而且，他們可以引導使用者完成決策過程，並創造個人化體驗。同時在多種語言之間無縫切換，以滿足不同的受眾。
4. 預約安排和提醒
BFSI 和醫療保健等行業通常要求客戶安排諮詢或登記預約。 LLM 聊天機器人可以透過允許客戶預約、根據需要重新安排並接收自動提醒來促進這一過程。
研究表明，預約提醒可以將缺席率降低高達 30%，這對於依賴預定互動的行業至關重要。
除了提高效率之外，自動化調度還透過為預約管理提供快 老撾 WhatsApp 號碼數據 速的自助服務選項來增強客戶體驗。例如，銀行可以使用法學碩士聊天機器人進行客戶服務，以協助安排與財務顧問的分行內諮詢。
它減少了對手動預訂系統的需求並提高了便利性。此功能不僅可以為客戶節省時間，還可以確保企業優化其日程安排。
5. 主動解決問題
與等待客戶發起互動的傳統聊天機器人不同，LLM 聊天機器人可以分析過去的互動、使用者行為或系統數據，以預測客戶需求並提前提供解決方案。
例如，如果客戶反覆詢問產品交付時間表，聊天機器人可能會主動通知他們發貨更新或延遲。它減少了客戶跟進的需要。
這些聊天機器人還監控客戶查詢和系統活動的模式，以預測常見問題。
6. 24/7 客戶服務可用性
客戶需求隨時可能出現，無論是銀行緊急狀況、產品問題或電信技術問題。然而，維持 24/7 的人力支援團隊可能成本高昂且在後勤方面具有挑戰性。 LLM 聊天機器人透過「始終在線」提供有效的解決方案，全天候提供即時、智慧的幫助。
雖然傳統的聊天機器人也可以提供 24/7 支持，但 LLM 聊天機器人更進一步，提供上下文感知、自然的對話，適應客戶查詢的複雜性。與基於規則的聊天機器人不同，基於規則的聊天機器人依賴於固定的腳本，並且經常難以應對微妙或意外的問題，LLM 聊天機器人利用先進的人工智慧和語言模型來理解和回應各種查詢，並具有更高的準確性和個性化。這使得他們不僅能夠積極回應，而且能夠主動提供相關的、量身定制的支援。
7. 自動貸款申請協助
在 BFSI 行業，貸款申請流程通常複雜且耗時。用於客戶服務的 LLM 聊天機器人透過指導客戶完成申請流程、回答常見問題並幫助使用者上傳必要的文件來簡化此流程。銀行和金融機構可以透過自動化貸款申請來減少申請處理時間並最大限度地減少人為錯誤。
自動貸款申請援助
聊天機器人還可以篩選初始申請標準，例如信用評分檢查，使金融機構能夠優先考慮合格的申請人。研究表明，64% 的消費者更喜歡透過訊息傳遞而不是致電進行客戶服務。它表明了對數位解決方案的需求。