บล็อก

สิ่งที่แตกต่างมากที่สุดระหว่าง AI agent และ Generative AI คือ ความสามารถในการทำงานอัตโนมัติของ AI agent

AI agent ทำงานโดยอัตโนมัติในการกำหนดงานที่จำเป็นสำหรับกระบวนการเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย และดำเนินการอย่างต่อเนื่อง ในทางกลับกัน Generative AI มีลักษณะเฉพาะคือการใช้งานเฉพาะทางในงานเฉพาะด้าน เช่น ภาษา ภาพ และเสียง เช่น "การถามคำถามกับ AI และขอให้ตอบ" และ "การป้อนภาพเข้าสู่ AI และสร้างเนื้อหาภาพใหม่"

นอกจากนี้ยังมีความแตกต่างระหว่าง AI agent และ Generative AI ในแง่ของจุดประสงค์ วิธีการทำงาน และตัวอย่างการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง ดังนี้

■ ความแตกต่างระหว่าง AI agent และ Generative AI

AI agent ดำเนินงานอย่างไร? กระบวนการทำงานของ AI agent ประกอบด้วย 4 องค์ประกอบหลัก ดังนี้

< กระบวนการทำงานหลักของ AI agent>
1. การทำความเข้าใจสภาพแวดล้อม
2. การรวบรวมข้อมูล
3. การตัดสินใจ
4. การดำเนินการตามภารกิจ

1 การทำความเข้าใจสภาพแวดล้อม

AI agent จะเริ่มต้นด้วยการรับรู้สภาพแวดล้อมและทำความเข้าใจเงื่อนไขที่จำเป็นสำหรับการทำงาน สภาพแวดล้อมนี้รวมถึงพื้นที่ทางกายภาพ (Physical Environment) และพื้นที่เสมือน (Virtual Space) รวมทั้งสถานการณ์ที่เกี่ยวข้อง

ตัวอย่างเช่น เมื่อใช้ AI agent ในธุรกิจ สภาพแวดล้อม คือ ระบบธุรกิจและความคืบหน้าของงาน ในทางกลับกัน หากเป็น AI agent ที่ใช้สำหรับบ้านอัจฉริยะ (Smart home) อุปกรณ์ต่างๆ ที่ทำงานร่วมกันในบ้านจะถือเป็นสภาพแวดล้อม

2 การรวบรวมข้อมูล

หลังจากทำความเข้าใจสภาพแวดล้อมแล้ว AI agent จะรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการดำเนินงานต่อไป

ในกรณี AI Agent ในพื้นที่เสมือน (Virtual Space) AI agent สามารถเข้าถึงฐานข้อมูลผ่านกลไกที่เรียกว่า API (Application Programming Interface) ซึ่งช่วยให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ หาก AI agent อยู่ในพื้นที่ทางกายภาพ (Physical Environment) AI agent ก็จะใช้เซ็นเซอร์ต่างๆ เช่น อินฟราเรด กล้อง ไมโครโฟน เซ็นเซอร์วัดอุณหภูมิ และอุปกรณ์อื่นๆ เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมรอบตัว

การรวบรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญที่ช่วยให้ AI agent สามารถตัดสินใจและดำเนินการตามภารกิจได้อย่างแม่นยำ

3 การตัดสินใจ

จากข้อมูลที่รวบรวมได้ AI agent จะเลือกงานที่จำเป็นและตัดสินใจดำเนินงานโดยอัตโนมัติ กระบวนการนี้ใช้ประโยชน์จากเทคนิคต่างๆ ที่หลากหลาย รวมถึงอัลกอริทึมแบบอิงกฎ (Rule-Based Algorithms) โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs: Large Language Models) และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) เพื่อให้ได้กระบวนการที่เลียนแบบกระบวนการคิดของมนุษย์

