Kuljesh Puri Persistent Systems의 커뮤니케이션, 미디어 및 기술의 수석 부사장 겸 총괄 책임자입니다. 그는 소프트웨어, 통신 및 반도체 산업 전반에 걸쳐 26 년 이상의 경험을 제공하며 광범위한 국제 노출과 전환에 대한 열정을 제공합니다.
Kuljesh는 Persistent에 합류하기 전에 Tech Mahindra의 통신 제품 엔지니어링 포트폴리오를 이끌었습니다. 그 전에는 삼성 회사 인 Harman Internation에서 Telecom and Industrial Verticals의 부사장 겸 글로벌 총괄 책임자로 일하면서 비즈니스의 성장 궤적을 정의해야했습니다. 이전에 Kuljesh는 B2B 및 B2C 비즈니스에서 Aricent에서 고위 비즈니스 및 엔지니어링 역할에서 15 년을 보냈습니다.
지속적인 시스템 글로벌 디지털 엔지니어링 및 엔터프라이즈 현대화 회사는 비즈니스와 파트너 관계를 맺고 혁신을 주도하고 디지털 혁신을 가속화합니다. 소프트웨어, 클라우드 및 데이터에 대한 깊은 전문 지식을 통해 영구는 의료, 금융 서비스, 커뮤니케이션 및 기술을 포함한 산업 전반에 걸쳐 엔드 투 엔드 솔루션을 제공합니다.
오늘날 AI가 통신 및 미디어에서 콜센터 운영에 영향을 미치는 가장 혁신적인 방법은 무엇입니까?
전통적으로 컨택트 센터는 고객 쿼리를 처리하도록 설계된 비용 센터입니다. 수년에 걸쳐 전화 기반 콜센터에서 클라이언트 서비스는 채팅, 이메일 및 모바일 앱을 통해 다 채널 서비스 센터로 발전했습니다. 원활한 옴니 채널 경험, AI 중심의 다국어 셀프 서비스, 감정 분석 및 예측 이탈 관리와 같은 주요 혁신은 더 이상 선택 사항이 아니며 필수적입니다. 동시에, 에이전트 AI는 청구 수정, 계획 업그레이드 또는 인간의 개입없이 기술적 문제 해결과 같은 엔드 투 엔드 작업을 완전히 처리하여 컨택 센터를 클라이언트 경험 센터로 변환하여 스크립트 챗봇을 넘어서고 있습니다. 전반적으로 AI는 비즈니스가 반응 적 지원에서 예측, 개인화 및 자기 개선으로 전환함으로써 고객의 요구를 예상 할 수있게하고 있습니다. 그 결과 운영 효율성이 높아지고 더 깊은 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다. AI는 비용을 줄이고 서비스를 개선함으로써 콜센터를 전통적인 코스트 센터에서 고가의 고객 중심 허브로 전환하여 수익에 직접 영향을 미칩니다.
예측 분석, 자동화 및 NLP는 어떻게 실시간 고객 상호 작용을 향상 시키는가?
예측 분석, 자동화 및 자연어 처리 (NLP)의 통합은 고객과 실시간으로 참여하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 예측 분석을 통해 조직은 고객 행동을 예상하고 사전 솔루션을 제공 할 수 있습니다. 자동화는 프로세스 속도를 높이고 인적 오류를 최소화하면서 클라이언트 쿼리에 대한 빠른 응답을 보장합니다. 반면에 NLP는 챗봇과 가상 어시스턴트가보다 자연스럽고 인간과 같은 대화를 나눌 수 있도록하여 서비스의 품질과 속도를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술이 결합되면 고객의 상호 작용이 더 빠르고 개인화되는 환경을 만듭니다.
AI는보다 원활한 옴니 채널 고객 경험을 만드는 데 어떻게 기여합니까?
AI는 원활한 옴니 채널 클라이언트 경험의 핵심 구성 요소입니다. 이를 통해 회사는 웹 사이트의 챗봇, 소셜 미디어 대화 또는 연락처 센터와의 전화 통화에 관계없이 다양한 채널에서 상호 작용을 통합 할 수 있습니다. 이러한 터치 포인트에서 데이터를 통합함으로써 AI는 메시징이 각 클라이언트와 일치하고 맞춤화되도록합니다. AI의 진정한 힘은 이러한 상호 작용을 개인화 할 수있는 능력에 있으며, 고객이 채널에서 관련성 있고 상황을 인식하는 지원을받을 수 있도록합니다. 이것은 고객이 연속성을 잃지 않고 한 터치 포인트에서 다른 터치 포인트로 이동할 수있는 마찰이없는 경험을 만듭니다.
통신 및 미디어 회사와의 광범위한 경험을 통해 조직은 AI를 활용하여 고객 여행을 간소화하고 워크 플로우를 개선하며 통합 경험을 제공하는 데 도움을주었습니다. 이를 통해 고객은 만족도를 높이고 지속적인 충성도를 높이는보다 매끄럽고 개인화 된 서비스를 만들 수 있습니다.
