Voice AI คืออะไร? พลิกโฉมงานบริการด้วยระบบ AI Call Center

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา “Generative Voice AI” กำลังกลับมาเป็น Interface สำคัญของโลกดิจิทัล ไม่ใช่ในฐานะเทคโนโลยีทางเลือก แต่เป็นช่องทางหลักที่เชื่อมต่อแบรนด์กับลูกค้าโดยตรง เนื่องจากความคาดหวังของผู้บริโภคสูงขึ้น ลูกค้าไม่ได้ต้องการแค่คำตอบที่แก้ไขปัญหาของพวกเขาได้ แต่ต้องการการตอบสนองทันที ความเข้าใจบริบท และความเป็นธรรมชาติราวกับการสนทนากับมนุษย์จริง

สำหรับผู้บริหารและเจ้าของธุรกิจ SME นอกจากคุณจะต้องทำความเข้าใจว่า Voice AI คืออะไรแล้ว ยังต้องพิจารณาต่อด้วยว่าควรลงทุนหรือไม่ ลงทุนอย่างไร และจะคุ้มค่าในเชิงธุรกิจจริงหรือเปล่า บทความนี้จะอธิบายทั้งภาพใหญ่เชิงกลยุทธ์และรายละเอียดเชิงโครงสร้าง ตั้งแต่รากฐานเทคโนโลยี ไปจนถึงโมเดลการใช้งานจริง เพื่อให้สามารถนำไปคิดต่อและปรับใช้จริง

Voice AI คือ “จุดเปลี่ยน” หรือเพียงแค่ “กระแส” ทางการตลาด?

ก่อนที่เราจะตัดสินได้ว่า Voice AI คือเทคโนโลยีตามกระแส หรือเป็นการลงทุนเชิงกลยุทธ์ที่ควรให้ความสำคัญ ควรถอยออกมามองภาพรวมให้ชัด ทั้งในมิติของการพัฒนาการทางเทคโนโลยีและพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนไป เพราะ “ความใหม่” ไม่ได้รับประกัน “ความยั่งยืน” เสมอไป

วิวัฒนาการสู่ยุค Generative Voice

หากมองย้อนกลับไป ระบบสื่อสารด้วยเสียงในธุรกิจเริ่มต้นจาก IVR (Interactive Voice Response) ที่เน้นการกดปุ่มตามเมนูตายตัว แม้จะช่วยลดภาระพนักงานได้บางส่วน แต่กลับสร้างประสบการณ์ที่แข็ง ทื่อ และไม่ยืดหยุ่น กลายเป็นว่าลูกค้าต้องมาเรียนรู้ระบบ แทนที่ระบบจะเข้าใจลูกค้า

ถัดมาคือยุค Voice Command ที่อนุญาตให้ผู้ใช้พูดคำสั่งสั้น ๆ เช่น “เช็กสถานะออร์เดอร์” หรือ “ติดต่อเจ้าหน้าที่” แม้จะสะดวกขึ้น แต่ยังคงเป็นการสื่อสารแบบคำสั่งเดียว (Single-turn Interaction) ไม่สามารถสนทนาต่อเนื่องหรือเข้าใจบริบทได้ลึก

จุดเปลี่ยนที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อเข้าสู่ยุค Generative Voice และ Conversational AI Trends ซึ่งระบบไม่ได้ตอบตามสคริปต์แบบเดิม แต่สามารถสนทนาแบบหลายรอบ (Multi-turn Conversation) เข้าใจเจตนา (Intent) เชื่อมโยงข้อมูลย้อนหลัง และปรับการตอบสนองให้เหมาะกับสถานการณ์นั้น ๆ ได้ จึงทำให้ Voice AI ถูกมองว่าเป็นเป็น “พนักงานเสียงดิจิทัล” ที่มีบทบาทเชิงกลยุทธ์ในงานบริการ

ปัจจัยเร่งทางเทคโนโลยีที่ทำให้พร้อมใช้งานจริง

ความก้าวหน้าของ Voice AI ไม่ได้เกิดจากเทคโนโลยีใดเทคโนโลยีหนึ่ง แต่เป็นผลลัพธ์ของหลายปัจจัยที่มาบรรจบกัน

