จากบทความที่ผ่านมาเรื่อง “GENERATIVE AI เทคโนโลยีเปลี่ยนโลก” ที่ได้กล่าวถึง บทบาทของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ หรือ generative AI (gen AI) ในการพัฒนาการทำงานของธุรกิจและการเพิ่มมูลค่าของเศรษฐกิจโลก ปัญหาและข้อจำกัดในการใช้งาน รวมไปถึงผลกระทบต่อแรงงานมนุษย์ที่จะถูกแทนที่โดยระบบอัตโนมัติในอนาคตอันใกล้ ซึ่งจากรายงานวิจัย Generative AI and the future of work in America (ผลกระทบของ generative AI ต่อตลาดแรงงานของประเทศสหรัฐอเมริกา) จัดทำโดยสถาบัน McKinsey Global Institute ได้คาดการณ์ว่า แรงงานกว่า 12 ล้านตำแหน่ง ในประเทศสหรัฐอเมริกาจะถูกแทนที่โดยระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย gen AI ภายในปี 2030 ซึ่งกลุ่มอาชีพที่จะได้รับผลกระทบจากระบบอัตโนมัติมากที่สุดจะเป็นกลุ่มอาชีพงานบริการรายได้ต่ำ ได้แก่ งานธุรการสำนักงาน (office support), งานบริการลูกค้า (customer service) และงานบริการธุรกิจอาหาร (food service) โดยมีการคาดการณ์ว่า ตำแหน่งงานเสมียนจะลดลงไป 1.6 ล้านตำแหน่ง ในส่วนของพนักงานขายในโชว์รูมจะลดลงไป 830,000 ตำแหน่ง ผู้ช่วยเจ้าหน้าที่ธุรการจะลดลงไป 710,000 ตำแหน่ง และตำแหน่งพนักงานแคชเชียร์จะลดลงไป 630,000 ตำแหน่ง ในขณะที่กลุ่มอาชีพรายได้สูง เช่น งานวิทยาศาสตร์และวิจัย (STEM), งานสร้างสรรค์สื่อเพื่อการโฆษณา (creative) และงานทนายความ กลายเป็นกลุ่มที่ได้ผลประโยชน์จากการนำ generative AI มาใช้ในการทำงาน
กราฟแสดงแนวโน้มตลาดแรงงานของกลุ่มอาชีพที่จะได้รับผลกระทบจากการแทนที่โดยระบบอัตโนมัติ ระหว่างปี 2022 ถึง 2030
จาก https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/generative-ai-and-the-future-of-work-in-america
จากกราฟด้านบนจะเห็นได้ว่าจำนวนตำแหน่งงานของกลุ่มอาชีพงานบริการในประเทศสหรัฐอเมริกา ถูกคาดการณ์ว่าจะลดลงอย่างต่อเนื่องไปจนถึงประมาณ 10 ล้านตำแหน่งภายในปี 2030 ถือว่ารุนแรงกว่าการเลิกจ้างแรงงานกลุ่มนี้ในช่วงการระบาดของโรคโควิด-19 ระหว่างปี 2019 ถึง 2022 แม้กระทั่งในประเทศไทย บริษัทรายใหญ่ได้เริ่มมีการนำ generative AI เข้ามาใช้ในงานบริการลูกค้า (customer operations) อย่างเช่น “มะลิ AI” ที่เป็นระบบแชทบอท (AI chatbot) ที่ถูกพัฒนาและใช้งานในการตอบคำถามลูกค้า โดยบริษัท TRUE ผู้ให้บริการธุรกิจโทรคมนาคมรายใหญ่ของประเทศไทย ซึ่งในบทความนี้จะกล่าวถึงบทบาทของ generative AI ในการการยกระดับการทำงาน ของ customer operation
