RightTouch 發表以 AI 營運商為核心的 AI 聯絡中心構想

提供企業級 AI 聯絡中心基礎設施的 RightTouch 株式会社（總公司：東京都品川區；代表取締役：野村修平／長崎大都；以下簡稱「RightTouch」），發表了以 AI 營運商為核心的「AI 聯絡中心」構想。同時，也將開始提供作為其智慧核心的知識整合平台（QANT 知識中心）的新產品。

RightTouch 推出實現 AI 聯絡中心的 AI-Ready 知識整合平台「QANT 知識中心（β）」。產品發布請點擊此處：https://righttouch.co.jp/news/4N5BcObP

此構想的目標並非「自動化查詢」，而是「建立一個隨著營運而持續提高查詢解決準確度的機制」。

透過以 AI 為前提重新設計整體客戶接觸點，將全面利用聯絡中心累積的應答數據和知識數據。這將使 AI 自動應答（AI 營運商）與人工應答有機地協同運作，持續改進和提升客戶體驗（CX）。

■ 背景：聯絡中心面臨的結構性課題

近年來，聯絡中心所處的環境發生了巨大變化。隨著數位化的發展，客戶接觸點日益多樣化，查詢數量逐年增加。客戶體驗（CX）已成為決定企業競爭優勢的關鍵經營主題。儘管對高準確性和快速響應的期望不斷提高，現場仍面臨以下結構性課題：

課題 ① 以人力為前提的營運模式的極限

長久以來，聯絡中心一直採用「透過增加人員來確保應答能力」的勞動密集型模式。然而，由於招聘困難、離職率居高不下以及人力成本上升，確保所需人員本身已變得困難。

另一方面，隨著數位管道的普及和服務的複雜化，查詢數量持續增加，供需之間的差距不斷擴大。

在這種情況下，傳統的「增加人員來應對」方法在盈利能力和營運方面都已達到極限。因此，需要轉變為不依賴人力的營運模式。

課題 ② 自助解決措施的瓶頸

為應對人手短缺，許多企業已推動自助解決措施，例如整理常見問題解答 (FAQ)、改進網站導引以及引入聊天機器人 (chatbot) 和語音機器人 (voicebot)。然而，這些措施在達到一定水準後效果趨於停滯，導致「雖然已導入，但成效不彰」和「現場負擔未減」的情況持續存在。

其原因在於工具各自獨立運作，未與客戶數據（例如客戶聲音 VoC、網路行為、屬性及過往應答等）連結。在營運負擔居高不下的情況下，改善所需的數據未被充分利用，也未納入持續提升準確度的機制。

課題 ③ 企業知識運用的分斷

更為嚴重的是企業知識數據運用的分斷。許多企業將知識分散管理，例如「針對 FAQ」、「針對營運商」和「針對 AI」。結果導致更新負擔增加和資訊不一致，難以提供一致的客戶服務。

此外，客戶接觸點（網站、聊天、電話）、知識和應答日誌的分斷會導致改善週期的停滯，無法全面提升客戶服務。

在此背景下，重新設計聯絡中心營運模式的需求日益增高。

■ RightTouch 提供的 AI 聯絡中心

針對這些課題，RightTouch 致力於重新設計聯絡中心本身的營運模式。

AI 營運商將承擔從首次應答到解決的所有任務，知識整合平台將學習並整合應答日誌和客戶聲音 (VoC)，從而實現一個自我進化的營運模式，其準確性會隨著營運而提高。

這種方法的最大特色在於，它能夠實現「持續進化的客戶服務」，這是傳統部分優化的 AI 導入無法達到的。

這不僅限於透過自動化應答來提高效率，AI 與人類協作還能提升應答品質並為每位客戶進行最佳化。由 AI 處理例行性任務，而人類則專注於高附加價值領域，例如複雜問題和情感支援，從而能夠根據客戶的狀況和情境提供更精確的應答。

未來，公司目標是優化整個企業的數據利用，展望一個「代理對代理」協作的世界。

① 越實際運用越強大的「強大 AI 營運商」

這不僅僅是一個簡單的問答自動應答工具；它能理解客戶的背景脈絡，並穩定地引導客戶自行解決問題。