ประการแรก คือ ความฉลาดของโมเดลภาษา (Large Language Models: LLMs) ที่สามารถเข้าใจภาษาในระดับความหมาย ไม่ใช่เพียงคำสั่ง ทำให้ AI Call Center สามารถวิเคราะห์คำถามที่ซับซ้อน แยกแยะบริบท และเลือกคำตอบได้อย่างแม่นยำ

ประการที่สอง คือ Low Latency Processing หรือเวลาในการประมวลผลที่ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้การสนทนาเกิดขึ้นแบบเกือบเรียลไทม์ ลดความรู้สึกเหมือนคุยกับหุ่นยนต์ และเพิ่มความลื่นไหลของประสบการณ์ที่ลูกค้าจะได้รับ

สถานะปัจจุบันและแนวโน้มการเติบโตของ Voice AI ในระดับโลกและไทย

ในระดับโลก ตลาด Conversational AI Trends และ Voice AI กำลังเข้าสู่ช่วงเติบโตอย่างรวดเร็วและต่อเนื่อง จากความต้องการด้านการบริการลูกค้าที่เป็นธรรมชาติ และสามารถปรับรูปแบบการโต้ตอบทั้งในภาคธุรกิจและอุตสาหกรรมต่าง ๆ ได้ดี เพราะองค์กรจำนวนมากเริ่มตระหนักว่าประสบการณ์โต้ตอบที่เสมือนมนุษย์สามารถเพิ่มความพึงพอใจและลดต้นทุนได้อย่างมีนัยสำคัญ

ข้อมูลจากหลายแหล่งระบุว่า ขนาดตลาดของ Conversational AI ซึ่งรวมถึงระบบโต้ตอบด้วยเสียงและข้อความ (ทั้ง Chatbot และ Voice Bot) มีมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์สหรัฐ และกำลังเติบโตด้วยอัตราที่สูงต่อเนื่อง โดยมีความคาดหวังว่าตลาดจะขยายตัวหลายเท่าภายในทศวรรษนี้

• รายงานจาก Grand View Research ระบุว่า ตลาด Conversational AI ทั่วโลกมีมูลค่าประมาณ USD 11.58 B ในปี 2024 และคาดว่าจะเติบโตไปถึง USD 41.39 B ภายในปี 2030 ด้วยอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี (CAGR) ประมาณ 23.7%

• ข้อมูลเสริมจาก Fortune Business Insights ประเมินว่าตลาด Conversational AI จะมีแนวโน้มขยายตัวอย่างต่อเนื่องไปถึงกว่า USD 82.46 B ภายในปี 2034 ด้วย CAGR ประมาณ 21%

นั่นหมายความว่าภายในทศวรรษข้างหน้า ตลาดที่ขยายตัวนี้จะเป็นหนึ่งในส่วนสำคัญของการลงทุนด้านเทคโนโลยีสำหรับองค์กรทุกขนาด โดยเฉพาะธุรกิจที่มีบริการลูกค้าผ่านช่องทางเสียงหรือข้อความ

การนำไปใช้งานจริงและการยอมรับในระดับสากล

การเติบโตของตลาดไม่ได้หมายถึงตัวเลขทางเศรษฐกิจเพียงอย่างเดียว แต่ยังสะท้อนถึงการยอมรับและการนำไปใช้งานจริงขององค์กร จากรายงานสถิติข้างต้นพบว่าองค์กรหลายแห่งทั่วโลกกำลังเพิ่มการลงทุนในเทคโนโลยี Conversational AI เพื่อรองรับปริมาณการติดต่อที่มากขึ้น และเพื่อยกระดับประสบการณ์ลูกค้า เช่น ธุรกิจบริการ การเงิน สุขภาพ และอีคอมเมิร์ซ โดยผลลัพธ์ที่ได้คือ

• เวลารอสายและการตอบสนองที่ไวขึ้น

• การลดต้นทุนงานซ้ำ ๆ ให้กับพนักงานมนุษย์

• การสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่สม่ำเสมอมากขึ้นจากระบบอัตโนมัติที่สามารถสนทนาแบบหลายรอบ