4 การดำเนินการตามภารกิจ

หลังจากตัดสินใจแล้ว AI agent จะดำเนินการตามภารกิจที่ได้รับมอบหมาย ซึ่งอาจอยู่ในรูปแบบของการควบคุมสั่งการอุปกรณ์ทางกายภาพต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ เครื่องใช้ไฟฟ้า หรืออุปกรณ์อัจฉริยะที่สามารถรับคำสั่งได้ หรือการทำงานร่วมกับระบบดิจิทัลเพื่อทำงานให้สำเร็จ

มี AI agent หลายประเภทที่ได้รับการออกแบบมาให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมและภารกิจที่แตกต่างกัน ต่อไปนี้คือลักษณะทั่วไปของ AI agent ทั้ง 4 ประเภท

AI agent มีหลากหลายประเภท แต่ละประเภทได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมและภารกิจที่แตกต่างกัน ต่อไปนี้คือ 4 ประเภททั่วไป

<ประเภททั่วไปของ AI agent>

• Goal-based agents (เอไอเอเจนต์แบบมุ่งเป้าหมาย)
• Learning agents (เอไอเอเจนต์แบบเรียนรู้ได้)
• Reflex agents (เอไอเอเจนต์แบบสะท้อนกลับ)
• Utility-based agents (เอไอเอเจนต์แบบตามอรรถประโยชน์)

Goal-based agents (เอไอเอเจนต์แบบมุ่งเป้าหมาย)

AI agent แบบมุ่งเป้าหมายคือเอไอที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อบรรลุเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงและเลือกแนวทางการดำเนินการที่ดีที่สุดเพื่อบรรลุเป้าหมายนั้น โดยจะพิจารณาสภาพแวดล้อมปัจจุบันและการเปลี่ยนแปลงที่คาดว่าจะเกิดขึ้นในอนาคตเพื่อหาทางที่เหมาะสมที่สุดในการบรรลุเป้าหมาย

ตัวอย่างเช่น ในระบบที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการเคลื่อนที่ของพนักงานและหุ่นยนต์ในคลังสินค้า AI agent จะวิเคราะห์กระบวนการธุรกิจปัจจุบันและการไหลของพนักงานและแนะนำเส้นทางที่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ระบบการขับเคลื่อนอัตโนมัติยังสามารถกำหนดเส้นทางที่ดีที่สุดไปยังจุดหมายปลายทางและช่วยในการขับขี่โดยคำนึงถึงสภาพการจราจรและความปลอดภัย

Learning agents (เอไอเอเจนต์แบบเรียนรู้ได้)

เอไอเอเจนต์แบบเรียนรู้ได้มีลักษณะเด่นที่การพัฒนาตนเองผ่านประสบการณ์ ซึ่งเรียนรู้ผ่านประสบการณ์และปรับปรุงพฤติกรรมเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น เมื่อทำงานซ้ำจะเกิดการเรียนรู้จากการวิเคราะห์พฤติกรรมและกลยุทธ์ที่พบและใช้ข้อมูลเหล่านั้นในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของตนเอง

AI agent ประเภทนี้เหมาะสมกับสถานการณ์ที่มีการเปลี่ยนแปลง เช่น "เอไอในเกมการแข่งขัน" หรือ "ระบบแนะนำสินค้าบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซที่ใช้การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า"

Reflex agents (เอไอเอเจนต์แบบสะท้อนกลับ)

เอไอเอเจนต์แบบสะท้อนแบ่งออกเป็นสองประเภท ได้แก่ เอเจนต์สะท้อนกลับแบบง่าย (Simple reflective agents) และ เอเจนต์สะท้อนกลับแบบอิงโมเดล (Model-based reflective agents)

เอเจนต์สะท้อนกลับแบบง่าย (Simple reflective agents) เป็นเอไอที่มีกลไกง่ายที่สุด โดยจะตัดสินใจตามกฎที่กำหนดไว้ ไม่สามารถตัดสินใจที่ซับซ้อนได้ และมักใช้ในแชตบอท (chatbots) ที่ตอบกลับข้อความคงที่ตามเนื้อหาของคำถาม

