ग्राहक सेवा में AI: सहायता प्रतिनिधि इसका सही इस्तेमाल कैसे करें

सहायता एजेंट अपने काम में AI का इस्तेमाल कैसे करते हैं?

ग्राहक सहायता कर्मचारी किसी सहायता अनुरोध से जुड़ी सामग्री पढ़ने और लिखने के लिए AI का उपयोग करते हैं, उस अनुरोध पर निर्णय लेने के लिए नहीं। उपयोगी कार्य वे हैं जिनमें कर्मचारी परिणाम को पहले से उपलब्ध किसी सामग्री से जल्दी मिलाकर जाँच सकें: अनुरोध से जुड़ी बातचीत, सहायता केंद्र का लेख, धनवापसी की नीति या ऑर्डर का रिकॉर्ड।

नीचे दी गई सूची मोटे तौर पर सबसे कम जोखिम से सबसे अधिक जोखिम के क्रम में है। सहायता अनुरोध के सार में छोटी गलती होने पर कर्मचारी का एक मिनट जाता है। गलत धनवापसी का वादा करने वाले जवाब से कंपनी का पैसा और ग्राहक का भरोसा जाता है। सूची के ऊपर से शुरू करें और नीचे तभी बढ़ें, जब टीम में जाँच करने की ऐसी आदत बन जाए जो कारगर हो।

क्या यह ग्राहक सेवा के लिए चैटबॉट खरीदने जैसा ही है?

नहीं। सहायता कर्मचारी की मदद के लिए उपयोग, जिसमें कोई व्यक्ति हर जवाब पढ़कर भेजता है, कौशल का विषय है। ग्राहकों को सीधे जवाब देने वाला चैटबॉट या AI एजेंट लेना सॉफ़्टवेयर खरीदने का निर्णय है, जो आम तौर पर सहायता डेस्क के विक्रेता से लिया जाता है। इससे सटीकता, मामले को आगे भेजने की प्रक्रिया, AI के उपयोग की जानकारी देने और उसके जवाबों की जवाबदेही से जुड़े सवाल उठते हैं। ये सवाल सहायता प्लेटफ़ॉर्म और नीतियों के ज़िम्मेदार व्यक्ति के दायरे में आते हैं, किसी एक सहायता कर्मचारी के नहीं।

खुलासे से जुड़ा एक अंतर जानना ज़रूरी है। EU AI Act के अनुच्छेद 50 के अनुसार, प्रदाताओं को लोगों से सीधे संवाद करने वाली AI प्रणालियाँ इस तरह बनानी होंगी कि लोगों को बताया जाए कि वे AI प्रणाली से संवाद कर रहे हैं, जब तक कि संदर्भ से यह स्पष्ट न हो। प्रकाशित पाठ में इस दायित्व के लागू होने की तारीख 2 अगस्त 2026 तय की गई है। अन्य जगहों के नियम अलग हैं। यह सामान्य जानकारी है, कानूनी सलाह नहीं; ग्राहकों के सीधे इस्तेमाल के लिए कुछ भी लागू करने से पहले किसी योग्य सलाहकार से मौजूदा स्थिति की पुष्टि करें।

जब कोई ग्राहक पूछता है 'क्या मैं किसी बॉट से बात कर रहा हूँ?', तो ईमानदार जवाब इस पर निर्भर करता है कि व्यवस्था कैसे काम करती है। अगर किसी ग्राहक सेवा प्रतिनिधि ने AI से जवाब का मसौदा बनवाया, फिर उसे जाँचकर भेजा, तो जवाब एक व्यक्ति दे रहा है। अगर कोई प्रणाली अपने-आप जवाब देती है, तो यह साफ़ बताएँ। प्रतिनिधियों की मदद के लिए AI इस्तेमाल करने वाली टीमों को पहले से तय कर लेना चाहिए कि यह बात कैसे कही जाएगी, बजाय इसके कि हर प्रतिनिधि अपने हिसाब से जवाब दे।

जाँच के बाद AI का जवाब कैसा होता है?