Generative AI มีศักยภาพที่จะปฏิวัติรูปแบบการทำงานในส่วนของการบริการลูกค้าพร้อมกับพัฒนาประสบการณ์ของลูกค้า (customer experience) ควบคู่ไปกับการเพิ่มประสิทธิภาพและพัฒนาทักษะของพนักงานบริการผ่านเครื่องมือ digital self service หรือช่องทางบริการตนเองแบบออนไลน์ ซึ่งเทคโนโลยีตัวนี้ได้ถูกเริ่มนำไปใช้ในงานบริการลูกค้าอย่างกว้างขวาง ด้วยความสามารถในการสร้างปฏิสัมพันธ์ระหว่างลูกค้ากับตัวระบบอัตโนมัติโดยใช้ภาษาแบบเดียวกับมนุษย์ (natural language) ซึ่งจากรายงานวิจัย “The economic potential of generative AI: The Next Productivity Frontier” (ศักยภาพของ generative AI ในการยกระดับเศรษฐกิจ) ที่จัดทำโดย McKinsey & Co บริษัทที่ปรึกษาชั้นนำของโลก ได้ทำการสำรวจบริษัทแห่งหนึ่งที่ได้นำ generative AI ไปใช้กับพนักงานส่วนงานบริการลูกค้าของบริษัท (customer service) กว่า 5,000 คน ซึ่งส่งผลให้อัตราการจัดการคำร้องของลูกค้าต่อชั่วโมง (issue resolution rate) เพิ่มขึ้นถึง 14% และระยะเวลาในการจัดการคำร้องต่อเคสลดลงไป 9% อีกทั้งยังช่วยลดการลาออกของพนักงาน (agent attrition) และการขอความช่วยเหลือจากผู้จัดการได้ถึง 25% ซึ่งจุดที่น่าสนใจของตัวอย่างนี้คือการที่ประสิทธิภาพและคุณภาพในการให้บริการของพนักงานที่มาจากการใช้งาน generative AI นั้น เกิดขึ้นโดยมากในกลุ่มพนักงานที่ขาดประสบการณ์เท่านั้น ในขณะที่กลุ่มพนักงานที่มีประสบการณ์สูง ไม่ได้รับประโยชน์จากการใช้งาน AI เท่าใดนัก แถมพนักงานกลุ่มนี้ยังบอกอีกว่า ในบางครั้ง AI กลับกลายเป็นตัวขัดขวางการทำงานของพวกเขาด้วยซ้ำ จึงพอสรุปได้ว่าตัว generative AI ทำหน้าที่เป็นเพียงแค่ผู้ช่วยให้พนักงานที่อ่อนประสบการณ์ให้มีเทคนิคในการสื่อสารกับลูกค้าที่ใกล้เคียงกับพนักงานมืออาชีพเท่านั้น อย่างไรก็ตาม งานบริการลูกค้ายังมีการทำงาน (operations) หลายส่วนที่สามารถถูกปรับปรุงโดย gen AI ได้ดังนี้
แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย generative AI สามารถตอบคำถามที่มีความซับซ้อนของลูกค้าแต่ละคนได้อย่างทันท่วงที ไม่ว่าลูกค้าคนนั้นจะสื่อสารด้วยภาษาอะไรหรือติดต่อในเวลาไหนผ่านช่องทางอัตโนมัติ (automated channels) ส่งผลให้ทีมบริการลูกค้ามีเวลามากขึ้นในการตอบคำถามหรือจัดการกับปัญหาของลูกค้าที่มีความยากหรือซับซ้อนที่ AI ไม่สามารถจัดการได้ อีกทั้งผลงานวิจัยยังพบว่า จำนวนการให้บริการลูกค้า (customer contacts) กว่าครึ่งของบริษัทในอุตสาหกรรม การเงิน โทรคมนาคม และ สาธารณูปโภค ถูกจัดการได้โดยระบบอัตโนมัติ งานวิจัยยังได้วิเคราะห์เพิ่มเติมว่า generative AI จะลดจำนวนการให้บริการลูกค้าโดยพนักงานบริษัท (human-serviced contacts) ได้มากถึง 50% ขึ้นอยู่กับสัดส่วนการใช้ระบบอัตโนมัติของแต่ละองค์กร
Generative AI สามารถดึงข้อมูลลูกค้าที่อยู่ในฐานข้อมูลต่าง ๆ เพื่อสนับสนุนให้เจ้าหน้าที่บริการลูกค้ามีความเข้าใจในตัวลูกค้าที่เข้ารับบริการอย่างลึกซึ้ง ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นในการสร้างความประทับใจสูงสุดสำหรับลูกค้าที่ติดต่อเข้ามาเป็นครั้งแรก