แต่ในทางกลับกัน เอเจนต์สะท้อนกลับแบบอิงโมเดล (Model-based reflective agents) มีกลไกที่พัฒนากว่าเอเจนต์สะท้อนกลับแบบง่าย โดยสามารถตัดสินใจโดยอ้างอิงจากพฤติกรรมในอดีต ตัวอย่างเช่น แม้ว่าจะใกล้เคียงกับประเภทเรียนรู้ได้ แต่ก็ใช้งานในประเภทนี้ที่ต้องการการตัดสินใจที่สูงขึ้น เช่น ระบบแนะนำสินค้าที่วิเคราะห์ประวัติการค้นหาของผู้ใช้และแนะนำผลิตภัณฑ์ที่น่าสนใจ


เอไอประเภทนี้ต่างจากเอไอแบบเรียนรู้ได้ตรงที่ เอไอแบบเรียนรู้ได้จะมุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้และการพัฒนาตนเองผ่านประสบการณ์ ในขณะที่เอไอเอเจนต์แบบสะท้อนกลับจะเน้นการตัดสินใจทันทีตามกฎและโมเดลที่ตั้งไว้

Utility-based agents (เอไอเอเจนต์แบบตามอรรถประโยชน์)

เอไอเอเจนต์แบบตามอรรถประโยชน์เป็นเอไอที่ไม่เพียงแต่มุ่งเน้นในการบรรลุผลลัพธ์ แต่ยังดำเนินการโดยอัตโนมัติเพื่อเพิ่มอรรถประโยชน์และรางวัลสูงสุด ตัวอย่างเช่น เมื่อใช้ในระบบการซื้อขายหุ้น AI agent สามารถตัดสินใจการลงทุนที่เหมาะสมที่สุด โดยคำนึงถึงการบริหารความเสี่ยงและมุ่งเน้นการเพิ่มผลกำไรสูงสุด

เอไอเอเจนต์ถูกนำไปใช้ในหลากหลายด้านโดยการใช้ประโยชน์จากลักษณะเฉพาะของมัน มาดูความสามารถในการใช้งานจริงผ่านตัวอย่างเฉพาะกัน

การบริการลูกค้า (CUSTOMER SERVICE)

หนึ่งในการนำ AI agent ไปใช้งานที่พบมากที่สุดคือในด้านการบริการลูกค้า (customer service)

ด้วยการนำ AI agent มาใช้ในศูนย์บริการลูกค้า เช่น แชทบอท และผู้ช่วยเสียง (Voice assistant) สามารถใช้งานได้ครอบคลุมเวลาให้บริการลูกค้าเมื่อมีพนักงานไม่เพียงพอ หรือในช่วงกลางดึกที่ยากต่อการตอบสนองโดยพนักงาน ทำให้สามารถตอบสนองลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง 365 วันต่อปี

AI Agent ยังสามารถช่วยแบ่งปันความรู้ในศูนย์บริการลูกค้าได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น "FastGenie" กลุ่มฟังก์ชัน Generative AI ของ TechMatrix มีฟังก์ชัน AI agent ที่ใช้ข้อมูลในระบบเพื่อสร้างคำตอบสำหรับคำถามที่พบบ่อย (FAQs) และนำเสนอความรู้ที่สามารถอ้างอิงแหล่งที่มาได้

"FastGenie" ช่วยให้คุณค้นหาความรู้ได้ไม่เพียงแค่ใช้คีย์เวิร์ดเท่านั้นแต่ยังรวมถึงประโยคตามธรรมชาติด้วย ดังนั้นคุณจึงสามารถสร้างคำตอบได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

การสนับสนุนด้านการตลาด

AI agent ยังถูกนำมาใช้ในด้านการสนับสนุนการตลาดเช่นกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การใช้เอไอเอเจนต์ในการทำฟังก์ชันการแนะนำ ซึ่งจะเสนอเนื้อหาหรือผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับความสนใจและความกังวลของผู้ชม

เมื่อใช้งานบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ จะสามารถค้นหาผลิตภัณฑ์ที่เป็นส่วนตัวจากประวัติการซื้อและประวัติการเข้าชมของลูกค้า และทำการเสนอแนะในเวลาที่เหมาะสมเมื่อสังเกตพฤติกรรมของลูกค้า

การสนับสนุนด้านทรัพยากรมนุษย์ (HR)

AI agent ยังถูกนำมาใช้ในด้านทรัพยากรมนุษย์มากขึ้น ตัวอย่างเช่น การทำงานประจำ เช่น การคัดกรองประวัติย่อ (resume) และการจัดตารางการสัมภาษณ์ สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน นอกจากนี้ยังสามารถติดตามผลการปฏิบัติงานของพนักงานและให้การสนับสนุนตามความจำเป็น ซึ่งสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความมีส่วนร่วมในที่ทำงานได้

การใช้ AI agent มีประโยชน์หลากหลายด้าน จากนี้ไปจะอธิบายถึงประโยชน์ของการใช้ AI agent

เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

หนึ่งในประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดของการใช้เอเจนต์ AI คือการเพิ่มผลผลิต AI agent ตัดสินใจโดยอัตโนมัติและทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย ดังนั้นขอบเขตการมีส่วนร่วมของมนุษย์จึงมีน้อยมาก การมอบหมายงานง่ายๆ เช่น การป้อนข้อมูลตามปกติ รวมถึงงานที่ต้องใช้ขั้นตอนที่ซับซ้อนให้กับเอไอ ทำให้มนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ใช้ความสร้างสรรค์มากขึ้น และเพิ่มผลิตผลโดยรวมได้

ลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ และปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน

ความสามารถในการลดข้อผิดพลาดของมนุษย์และปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานเป็นอีกหนึ่งข้อได้เปรียบของการใช้ AI agent เนื่องจาก AI agent ไม่ได้รับผลกระทบจากการสูญเสียสมาธิหรืออารมณ์อันเนื่องมาจากความเหนื่อยล้า จึงส่งผลให้สามารถรักษาความถูกต้องและความเร็วงได้ตลอดเวลาโดยอ้างอิงตามกฎที่กำหนดไว้และความรู้ที่ได้เรียนรู้มา จึงลดข้อผิดพลาดของมนุษย์โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการดำเนินงาน

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการปรับปรุงประสิทธิภาพของการดำเนินการสอบถาม โปรดคลิกที่นี่
【วิธีปรับปรุงประสิทธิภาพของการตอบคำถาม】คำอธิบายพร้อมระบบและตัวอย่าง
[บทความภาษาญ๊่ปุ่น สามารถกดแปลภาษาเพื่ออ่าน]


ปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า (CX: Customer Experience)

การปรับปรุง CX (ประสบการณ์ของลูกค้า) ก็เป็นอีกหนึ่งประโยชน์ของการใช้ AI agent โดยการใช้งานฟังก์ชันแนะนำด้วย AI agent จะสามารถเสนอแนะผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เหมาะสมกับความชอบและความสนใจของลูกค้า เมื่อพวกเขากำลังพิจารณาการซื้อสินค้า ซึ่งจะทำให้ประสบการณ์การซื้อของลูกค้าเป็นไปได้อย่างราบรื่นและเพิ่มคุณค่าให้กับประสบการณ์นั้นๆ นอกจากนี้ การปรับปรุง CX ยังช่วยเสริมสร้างภาพลักษณ์ของแบรนด์ ดึงดูดลูกค้าประจำ และขยายฐานลูกค้าผ่านการบอกต่อจากลูกค้า

แม้ว่า AI agent จะมีข้อดีมากมาย เช่น การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน แต่ก็จำเป็นต้องเข้าใจปัญหาและข้อควรระวังเมื่อใช้งาน ปัญหาและข้อควรระวังหลัก ๆ มีดังนี้