जाँचे गए जवाब में केवल ऐसे तथ्य होते हैं जिनका स्रोत एजेंट दिखा सके, और नीति के दायरे से बाहर की हर बात उस व्यक्ति को सौंपी जाती है जो उस पर निर्णय ले सकता है। यह एक काल्पनिक उदाहरण है।

फ़र्नहिल होम घरेलू सामान की एक काल्पनिक ऑनलाइन दुकान है। दी गई नीति के अनुसार: क्षतिग्रस्त सामान की सूचना डिलीवरी के 7 दिनों के भीतर फ़ोटो के साथ देनी होगी; मंज़ूरी के 5 कार्यदिवसों के भीतर पैसे उसी माध्यम में लौटाए जाएँगे जिससे भुगतान किया गया था; 7 दिनों के बाद किसी अपवाद के लिए टीम प्रमुख की मंज़ूरी चाहिए। डिलीवरी के 9 दिन बाद एक ग्राहक लिखता है कि मग के सेट में दो मग टूटे हुए आए थे। ग्राहक नाराज़ है, पूरी रकम वापस चाहता है और परेशानी के लिए मुआवज़ा माँगता है।

सहायता कर्मी का प्रॉम्प्ट: 'आप सहायता कर्मी की समीक्षा के लिए जवाब का मसौदा बना रहे हैं। केवल नीचे दी गई नीति और ग्राहक के संदेश का इस्तेमाल करें। ऐसी कोई पेशकश न करें जिसकी नीति अनुमति नहीं देती। अगर अनुरोध नीति के दायरे से बाहर है, तो खुद फ़ैसला करने के बजाय बताएँ कि आगे क्या होगा। जवाब 120 शब्दों से कम, आत्मीय और सरल रखें।' इसके बाद नीति का पाठ और संदेश दिया गया है।

एक कमज़ोर पहला मसौदा, जैसा कोई सहायक अस्पष्ट निर्देश मिलने पर बना सकता है: 'हमें बहुत खेद है! हमने पूरी रकम लौटाने की प्रक्रिया पूरी कर दी है, जो आपको तुरंत मिल जाएगी, और हुई परेशानी के लिए आपके खाते में 20% छूट का कोड जोड़ दिया है। ऐसा दोबारा कभी नहीं होगा।' इसमें हर प्रतिबद्धता गढ़ी गई है। रकम लौटाने की कोई प्रक्रिया पूरी नहीं हुई है, कुछ भी तुरंत नहीं मिलता, नीति में कोई छूट कोड नहीं है और अंतिम वाक्य का वादा कोई नहीं कर सकता।

समीक्षा किया गया उत्तर: 'मुझे खेद है कि दो मग टूटे हुए पहुँचे। क्या आप जवाब में खराब हुए मगों और डिब्बे की फोटो भेज सकते हैं? आपका संदेश हमें डिलीवरी के 9 दिन बाद मिला, जो हमारी सामान्य 7 दिन की समय-सीमा से बाहर है, इसलिए मैंने अपने टीम लीड से इसे अपवाद के तौर पर देखने को कहा है। उनका निर्णय आने पर मैं आपको जानकारी दूँगा। अगर धनवापसी की मंजूरी मिलती है, तो रकम 5 कार्य दिवसों के भीतर आपके मूल भुगतान माध्यम में वापस आ जाएगी।' फिर सहायता प्रतिनिधि मामले को टीम लीड के पास भेजने के लिए नोट लिखता है, जिसका मसौदा भी AI से तैयार करवाकर जाँचा गया है, ताकि टीम लीड को तारीखें और फोटो का अनुरोध एक ही जगह मिल जाएँ।

AI से तैयार किए गए जवाब में कही गई बातों के लिए कौन ज़िम्मेदार है?