Generative AI สามารถทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยที่คอยให้คำแนะนำพนักงานในระหว่างที่กำลังให้บริการลูกค้า สนับสนุนให้พนักงานสามารถตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว ใช้เวลาน้อยลง และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Generative AI สามารถแนะนำสินค้าหรือบริการที่ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าแต่ละคนได้อย่างแม่นยำ โดยอาศัยการประมวลผลข้อมูลการเข้าชมเนื้อหาบนอินเตอร์เน็ต (browsing history) ของลูกค้าด้วยความเร็วสูง อีกทั้ง gen AI สามารถช่วยในส่วนของการควบคุมคุณภาพ (quality assurance) และการอบรมพนักงาน (coaching) โดยรวบรวมข้อมูลเชิงลึก (insight) จากการสนทนากับลูกค้าที่ถูกบันทึกไว้ เพื่อมาวิเคราะห์หาจุดที่สามารถปรับปรุงให้กับพนักงาน
รายงานวิจัยได้ประเมินว่า การนำ generative AI ไปประยุกต์ใช้ในส่วนต่างๆ ของงานบริการลูกค้า จะสามารถเพิ่มผลิตภาพ (productivity) ของการทำงานได้ถึง 30–45% ของต้นทุนสำหรับงานบริการลูกค้า
Harvard Business Review นิตยสารธุรกิจชั้นนำ ได้นำเสนอกรณีศึกษาของบริษัทที่สามารถใช้ประโยชน์จาก generative AI พร้อมกับควบคุมความเสี่ยงของปัญหา AI หลอน ลงในบทความ “How to Capitalize on Generative AI” (การใช้ generative AI ให้เกิดประโยชน์สูงสุด) ซึ่งตัวบริษัทที่อยู่ในกรณีศึกษานั้นเป็นผู้ให้บริการซอฟต์แวร์ (enterprise-software) รายใหญ่ ที่ประสบปัญหาในการฝึกสอนการทำงานของพนักงานบริการตอบแชทลูกค้า ด้วยความที่ซอฟต์แวร์มีความซับซ้อนสูงต้องใช้เวลาหลายเดือนในการเรียนรู้เพื่อให้สามารถตอบปัญหาทางเทคนิคให้กับลูกค้าได้ ส่งผลให้พนักงานหลายคนลาออกก่อนที่จะฝึกฝนสำเร็จ ทำให้ทางบริษัทตัดสินใจร่วมมือกับ Cresta บริษัทสตาร์ทอัพ (startup) ผู้พัฒนาโปรแกรมส่งเสริมการขายที่ใช้ generative AI ในการแก้ไขปัญหานี้ โดยการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) 2 รูปแบบ ซึ่งรูปแบบแรกจะเป็น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ large language model (LLM) ที่ออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจและตอบสนองต่อมนุษย์ โดยใช้ชุดภาษาแบบเดียวกับที่มนุษย์พิมพ์เข้ามาในระบบ ซึ่งตัว AI นี้ได้ถูกปรับแต่งให้สามารถจดจำข้อความหรือประโยคที่จะสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้า และเพื่อป้องกันปัญหาของ AI หลอน ที่จะทำให้ลูกค้าได้รับข้อมูลที่ผิดพลาด ส่วน AI รูปแบบที่สองถูกสร้างขึ้นโดยใช้เทคนิค in-context learning ที่ฝึกให้ AI หาคำตอบโดยการอ้างอิงข้อมูลจากคู่มือและเอกสารภายในขององค์กร