콜센터에 AI를 배치 할 때 조직이 직면하는 가장 일반적인 Pain Points는 무엇입니까?
콜센터에 AI를 배포 할 때 조직이 직면 한 가장 큰 과제 중 하나는 레거시 시스템과 통합하는 것입니다. 많은 전통적인 컨택 센터, 특히 온-프레미스 솔루션에 의존하는 컨택 센터에는 AI의 고급 기능을 지원하기위한 인프라가 부족합니다. 클라우드로 마이그레이션하는 것은 AI의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 필수적이지만 이러한 전환은 복잡하고 비용이 많이들 수 있습니다. 또한 AI 모델에는 고품질의 잘 조직 된 데이터가 필요하며, 레거시 시스템은 종종 제공하기 위해 어려움을 겪고 있습니다. 고객 경험을 방해하지 않고 원활한 전환을 보장하는 것은 또 다른 중요한 장애물입니다. 데이터 사용에 관한 개인 정보 및 보안 문제도 포괄적으로 해결해야합니다.
조직은 AI와 산업별 요구에 대한 깊은 이해를 통해 이러한 과제를 탐색하기 위해 숙련 된 파트너가 필요합니다. 우리는 많은 통신 및 미디어 회사가 콘택트 센터를 현대화하여 이러한 고통 지점을 극복하고 운영 효율성을 향상시키고 전반적인 고객 경험을 향상시키는 원활한 전환을 보장했습니다.
예를 들어, 미국 최고의 통신 기술 제공 업체와 협력했습니다 컨택 센터 작업을 향상시킵니다. 고객은 대화식 AI 플랫폼을 통해 고객 상호 작용을 분석하여 고객 만족도 및 에이전트 성능에 대한 통찰력을 얻기를 원했습니다. 우리는 30 개가 넘는 실시간 스트리밍 파이프 라인에서 데이터를 처리하여 매일 10 억 개의 메시지를 처리하는 GCP 지원 데이터 분석 계층을 개발했습니다. 이 솔루션은 거의 실시간 통찰력을 제공하여 고객이 발신자 감정 및 서비스 만족도와 같은 주요 메트릭을 모니터링하여 궁극적으로 고객 경험 및 운영 효율성을 향상시킬 수 있도록 도와줍니다.
AI 및 통신 업계를 모두 이해하는 전문가와 파트너 관계를 맺음으로써 조직은 일반적인 배포 문제를 극복하고 컨택 센터를 현대화하며 귀중한 데이터 중심의 통찰력을 해제하여 고객 상호 작용을 향상시키고 운영 개선을 이끌 수 있습니다.
통신 대 미디어 회사가 고객 서비스를 위해 AI를 채택하는 방법에서 가장 큰 차이점은 무엇입니까?
통신 부문은 청구서 문의, 새로운 연결 및 연결 문제 문제 해결과 같은 필수 서비스를 관리해야 할 필요성으로 인해 대규모 컨택 센터를 설립하는 데 오랫동안 개척자였습니다. 이러한 기능은 업계의 핵심으로 남아 있으며 AI는 클라이언트 지원 티켓 볼륨의 상당 부분을 나타 내기 때문에 이러한 영역의 운영을 최적화하기 위해 점점 더 활용되고 있습니다. 경쟁 환경을 감안할 때 많은 통신 사업자는 예측 분석을 사용하여 고객의 변화를 예상하여 대상 마케팅 캠페인 및 유지 전략을 가능하게합니다.
대조적으로, 미디어 회사는 계정 공유 감지, 구독 관리, 시청 패턴 분석, 컨텐츠 큐 레이션 및 자동화 된 셀프 서비스 옵션을 통해 클라이언트 참여 향상과 같은 다양한 목적으로 AI에 중점을 둡니다.
Persistent에서는 통신 및 미디어 회사와 협력하여 뚜렷한 도전을 충족시키는 AI 솔루션을 조정했습니다. 통신의 경우 운영 효율성을 향상시키고 예측 분석을 활용하여 사전 고객 서비스를 주도하는 데 중점을 둡니다. 미디어 회사의 경우 AI 중심 권장 사항, 콘텐츠 개인화 및 셀프 서비스 자동화를 통해 고객 참여를 향상시키는 것을 목표로합니다.
당신의 경험에 따르면,이 분야에서 AI를 완전히 받아들이려면 어떤 문화적 또는 조직 교대가 필요합니까?
AI를 완전히 수용하려면 통신 및 미디어 회사는 데이터 중심 조직이되는 문화적 변화를 겪어야합니다. 이를 위해서는 모든 부서에서 지속적인 학습 및 혁신의 사고 방식을 조성해야합니다. AI 채택은 IT 이니셔티브 일뿐 만 아니라 IT, 고객 서비스 및 운영간에 부서 간 협업이 필요합니다. 회사는 AI 인재에 투자하고 AI 시스템과 함께 관리하고 작업 할 수있는 기술을 갖추기 위해 기존 인력을 재조정하는 데 집중해야합니다. 또한, 민첩한 방법론을 채택하는 것은 조직이 AI 솔루션을 신속하게 반복하고 최적화 할 수 있도록하는 데 중요합니다. 이러한 변화를 주도하고 AI 이니셔티브가 전반적인 비즈니스 목표, 특히 비즈니스 결과를 추진하는 동안 고객 경험을 향상시키는 데 강력한 리더십이 필요합니다.
