਸਮਾਂ ਨਾ ਬਣਾਓ, ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਕਾਬਪੋਸ਼ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਗੁੱਸੇ/ਸੰਕਟ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਮਨੁੱਖੀ ਹਵਾਲੇ ਕਰੋ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਦ੍ਰਿਸ਼) ਤੋਂ 8 ਆਮ ਸੰਪਰਕ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਕਾਇਆ ਜਾਂਚ, ਕਾਰਗੋ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਵਾਪਸੀ, ਪਾਸਵਰਡ ਰੀਸੈਟ, ਇਨਵੌਇਸ ਵਿਵਾਦ, ਰੱਦ ਕਰਨਾ, ਤਕਨੀਕੀ ਅਸਫਲਤਾ, ਸ਼ਿਕਾਇਤ)। ਹਰੇਕ ਲਈ ਤਿੰਨ ਕਾਲਮਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਓ: "ਕੀ ਬੋਟ ਇਸਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? / ਕੀ ਏਆਈ ਏਜੰਟ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ? / ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਛੱਡ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?" ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਸੰਪਰਕਾਂ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਤਰਕਸੰਗਤ ਲਿਖੋ। ਇਹ ਸਾਰਣੀ CX-YZ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਅਧਾਰ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋਗੇ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ (ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ / ਸਹਾਇਤਾ / ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਬੋਟ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ (ਇਹ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ)।
• [ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਠੋਸ ਜਵਾਬ (ਰਾਕਮਾ, ਮਿਆਦ, ਮੁਹਿੰਮ) ਨੂੰ ਲਾਈਵ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹਾਂ, ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ.
• [ ] ਮੈਂ AI (KVKK/PCI-DSS) ਨੂੰ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਕਾਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਗੁੱਸੇ, ਸੰਕਟ, ਵਿੱਤੀ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਸੌਂਪਣ ਦੇ ਆਪਣੇ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਲਿਖਿਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਟੀਮ ਨੂੰ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਦੀ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਵਿਅਕਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।