जिम्मेदारी कंपनी की है और व्यावहारिक रूप से उसे भेजने वाले प्रतिनिधि की भी। ग्राहक नहीं जान सकता कि कौन-सा वाक्य किसी मॉडल ने लिखा है, और कंपनी जो बताती है उस पर भरोसा करने का उसे अधिकार है।

कनाडा में छोटे दावों से जुड़े एक व्यापक रूप से उद्धृत फ़ैसले से चैटबॉट के संदर्भ में यह बात समझ आती है। मॉफ़ैट बनाम एयर कनाडा (2024 BCCRT 149, निर्णय 14 फ़रवरी 2024) में एयरलाइन की वेबसाइट के चैटबॉट ने एक ग्राहक को बताया कि वह यात्रा के बाद शोक-संबंधी रियायती किराए का दावा कर सकता है, जबकि यह एयरलाइन के अपने नीति पृष्ठ के विपरीत था। ब्रिटिश कोलंबिया नागरिक विवाद समाधान न्यायाधिकरण ने यह दलील खारिज कर दी कि एयरलाइन अपने चैटबॉट के लिए उत्तरदायी नहीं थी। उसने माना कि वेबसाइट पर दी गई सारी जानकारी की ज़िम्मेदारी एयरलाइन की ही थी और लापरवाही से गलत जानकारी दिए जाने का निष्कर्ष निकाला। यह मामला एक स्वचालित चैटबॉट से जुड़ा था, किसी एजेंट के मसौदे से नहीं, और यह एक न्यायक्षेत्र में एक न्यायाधिकरण का फ़ैसला है। एजेंटों के लिए व्यावहारिक सबक अधिक सरल है: अगर कोई बात कंपनी के नाम से भेजी जाती है, तो उसे कंपनी का बयान मानें।

इसीलिए जाँच का चरण वैकल्पिक नहीं है। आत्मविश्वास से भरे, सहज पाठ में ही गलतियाँ सबसे आसानी से नज़र से छूटती हैं। NIST की जनरेटिव AI प्रोफ़ाइल इस जोखिम को मनगढ़ंत जानकारी कहना बताती है: आत्मविश्वास के साथ प्रस्तुत की गई गलत या झूठी सामग्री, जो पाठक को गुमराह कर सकती है।

ग्राहकों की कौन-सी जानकारी AI टूल में नहीं डालनी चाहिए?

ऐसी कोई भी जानकारी जिसे आपकी कंपनी ने उस खास टूल के लिए मंज़ूरी नहीं दी है। सामान्य कामकाजी नियम के तौर पर भुगतान कार्ड के नंबर, पासवर्ड और सुरक्षा सवालों के जवाब, स्वास्थ्य संबंधी या अन्य संवेदनशील जानकारी, और ग्राहक के ऐसे पूरे रिकॉर्ड दर्ज न करें जिनकी काम के लिए ज़रूरत नहीं है। निजी खाते के बजाय कंपनी के मंज़ूर किए हुए कार्यक्षेत्र का उपयोग करें।

सहायता प्रतिनिधि की मदद से जुड़े ज़्यादातर कामों में ग्राहक की पहचान की कोई ज़रूरत नहीं होती। मसौदा बनाने के लिए 'ग्राहक ने डिलीवरी के 9 दिन बाद दो टूटे हुए मग मिलने की सूचना दी है' इतना काफ़ी है; नाम और ऑर्डर नंबर AI वाले चरण के बाद जोड़े जा सकते हैं। जहाँ व्यक्तिगत डेटा का प्रसंस्करण होता है, वहाँ संगठन की डेटा सुरक्षा संबंधी ज़िम्मेदारियाँ बनी रहती हैं; AI और डेटा सुरक्षा पर ब्रिटेन के ICO का मार्गदर्शन ठीक इसी तरह के इस्तेमाल में पारदर्शिता, सटीकता और निष्पक्षता को समझाता है।

क्या AI ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों की जगह ले लेगा?