Starfish Associates의 인수는 Persistent의 AI 기반 접촉 센터 및 통합 커뮤니케이션 기능을 어떻게 강화합니까?
Starfish Associates의 인수는 AI 기반 접촉 센터 및 통합 통신 공간에서 Persistent의 위치를 크게 향상시킵니다. 이 전략적 인수는 컨택 센터 및 통합 커뮤니케이션 도메인의 기존 엔지니어링 기능을 기반으로 AI 중심 비즈니스 혁신 전문 지식을 확장하고 운영 우수성에 대한 초점을 강화합니다. Starfish Associates는 최첨단 Enterprise Communications Automation 플랫폼으로 유명하며, 많은 Fortune 500 대 기업을 포함하여 세계 최대의 기업 중 일부에 서비스를 제공합니다. AI 구동 자동화의 Persistent의 강점과 결합되면이 인수를 통해 워크 플로를 간소화하고 고객 참여를 향상 시키며 운영 효율성을 향상시키는보다 강력하고 통합 된 솔루션을 제공 할 수 있습니다.
데이터 보안 및 개인 정보는 통신의 조직에 대한 주요 관심사입니다. AI 지원 고객 서비스 솔루션에서이를 어떻게 해결하고 있습니까?
데이터 보안 및 개인 정보는 특히 고객 데이터가 민감하고 고도로 규제되는 통신 업계에서 중요한 문제입니다. Persistent는 Telecom 회사가 모든 단계에서 데이터 보호를 보장하는 AI 솔루션을 구현하여 이러한 과제를 탐색하도록 도와줍니다. 우리는 고객이 GDPR, CCPA 및 기타 데이터 보호법과 같은 글로벌 규정 준수를 달성하여 AI 기반 고객 서비스 운영 내에 개인 정보 보호 보호 장치를 포함시킬 수 있도록 지원합니다.
우리는 고객이 암호화, 익명화 및 액세스 컨트롤을 포함한 강력한 보안 기능을 수명주기 전체에 걸쳐 데이터를 보호하는 데 도움이됩니다. 또한, 우리는 고객이 데이터를 완전히 제어 할 수 있도록 돕고, 사용 및 관리 방식에 대한 명확한 가시성을 제공함으로써 투명성을 보장합니다. 진행중인 AI 모델 감사 및 위험 평가를 제공함으로써 당사의 솔루션은 규정이 발전함에 따라 안전하고 준수하며 적응성을 유지하여 고객에게 고객의 신뢰를 유지하면서 책임감있게 AI 기술을 활용할 수있는 자신감을 제공합니다.
마지막으로, 향후 5 년간 통신 플레이어의 AI 기반 고객 경험에있어 성공은 어떻게 생겼습니까?
향후 5 년 동안 AI는 통신 업계에서 컨택 센터의 역할을 재정의 할 것입니다. 통신 회사가 전통적인 콜센터를 사전 고객 참여 허브로 전환 할 수있는 능력에 의해 성공을 측정 할 것입니다. 에이전트 AI는 문제를 사전에 해결하고, 개인화 된 지원을 제공하며, 채널에서 자율적 인 서비스 조치를 가능하게함으로써 통신 고객 경험을 변화시킬 것입니다. 상호 작용에서 실시간으로 적응하는 것까지 학습하면 더 빠르고, 더 똑똑하며, 인간과 같은 참여를 보장하여 고객 경험 혁신의 핵심입니다.
일상적인 클라이언트 서비스 작업의 50% -60%를 에이전트 AI에 오프로드함으로써 통신 사업자는 효율성을 향상시키는 동시에 휴먼 에이전트가보다 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다. 예측 분석은 클라이언트 요구를 예측하는 데 중추적 인 역할을하는 반면, 옴니 채널 통합은 모든 터치 포인트에서 완벽한 경험을 보장합니다.
Persistent에서는 통신 및 미디어 회사가 혁신을 주도하고 고객 상호 작용을 개선하는 에이전시 AI 솔루션을 구현하도록 도와줍니다. AI 및 Telecom에 대한 우리의 전문 지식을 통해 더 똑똑하고 민첩한 컨택 센터를 만들어 비즈니스 목표와 일치하도록 데이터를 활용할 수 있습니다. 앞으로, 우리의 목표는 이러한 조직이 AI를 운영 전반에 안전하게 주입하여 고객과의 연결을 심화시키고 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 성공을위한 위치를 돕는 것입니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. 지속적인 시스템.
게시물 Kuljesh Puri, SVP & GM의 CO Mmunications, 미디어 및 기술, 영구 시스템 – 인터뷰 시리즈 먼저 나타났습니다 Unite.ai.