ในบริบทของประเทศไทย แม้ว่าการใช้งาน Voice AI อาจยังไม่แพร่หลายเท่าตลาดต่างประเทศ แต่แนวโน้มเดียวกันกำลังเกิดขึ้น โดยองค์กรขนาดกลางและขนาดเล็กเริ่มนำระบบสนทนาด้วยเสียงอัจฉริยะมาใช้เพื่อเสริมการบริการหลังการขาย ลดเวลาในการรอรับบริการ และสร้างประสบการณ์ที่ต่อเนื่องสำหรับลูกค้าไทย ซึ่งสอดคล้องกับแนวโน้มการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์และการยอมรับเทคโนโลยีดิจิทัลในประเทศที่เพิ่มมากขึ้น

เจาะลึกกลไกการทำงาน เบื้องหลังความอัจฉริยะของ Voice AI Agent

Voice AI เป็นกลไกที่ได้รับการออกแบบมาอย่างเป็นระบบ แต่ละชั้นมีหน้าที่ชัดเจนและส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพประสบการณ์ของลูกค้า การมองกลไกเหล่านี้ในเชิงโครงสร้างจะช่วยให้คุณสามารถตัดสินใจลงทุนและวางบทบาทของ AI ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น โดยจะประกอบไปด้วย 3 ชั้นหลักซึ่งทำงานต่อเนื่องกัน ดังนี้

การรับรู้ (Speech-to-Text)

ระบบเริ่มต้นจากการแปลงเสียงของผู้ใช้ให้เป็นข้อความ โดยเทคโนโลยีรุ่นใหม่จะสามารถจัดการเสียงรบกวน สำเนียงที่หลากหลาย และการพูดแบบไม่เป็นทางการได้ดีขึ้นอย่างมาก ความแม่นยำในขั้นตอนนี้คือรากฐานของประสบการณ์ทั้งหมดที่ลูกค้าจะได้รับ เพราะหากแปลงเสียงผิด การวิเคราะห์ขั้นถัดไปจะผิดทันที

การประมวลผล (Intelligence Layer)

ชั้นนี้เรียกว่าเป็นสมองของระบบเลยก็ว่าได้ เพราะมีการใช้ LLM วิเคราะห์ทั้งเจตนา อารมณ์ และบริบท ระบบไม่ใช่แค่ค้นหาคำตอบจากฐานข้อมูลเท่านั้น แต่ยังสามารถประมวลข้อมูลเชิงสถานการณ์ เช่น ลูกค้ากำลังเร่งด่วน ไม่พอใจ หรือกำลังมองหาข้อมูลเบื้องต้น เพื่อเลือกวิธีสื่อสารที่เหมาะสมที่สุด

การตอบสนอง (Text-to-Speech)

ขั้นตอนสุดท้ายคือการแปลงข้อความกลับเป็นเสียง โดย Generative Voice รุ่นใหม่สามารถปรับโทน น้ำหนัก และจังหวะการพูดให้สอดคล้องกับอารมณ์ของบทสนทนาได้ จุดนี้เองที่ทำให้ Voice AI แตกต่างจากระบบอัตโนมัติแบบเดิม

ฉากทัศน์ธุรกิจแห่งอนาคต กับ 3 โมเดลการใช้งานจริง (Business Use Cases)

เทคโนโลยี Conversational AI Trends ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อแทนที่มนุษย์ทั้งหมด แต่เพื่อเข้าไปเติมเต็มช่องว่างที่ระบบบริการแบบเดิมยังทำได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ โดยตัวอย่างต่อไปนี้สะท้อนให้เห็นว่า Voice AI คือระบบที่สามารถสร้างคุณค่าเชิงธุรกิจได้อย่างเป็นรูปธรรมในหลากหลายอุตสาหกรรม

กรณีศึกษาที่ 1: การบริหารจัดการคิวและจองโต๊ะในธุรกิจบริการ (Hospitality Sector)

ในธุรกิจโรงแรมและร้านอาหาร ปัญหาคลาสสิกคือการพลาดโอกาสขายในช่วงนอกเวลาทำการ ลูกค้าที่โทร. มาแล้วไม่มีใครรับมักไม่โทร. ซ้ำ แต่จะหันไปเลือกคู่แข่งทันทีเพื่อความรวดเร็ว

