Проактивное решение звонков клиентов в TELUS с агентами Gemini Enterprise
Канадская телеком-компания TELUS подключила агентов Gemini Enterprise for CX к своему контакт-центру. По кейсу Google, 30% обращений теперь проходит через ИИ, а среднее время решения сократилось на 87%.
Что сделали
TELUS Digital собрала данные звонков из чата, голосовых и видеоканалов в BigQuery. Сервис Sensitive Data Protection вычистил из них личные данные, а Gemini Enterprise Agent Platform разобрал каждый звонок на тональность и первопричины. Эти выводы легли в Generative Playbooks, по которым работают агенты Gemini Enterprise for CX. Агенты сохраняют контекст между каналами, а когда звонок переходит к человеку, подсказывают оператору в реальном времени.
Что получилось
30% трафика контакт-центра теперь идёт через ИИ-автоматизацию, а среднее время решения сократилось на 87%. Компания говорит о $53,9 млн экономии в год. Раньше анализировали около 1% звонков, теперь все 22 миллиона.
На что обратить внимание
Всё держится на том, что сначала данные из разрозненных каналов свели в BigQuery. Все цифры взяты из кейса самой Google.
Пояснение
BigQuery это облачное хранилище данных Google. Generative Playbooks это инструкции на обычном языке, по которым работает агент.
Кому пригодится
Руководителям контакт-центров и клиентского сервиса в крупных компаниях, которые оценивают ИИ-агентов для звонков.
Попробуйте сами с Gemini
Помоги спроектировать ИИ-агента, который будет заранее решать [тип обращений клиентов, например вопросы по счетам или авариям] для [мой бизнес]. По примерам правил или заметок о звонках, которые я вставлю сюда [вставить], подготовь инструкции агента, список случаев, которые он решает сам, и условия передачи человеку. В конце дай 10 тестовых сценариев с ожидаемыми ответами.
Нужна помощь с запуском? Вступайте в сообщество AI Pack ↗
Источник: cloud.google.com ·