आपकी टीम के लिए इसका भरोसेमंद जवाब कोई नहीं दे सकता, और हम ऐसा करने का दिखावा नहीं करेंगे। यह स्पष्ट है कि AI का सही इस्तेमाल होने पर काम कैसे बदलता है: रोज़मर्रा के मसौदे जल्दी बनते हैं, इसलिए सहायता प्रतिनिधि अपने समय का बड़ा हिस्सा उन अनुरोधों को दे सकते हैं जिनमें विवेक की ज़रूरत होती है, जैसे अपवाद, शिकायतें, नाराज़ ग्राहक और ऐसी समस्याएँ जो नीति के दायरे में नहीं आतीं।

जिन कौशलों का महत्व कम नहीं, बल्कि अधिक होता है, वे हैं: नीति को इतना अच्छी तरह जानना कि मसौदे में उसके उल्लंघन को पहचाना जा सके, किसी मामले को आगे भेजने के लिए ऐसा विवरण लिखना जिस पर टीम प्रमुख एक बार पढ़कर निर्णय ले सके, और यह पहचानना कि ग्राहक को तेज़ी से तैयार हुए नमूना उत्तर के बजाय किसी व्यक्ति की ज़रूरत कब है। ये ऐसे कौशल हैं जिनका अभ्यास किया जा सकता है।

सहायता टीम को AI के उपयोग का अभ्यास कैसे करना चाहिए?

पहले काल्पनिक सहायता अनुरोधों पर अभ्यास करें और ऐसी अंकन मार्गदर्शिका इस्तेमाल करें जिसे पूरी टीम देख सके। एक छोटी, बार-बार दोहराई जा सकने वाली दिनचर्या एक बार की कार्यशाला से बेहतर काम करती है।

किन स्थितियों में AI या यह मार्गदर्शिका सही समाधान नहीं है?

कुछ सहायता अनुरोधों को AI का मसौदा बनाए बिना ही संभालना चाहिए: किसी की मृत्यु से जुड़ा शोक, सुरक्षा के मुद्दे, औपचारिक शिकायतें, कानूनी कार्रवाई की धमकियाँ, व्यक्तिगत डेटा से जुड़े अधिकारों के अनुरोध और संवेदनशील स्थिति वाले ग्राहक से जुड़ा कोई भी मामला। बचने वाला समय कम है, जबकि गलत लहजे या गलत वादे की कीमत बहुत अधिक हो सकती है।

यह गाइड चैटबॉट सॉफ़्टवेयर चुनने, उसकी सेटिंग करने या उसका मूल्यांकन करने, बॉट की बातचीत के क्रम लिखने या हेल्पडेस्क में पहले से मौजूद AI सुविधाएँ सेट करने में भी मदद नहीं करती। इसके लिए आपके हेल्पडेस्क प्रदाता के दस्तावेज़ और सहायता टीम सही स्रोत हैं। Tosheo.ai लोगों को प्रशिक्षित करने के लिए बनाया जा रहा है: ग्राहक सहायता की भूमिका के लिए एक नियोजित पाठ्यक्रम, जिसमें छोटे पाठ और ऊपर दिए गए उदाहरण जैसे अंक दिए जाने वाले अभ्यास कार्य होंगे। यह ग्राहकों से सीधे संवाद करने वाला AI तैनात या प्रबंधित नहीं करता।

स्रोत और दायरा

Deeth Williams Wall LLP, E-TIPS अंक 24 03 06: Moffatt v Air Canada, 2024 BCCRT 149 का सारांश (निर्णय 14 फ़रवरी 2024 को हुआ) ↗

EU AI Act, अनुच्छेद 50 के तहत पारदर्शिता संबंधी दायित्व, artificialintelligenceact.eu के माध्यम से पाठ (जीवन का भविष्य संस्थान), जाँच की गई 16 October 2026 ↗

ब्रिटेन का सूचना आयुक्त कार्यालय, AI और डेटा संरक्षण पर मार्गदर्शन, 15 मार्च 2023 को अद्यतन ↗

NIST AI 600-1, जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता की रूपरेखा, July 2024 ↗