AI Call Center สามารถทำหน้าที่เป็น Concierge ได้ตลอด 24 ชั่วโมง ทั้งรับจองโต๊ะ ตรวจสอบที่นั่งว่าง เชื่อมต่อกับระบบหลังบ้าน และแม้แต่เสนอโปรโมชันเสริมได้อย่างเป็นธรรมชาติ นอกจากรับเรื่องแล้ว ยังช่วยสร้างรายได้เพิ่มเติมผ่านการ Upsell และ Cross-sell ได้อีกด้วย

กรณีศึกษาที่ 2: นวัตกรรมการดูแลผู้สูงวัย (Health & Wellness Sector)

ในบริบทสังคมผู้สูงอายุ Generative Voice AI ถูกนำไปใช้ในรูปแบบ “เพื่อนเสมือน” ผ่านลำโพงอัจฉริยะหรือหุ่นยนต์ขนาดเล็ก ระบบสามารถพูดคุยคลายเหงา ชวนทำกิจกรรมฝึกสมอง และตรวจจับความผิดปกติทางอารมณ์จากน้ำเสียงได้ ช่วยสร้างบริการใหม่ที่ตอบโจทย์คุณภาพชีวิต และเป็นโอกาสของธุรกิจ Health & Wellness ในการขยายโมเดลระยะยาว

กรณีศึกษาที่ 3: การสนับสนุนทางเทคนิคเบื้องต้น (Technical Support)

ในช่วงเวลาวิกฤต เช่น ระบบล่มหรือมีแคมเปญใหม่ ปริมาณสายที่โทรเข้า Call Center อาจพุ่งสูงจนทีมงานรับไม่ไหว Voice AI สามารถทำหน้าที่เป็นด่านหน้า ช่วยคัดกรองปัญหาระดับพื้นฐาน พร้อมแนะนำวิธีแก้ไขเบื้องต้น และส่งต่อเฉพาะเคสที่ซับซ้อนไปยังพนักงานมนุษย์ ผลลัพธ์คือลดภาระงาน ลดเวลารอสาย และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของทีมบริการ

ข้อควรระวังและความเสี่ยงที่ SME ต้องพิจารณาก่อนใช้ Voice AI

แม้ Voice AI เป็นเทคโนโลยีที่มีศักยภาพสูง แต่การนำมาใช้งานโดยขาดการวางแผนอาจสร้างความเสี่ยงให้ธุรกิจได้ โดยเฉพาะในกลุ่ม SME

การตั้งความคาดหวังเกินจริง 

Voice AI ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาทุกประเภท หากนำไปใช้กับเคสที่ซับซ้อนเกินไปโดยไม่มีทาง Escalate ไปหาพนักงานที่เป็นมนุษย์จริง ๆ อาจสร้างประสบการณ์เชิงลบให้ลูกค้าได้

คุณภาพข้อมูลและบริบททางธุรกิจ 

หากฐานความรู้ไม่อัปเดต หรือออกแบบ Flow การสนทนาที่ไม่สอดคล้องกับพฤติกรรมลูกค้าจริง AI อาจจะตอบได้คล่องก็จริง แต่คำตอบนั้นอาจไม่ตรงกับสิ่งที่ลูกค้าต้องการ หรือไม่ได้ช่วยแก้ปัญหามากนัก

ประเด็นเรื่องความเป็นส่วนตัวและความเชื่อมั่น 

SME ต้องให้ความสำคัญกับการจัดการข้อมูลเสียง การบันทึกบทสนทนา และการสื่อสารอย่างโปร่งใสกับลูกค้า เพื่อไม่ให้ Generative Voice AI กลายเป็นจุดบั่นทอนความไว้วางใจ

โอกาสทางธุรกิจและจุดคุ้มทุน (ROI Analysis)