<ปัญหาและข้อควรระวังหลักของเอเจนต์ AI>

- มีความเสี่ยงในการสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง
- การใช้งานจริงต้องใช้ประสบการณ์และความรู้เฉพาะทาง
- จำเป็นต้องตรวจสอบระบบรักษาความปลอดภัย
- ต้องใช้เวลาและค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ

มีความเสี่ยงในการสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง

สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าการตัดสินและการกระทำของ AI agent อาจไม่ถูกต้องเสมอไป โดยเฉพาะอย่างยิ่ง คุณต้องเข้าใจว่าผลลัพธ์ของ AI agent ไม่ถูกต้อง 100% และอาจเกิดการหลอน หรือ "hallucination" (การสร้างข้อมูลเท็จ) ได้ ดังนั้น จึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องตรวจสอบความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่สร้างโดย AI agent และความถูกต้องของแหล่งที่มาของข้อมูลอย่างรอบคอบ รวมถึงวิธีพิจารณาความถูกต้องของผลลัพธ์

AI agent ยังต้องอาศัยข้อมูลคุณภาพสูงจำนวนมาก ซึ่งการจัดการข้อมูลเหล่านี้อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย นอกจากนี้ยังอาจเกิดกรณีที่อัลกอริธึมไม่เพียงพอต่อการทำงานบางประเภท ส่งผลให้ความแม่นยำต่ำได้

การใช้งานจริงต้องใช้ประสบการณ์และความรู้เฉพาะทาง

ในการนำ AI agent มาใช้งานจำเป็นต้องใช้ทักษะและความรู้ขั้นสูงในการติดตั้งและใช้งานจริง โดยหากไม่มีวิศวกรที่เชี่ยวชาญในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และเทคโนโลยีเอไอเข้ามาเกี่ยวข้อง ก็จะเป็นการยากที่จะบรรลุผลลัพธ์ตามที่คาดหวัง

นอกจากนี้ การบำรุงรักษาและการปรับแต่งประสิทธิภาพยังเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องทำต่อเนื่องแม้จะนำ AI agent ไปใช้งานแล้ว ดังนั้นจำเป็นต้องเข้าใจว่าเมื่อมีการนำไปใช้งานแล้ว จำเป็นต้องมีช่างเทคนิคเข้ามาเกี่ยวข้อง และไม่สามารถปล่อยมือไปโดยสิ้นเชิง

จำเป็นต้องตรวจสอบระบบรักษาความปลอดภัย

AI agetnt ต้องการข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้นระบบการจัดการข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลที่เป็นความลับจึงเป็นสิ่งสำคัญ นอกเหนือจากความเสี่ยงของการรั่วไหลของข้อมูลเนื่องจากการโจมตีทางไซเบอร์แล้ว ยังไม่สามารถตัดความเป็นไปได้ของปัญหาที่ไม่คาดคิด เช่น ความผิดปกติและการทำงานที่ผิดพลาดออกไปได้อย่างสมบูรณ์ ดังนั้น จึงกล่าวได้ว่าการสร้างและเสริมสร้างระบบรักษาความปลอดภัยเป็นเงื่อนไขที่จำเป็นในการใช้งาน AI agent

ต้องใช้เวลาและค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ

นอกเหนือจากค่าใช้จ่ายในการพัฒนาแล้ว การแนะนำเอเจนต์ AI อาจทำให้เกิดค่าใช้จ่ายสำหรับงานบูรณาการกับระบบที่มีอยู่ ดังนั้นต้นทุนเริ่มต้นจึงมีแนวโน้มสูง การพัฒนายังอาจใช้เวลาพอสมควร ขึ้นอยู่กับขนาดของโครงการ ในกรณีที่มีความต้องการ เช่น "ต้องการแก้ปัญหาที่กำลังเผชิญอยู่โดยเร็วที่สุด" หรือ "ต้องการให้เกิดผลลัพธ์ในระยะเวลาอันสั้น" อาจเป็นการเหมาะสมที่จะพิจารณาวิธีการอื่นที่ไม่ใช่เอเจนต์ AI ในช่วงวางแผนการดำเนินการ สิ่งสำคัญคือต้องประเมินเวลาและค่าใช้จ่ายอย่างรอบคอบ

