Deutsche Telekom 如何用 AI 重新打造電信業 ☕ Buy me a coffee

🧑‍🏫 德國電信（Deutsche Telekom，歐洲大型電信公司）分享他們怎麼用 AI 改善客服電話，以及和 OpenAI 團隊一起做專案的心得。這支片好看的地方是，它講的不只是技術，還有導入 AI 的實際成效，以及公司和外部夥伴該怎麼分工。

• 00:08 在歐洲，他們每年有 40 million 次機會讓客戶滿意或失望
  ↳ 他們在歐洲一年跟客戶接觸約 4,000 萬次，每一次都可能讓客戶滿意或失望。量這麼大，客服品質好不好，影響就非常大。
• 00:08 構想是用 open AI models，把客戶每天數百萬次的通話場景放到聚光燈下
  ↳ 他們的想法是用 AI 模型，把每天數百萬通客服電話裡實際發生的狀況攤開來仔細看，找出哪裡可以做得更好。
• 00:08 舉出的應用例子有三個：live translation（即時翻譯）、on-call assistance（通話中協助）、post-call debriefing（通話後彙整）
  ↳ 影片舉了三種用法，只列名稱、沒有細講：即時翻譯是通話當下幫忙翻語言；通話中協助是講電話時在旁邊支援；通話後彙整是講完電話後整理內容。
• 00:08 字幕提到 retention rates 最高 50%、NPS 約 22，並說後者「不算很好」（which is not fantastic）
  ↳ retention rate（留存率）一般指留住客戶的比例，字幕說最高可達 50%。NPS（淨推薦值）一般是問客戶「願不願意推薦」算出的分數，講者自己說 22 分不算好。
• 00:38 以前要花好幾小時的工作，現在幾分鐘就能完成，在開發與客戶體驗兩方面都省下大量成本
  ↳ 以前要花好幾個小時的工作，現在幾分鐘就能做完。講者說，這在開發系統和服務客戶兩方面都省下很多成本。
• 00:38 分工的說法是：對方提供智慧（intelligence），他們則要負責把它部署到自己的組織內
  ↳ 講者的分工說法是：OpenAI 提供 AI 的「腦袋」，也就是智慧；怎麼把它真正放進自己公司、讓員工和流程用起來，是德國電信自己要負責的事。
• 00:38 講者肯定合作夥伴的團隊品質與工程人才，並說對方人員就像他們團隊的延伸
  ↳ 講者稱讚 OpenAI 團隊的品質和工程人才，說對方的人用起來就像自己團隊的延伸，而不像隔一層的外包廠商。
• 00:38 雙方人員密切合作時會產生知識轉移（knowledge transfer），講者認為這很棒
  ↳ knowledge transfer（知識轉移）是指一方的經驗和做法傳到另一方身上。講者說，雙方的人緊密一起工作時，這件事自然就會發生，他覺得這點很棒。
• 01:08 講者認為知識轉移的價值不只在於完成專案，而且效果好得多
  ↳ 講者認為，跟對方學到東西的價值，比單純把專案交差更大，而且效果好得多。
• 01:08 講者認為，至少在這個情境下，這些平台最終可能表現得比他們現有的人員更好
  ↳ 講者認為，至少在客服這個情境下，這些 AI 平台最後可能表現得比他們現在的人員還好。這是他個人的看法，不是已經證實的結果。

根據影片，字幕提到的 retention rates 最高可達多少？