企業對於在客戶服務中使用人工智慧虛擬代理的最大擔憂之一是代理處理複雜情況的能力。傳統上，這些擔憂根植於這樣的信念：人工智慧缺乏解決複雜問題所需的背景理解和批判性思考技能。然而，人工智慧技術的最新進展表明，虛擬代理可以真正理解並解決最複雜的客戶問題。此外，這些系統使用機器學習演算法，可以讓他們從過去與客戶的互動中不斷學習。這樣，他們可以利用他們的知識庫隨著時間的推移提供更準確的答案。
實際用例
近年來，一些公司已經成功實施了能夠管理複雜問題的虛擬 AI 代理。其中一個例子就是H＆M的虛擬助理「安娜」。 Anna 使用 NLP 演算法和機器學習模型，根據客戶關於退貨或換貨的對話資料進行訓練，為她 ptnb 收到的每個請求提供個人化回應。有一次，一位顧客報告了他們在支付訂單時遇到的問題，安娜問了一些後續問題，例如“您使用了什麼付款方式？”在收到客戶的回覆後，安娜根據他們的意見提出了幾種可能的解決方案。這些成功的實施表明，人工智慧虛擬代理無疑能夠理解複雜的問題，更重要的是，可以為客戶提供有效的解決方案。
3. 利用人工智慧虛擬代理實現客戶互動個人化
關於客戶服務中的人工智慧虛擬代理的常見誤解之一是它們缺乏同理心和個性化。很多人認為機器無法理解人類的情感，也無法像人類代表一樣提供個人化服務。但這並不完全正確。
例如，如果客戶表達沮喪或憤怒，客服人員可以用同情的信息進行回應，如“很抱歉您感到沮喪。讓我看看我能如何幫助您。”此外，人工智慧虛擬代理可以使用個人化資料（如先前的購買歷史或瀏覽行為）為客戶提供客製化的建議或解決方案。例如，經常在線上購買寵物食品的客戶可能會收到寵物相關產品的個人化優惠或交易。
利用人工智慧虛擬代理實現人機互動的範例
一些公司已經成功地將人工智慧虛擬代理整合到他們的客戶服務營運中，同時仍保持高度的個人化。一個顯著的例子是絲芙蘭的虛擬藝術家聊天機器人，它使用擴增實境技術來幫助顧客虛擬試用化妝品。聊天機器人會分析顧客的臉部特徵，並根據他們的喜好和皮膚類型推薦產品。另一個例子是蘇格蘭皇家銀行（RBS）的聊天機器人，它透過各種管道為客戶提供財務建議和支持，包括用於電話銀行服務的語音辨識軟體。
Luvo 使用自然語言處理來理解客戶的問題並做出適當的回應，同時根據每個人的特定需求提供客製化的建議。這些機器人並不會完全取代人類代表，而是與他們無縫協作，提供最高品質的客戶服務。隨著越來越多的公司成功地將人工智慧虛擬代理融入客戶服務營運中，人工智慧虛擬代理缺乏同理心和個人化的誤解正在慢慢消失。