นอกจากค่าใช้จ่ายในการพัฒนาแล้ว การนำ AI agent มาใช้งานยังอาจมีค่าใช้จ่ายในการทำงานรวมกับระบบที่มีอยู่เดิม ซึ่งทำให้ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นมักจะสูง การพัฒนายังอาจใช้เวลานาน ขึ้นอยู่กับขนาดของโครงการ

หากมีความต้องการเช่น "ต้องการแก้ปัญหาที่กำลังเผชิญอยู่ให้เร็วที่สุด" หรือ "ต้องการให้ได้ผลลัพธ์ในเวลาสั้นๆ" อาจจะต้องพิจารณาวิธีการอื่นๆ นอกเหนือจากการใช้ AI agent ในช่วงวางแผนการดำเนินการ สิ่งสำคัญคือต้องประเมินเวลาและค่าใช้จ่ายอย่างรอบคอบ

ในฐานะที่เป็น AI ที่คิดและทำงานได้โดยอัตโนมัติ AI agent (เอไอเอเจนต์) คาดว่าจะมีบทบาทในการแก้ปัญหาในอุตสาหกรรมที่ประสบกับการขาดแคลนแรงงาน การดำเนินงานของศูนย์บริการลูกค้าที่มักพึ่งพาทรัพยากรมนุษย์จะได้รับการเปลี่ยนแปลงอย่างมากจากการนำ AI agent เข้ามาใช้งาน

FastSeries ของ TechMatrix ประกอบด้วยระบบ CRM "FastHelp" สำหรับศูนย์บริการลูกค้า, วอยซ์บอท "FastVoice", และระบบฐานข้อมูลคำถามที่พบบ่อย (FAQ) "FastAnswer" นอกจากนี้ กลุ่มฟังก์ชันเจนเนอเรทีฟเอไอ "FastGenie" ของ TechMatrix ยังมีฟังก์ชันแชตบอทเอไอที่สามารถตอบกลับการสนับสนุนลูกค้าที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ 24 ชั่วโมง ทุกวัน ตลอด 365 วัน

โดยเฉพาะ "FastGenie" กลุ่มฟังก์ชัน Geneartive AI สามารถลดปริมาณงานของพนักงานในการสนับสนุนลูกค้าและการดำเนินงานหลังการให้บริการลูกค้าได้อย่างมาก โดยการทำให้เป็นอัตโนมัติ เช่น "การสรุปเนื้อหาการโทรของลูกค้า" "การสร้างข้อความตอบกลับสำหรับลูกค้า" และ "การแปลและแก้ไขข้อความ" ในระบบ "FastHelp"

■ ภาพของฟังก์ชันการสนับสนุนการสร้างคำตอบของ FastHelp


หากคุณกำลังพิจารณาการนำ AI agent เข้าไปใช้ในศูนย์บริการลูกค้าของคุณ TechMatrix พร้อมให้บริการและยินดีให้คำปรึกษาเกี่ยวกับการนำระบบ AI เข้ามาใช้งาน

"FastHelp" เป็นระบบ CRM สำหรับศูนย์บริการลูกค้าที่ช่วยในการจัดการและเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงานของศูนย์บริการลูกค้า

และ "FastGenie" คือ ชุดฟังก์ชัน Generative AI ที่สามารถสรุปบทสนทนาแบบเรียลไทม์ สนับสนุนการตอบคำตอบ สนับสนุนการสร้าง FAQ (คำถามที่พบบ่อย) และดึงข้อมูล VOC (เสียงของลูกค้า)

"FastAnswer" เป็นระบบความรู้คำถามที่พบบ่อย (FAQ) ที่สนับสนุนประสิทธิภาพในการดำเนินงานของการสร้างข้อความความรู้ FAQ

การใช้ FastSeries จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของศูนย์บริการลูกค้าและลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ดูแลลูกค้าได้อย่างมาก

สรุป