論文の概要: "Ask Me Anything": How Comcast Uses LLMs to Assist Agents in Real Time
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00801v2
- Date: Mon, 6 May 2024 16:15:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 20:39:25.962628
- Title: "Ask Me Anything": How Comcast Uses LLMs to Assist Agents in Real Time
- Title（参考訳）: Ask Me Anything:ComcastがLLMを使ってエージェントをリアルタイムで支援する方法
- Authors: Scott Rome, Tianwen Chen, Raphael Tang, Luwei Zhou, Ferhan Ture,
- Abstract要約: エージェント対応のカスタマーサービスインターフェースにアドオン機能として"Ask Me Anything"(AMA)を導入します。
AMAは、顧客との会話を扱うため、エージェントが要求に応じて大きな言語モデル(LLM)に質問することを可能にする。
AMAと従来の検索体験のエージェントは、検索を含む会話に約10%の時間を費やしていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.497432249460385
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Customer service is how companies interface with their customers. It can contribute heavily towards the overall customer satisfaction. However, high-quality service can become expensive, creating an incentive to make it as cost efficient as possible and prompting most companies to utilize AI-powered assistants, or "chat bots". On the other hand, human-to-human interaction is still desired by customers, especially when it comes to complex scenarios such as disputes and sensitive topics like bill payment. This raises the bar for customer service agents. They need to accurately understand the customer's question or concern, identify a solution that is acceptable yet feasible (and within the company's policy), all while handling multiple conversations at once. In this work, we introduce "Ask Me Anything" (AMA) as an add-on feature to an agent-facing customer service interface. AMA allows agents to ask questions to a large language model (LLM) on demand, as they are handling customer conversations -- the LLM provides accurate responses in real-time, reducing the amount of context switching the agent needs. In our internal experiments, we find that agents using AMA versus a traditional search experience spend approximately 10% fewer seconds per conversation containing a search, translating to millions of dollars of savings annually. Agents that used the AMA feature provided positive feedback nearly 80% of the time, demonstrating its usefulness as an AI-assisted feature for customer care.
- Abstract（参考訳）: カスタマーサービスとは、企業が顧客と対話する方法である。
顧客満足度全体に大きく貢献できます。
しかし、高品質なサービスは高価になり、可能な限りコスト効率を上げるインセンティブを生み出し、ほとんどの企業がAIアシスタント(チャットボット)を利用するように促す。
一方で、特に紛争や請求書支払いのようなセンシティブなトピックといった複雑なシナリオに関しては、顧客から人間へのインタラクションが依然として望まれています。
これにより、カスタマーサービスエージェントのバーが上がります。
顧客の質問や懸念を正確に理解し、受け入れがたいソリューションを特定し(そして会社の方針の中で)、同時に複数の会話を処理しなければなりません。
本稿ではエージェント対応のカスタマーサービスインターフェースにアドオン機能として"Ask Me Anything"(AMA)を導入します。
AMAは、エージェントが要求に応じて大きな言語モデル(LLM)に質問することを可能にする。
内部実験では、AMAと従来の検索体験のエージェントが、検索を含む会話の1秒あたり約10%短縮され、年間数百万ドルの貯蓄に変換されることがわかった。
AMA機能を使用したエージェントは80%近くを肯定的なフィードバックとして提供し、AIによるカスタマーケア機能としての有用性を示した。
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