技術を使用して個人的なつながりを改善する
T-Mobile は、ワイヤレス通信の世界での創造的破壊者であることに誇りを持っており、常に消費者との関係について創造的に考えています。それには、顧客サービスに AI を使用するという同社のアプローチも含まれます。
機械学習の予測機能を使用して顧客サービスを向上させることは、AI が人間の能力を強化する優れた例です。T-Mobile はそれを顧客に迅速でより良いサービスを提供する機会と見なし、同社とそのサービス業者へのメリットだけではなく、カスタマーエクスペリエンスを豊かにしそしてより強い対人関係を作り出しています。
T-Mobile の取締役副社長兼最高情報責任者である Cody Sanford 氏は以下のように話しています。「ほとんどの業界では、顧客サービス担当者と顧客との間のやり取りをできるだけ回避する手段として、より洗練された音声自動応答装置 (IVR) システムとチャットボットを AI と機械学習を使用して構築しています」T-Mobile は、そのパラダイムをひっくり返しました。T-Mobile の顧客は、IVR やチャットボットと話すよりも、自分のことを知っている顧客サービス担当者と話すことを好みます。AI のサポートにより、顧客サービス担当者は顧客のニーズに最も適した情報に素早くアクセスすることができます。
リアルタイムで状況に応じた情報を担当者に提供することで、各顧客の問題の迅速かつ正確な解決が保証できます。これを実現するために、T-Mobile では、膨大な量のテキストデータから意味を抽出する自然言語理解機械学習モデルを開発しました。同社のデータには、1 日に何十万もの顧客からのリクエストが入ってくるだけでなく、顧客のクエリに対する回答が見つかる可能性があるナレッジリポジトリも含まれています。次に、機械学習モデルは、請求書の支払いや新しい電話回線の追加など、特定の顧客のニーズにどの情報が役立つかを予測します。その後、顧客と定期的に連携しており顧客を理解している専門家チーム (TEX) グループに属するカスタマーサービス担当者向けに関連コンテンツが表示されます。
「T-Mobile のお客様は、私たちと個人的かつ人間的なつながりを持つことを望んでいます。機械学習を通して、お客様と私たちとの関係を再建することができます」
Cody Sanford 氏
EVP 兼 CIO
T-Mobile
「T-Mobile のお客様は、私たちと個人的かつ人間的なつながりを持つことを望んでいます。機械学習を通して、お客様と私たちとの関係を再建することができます」
Cody Sanford 氏
EVP 兼 CIO
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ただし、このプロセスを開始する前に、これらの予測機械学習モデルをトレーニングするためにラベルをデータに追加する必要があります。以前は、T-Mobile ではデータラベリングのチームが手動でラベリングしていました。それは極めて重要な仕事でしたが、同時に退屈で時間がかかるものでした。データサイエンティストは、顧客のメッセージからキーワードとフレーズを探し出し、それらを取引タイプにマッピングしました。
AI にデータラベリングを取り込むために、T-Mobile は Amazon SageMaker Ground Truth を利用しました。Ground Truthは、機械学習モデルが高精度の予測を生成するために不可欠であるトレーニングデータのラベリングを高速化し、スケーリングします。手動で実行する代わりに、Ground Truth がリアルタイムでそれらのアノテーションを学習し、残りのデータセットの大部分にラベルを自動で適用します。
Ground Truth を使用することによってプロセスが合理化されただけでなく、T-Mobile のデータ科学者はモデルの作成、分析、検証、デプロイなどのより専門的なタスクに集中することができるようになりました。
Sanford 氏は「私たちは、膨大な時間をかけてデータサイエンティストに何千ものメッセージをラベリングさせていました。Ground Truth はそれを非常に効率的にしてくれました。今では、熟練したデータサイエンティストによる手動のラベリング作業の必要がなくなりました」と話しています。
たとえば、Ground Truth は、何百万もの顧客のテキストメッセージに含まれているフレーズやキーワードを調べることによって正確なトレーニングデータを作成します。これは、T-Mobile が顧客が連絡を取っている理由についてのより良い予測的推奨を構築するのに役立ち、最初の連絡で正しい答えを提供できます。モデルは自己学習するように設計されているので、時間が経過するにつれより正確になっていきます。
Sanford 氏は「T-Mobile のお客様は、私たちと個人的かつ人間的なつながりを持つことを望んでいます。機械学習を通して、お客様と私たちとの関係を再建することができます」と話しています。