ตัว LLM จะทำหน้าที่คอยสอดส่องแชทของลูกค้าเพื่อหาคำหรือวลีเฉพาะ (specific phrases) ที่เมื่อพบแล้วจะทำการสร้างคำตอบโดยอาศัย in-context learning ในการตรวจสอบความถูกต้องของคำตอบ ก่อนที่จะส่งให้พนักงานเป็นผู้พิจารณาว่าจะเลือก หรือไม่เลือกใช้คำตอบที่แนะนำโดยระบบ สำหรับตอบคำถามลูกค้าเป็นขั้นตอนสุดท้าย
หลังจากทดลองระบบเป็นเวลากว่า 7 สัปดาห์ ตัวระบบ AI ได้ถูกนำไปใช้กับการทำงานของพนักงานบริการลูกค้ากว่า 1,500 คน โดยมีผลดีหลายอย่างเกิดขึ้นจากระบบภายในระยะเวลา 2 เดือน ตัวเลขของทั้งอัตราการจัดการคำร้องของลูกค้าต่อชั่วโมง และจำนวนแชทที่พนักงานสามารถให้บริการได้ทั่วถึง เติบโตขึ้นเกือบ 15% จำนวนเวลาเฉลี่ยที่ใช้ในการตอบแชทลูกค้าลดลงไปเกือบ 10% และจากการวิเคราะห์บทสนทนาจากแชทลูกค้า บ่งบอกว่าหลังจากที่ได้เริ่มใช้ตัวระบบ AI พบว่าลูกค้ามีความพึงพอใจในบริการขึ้นอย่างเห็นได้ทันที และลูกค้าแสดงออกถึงความไม่พอใจน้อยลง
สิ่งที่น่าสนใจมากที่สุดอย่างหนึ่งของกรณีศึกษานี้คือ การที่พนักงานใหม่ที่มีประสบการณ์น้อย เป็นผู้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากตัวระบบ AI เห็นได้จากการที่อัตราการจัดการคำร้องของลูกค้าต่อชั่วโมงของพนักงานที่อยู่ในกลุ่มช้าที่สุด 20% ก่อนการนำระบบไปใช้ ได้เพิ่มสูงขึ้นถึง 35% หลังจากที่ได้รับความช่วยเหลือจากระบบ AI ในขณะที่อัตราการจัดการคำร้องของลูกค้าของกลุ่มพนักงานที่อยู่ในกลุ่มเร็วที่สุด 20% ไม่มีการเปลี่ยนแปลงใด ๆ ทั้งสิ้น จึงสรุปได้ว่า generative AI เป็นเทคโนโลยีในการพัฒนาทักษะของพนักงาน และช่วยให้พวกเขาสามารถทำงานได้ใกล้เคียงกับพนักงานมืออาชีพที่สั่งสมประสบการณ์มาหลายปีนอกจากนี้ยังพบว่าพนักงานใหม่ที่มีประสบการณ์น้อยกว่า 6 เดือน มีอัตราการลาออกลดลง เนื่องจากเป็นกลุ่มที่ได้รับความช่วยเหลือจากระบบ AI
Generative AI นั้นถึงจะถูกคาดการณ์ไว้ว่าจะมาแทนที่แรงงานมนุษย์ในส่วนของงานบริการต่าง ๆ โดยงานบริการลูกค้า(customer services) ก็เป็นงานส่วนหนึ่งที่มีการนำเอา gen AI มาใช้ในการพัฒนากระบวนการทำงานในส่วนต่าง ๆ จนถึงขั้นทำหน้าที่แทนมนุษย์ในบางส่วน แต่กระนั้นแล้ว ในปัจจุบันการใช้งานหลักของ generative AI สำหรับส่วนงานบริการลูกค้ายังถูกจำกัดอยู่แค่เพียงเป็นผู้ช่วยพนักงานที่อ่อนประสบการณ์เท่านั้น อย่างไรก็ตาม ภายในปี 2024 ที่กำลังจะมาถึง คงจะได้เห็นการพัฒนาของ gen AI สำหรับงานส่วนนี้ในหลายบริษัท รวมถึงในประเทศไทยที่ generative AI น่าจะเข้ามามีบทบาทในงานบริการลูกค้ามากขึ้น
เป็นส่วนหนึ่งกับเครือข่ายผู้ประกอบการระดับโลกพร้อมรับสิทธิประโยชน์มากมายสำหรับสมาชิก สมัครได้ที่นี่
ติดตามสาระทางธุรกิจดี ๆ ได้ที่ TCC Business Insight
อ้างอิง
https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/generative-ai-and-the-future-of-work-in-america