ก่อนจะตัดสินใจลงทุนใน Generative Voice AI ผู้บริหารจำเป็นต้องพิจารณาให้รอบด้านมากกว่าความสามารถทางเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว ประเด็นสำคัญคือธุรกิจเข้าถึงได้แค่ไหน และคุ้มค่าหรือไม่ในเชิงต้นทุนและผลตอบแทน เพราะเทคโนโลยีที่ดีจะมีความหมาย ก็ต่อเมื่อสามารถนำมาใช้ได้จริงและสร้างมูลค่าทางธุรกิจอย่างยั่งยืน

การเข้าถึงเทคโนโลยีผ่าน API Economy

หนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ทำให้ Voice AI คือเทคโนโลยีที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น ได้แก่ โมเดล SaaS และ API Economy ธุรกิจไม่จำเป็นต้องลงทุนกับโครงสร้างพื้นฐานเอง แต่สามารถเช่าใช้ระบบตามปริมาณการใช้งานจริง (Pay-per-use) ลดความเสี่ยงด้านเงินลงทุนเริ่มต้น และขยายระบบได้ตามการเติบโตของธุรกิจ

ความคุ้มค่าในการลงทุนเชิงต้นทุนและมูลค่าเพิ่ม

เมื่อเปรียบเทียบ Cost per Interaction แล้ว Voice AI นับว่ามีต้นทุนต่อการสนทนาที่ต่ำกว่าพนักงานมนุษย์อย่างชัดเจน โดยเฉพาะเมื่อคิดรวมบริการตลอด 24 ชั่วโมงโดยไม่ต้องจ่าย OT หรือสวัสดิการเพิ่มเติม

อย่างไรก็ดี ที่สำคัญกว่าต้นทุนคือ “มูลค่าเพิ่ม” จากประสบการณ์ที่สม่ำเสมอ ไม่เหนื่อย ไม่อารมณ์เสีย และพร้อมให้บริการทุกช่วงเวลา สิ่งเหล่านี้ส่งผลโดยตรงต่อความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า

SME ควรเตรียมพร้อมอย่างไร ก่อนก้าวสู่ Voice AI อย่างยั่งยืน

การเตรียมพร้อมสู่ยุค Voice AI ต้องเริ่มจากการทำความเข้าใจกระบวนการบริการของตนเอง ด้วยการวิเคราะห์ว่า ลูกค้าติดต่อเข้ามาด้วยเหตุผลใดบ่อยที่สุด จุดไหนคือคอขวด และขั้นตอนใดที่สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้โดยไม่กระทบประสบการณ์

จากนั้นจึงเลือกเริ่มใช้งานในขอบเขตเล็ก เช่น การตอบคำถามทั่วไปหรือการนัดหมาย พร้อมกำหนด KPI ที่ชัดเจน ทั้งด้านเวลา ต้นทุน และความพึงพอใจ ก่อนขยายบทบาทของ Voice AI ไปสู่งานที่ซับซ้อนขึ้น

ที่สำคัญที่สุด ผู้ประกอบการ SME ควรมอง Voice AI คือ “ทีมงานดิจิทัล” ที่ต้องได้รับการดูแล ปรับปรุง และเรียนรู้ร่วมกับธุรกิจเหมือนกับพนักงานที่เป็นมนุษย์ทั่วไป ไม่ใช่เครื่องมือที่ติดตั้งแล้วจบ เพราะความยั่งยืนของเทคโนโลยีนี้ขึ้นอยู่กับการบริหารจัดการมากพอ ๆ กับความฉลาดของ AI Call Center เอง

บทสรุป: การเตรียมพร้อมสู่ยุค Voice-First Interface

โลกดิจิทัลกำลังเคลื่อนเข้าสู่ยุคที่ Conversational AI Trends ไม่ใช่เพียงเทคโนโลยีเสริม แต่เป็น Interface หลักของการสื่อสารระหว่างแบรนด์กับลูกค้า ดังนั้น ปัจจุบันคงไม่ต้องถามแล้วว่า Voice AI และ AI Call Center จะมาไหม แต่ควรตั้งคำถามว่า “มาเร็วแค่ไหน” จะถูกต้องกว่า

สำหรับผู้ประกอบการ SME การเริ่มต้นทดลอง ปรับใช้ และเรียนรู้ตั้งแต่วันนี้ คือการสร้างความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ในวันที่การแข่งขันรุนแรงขึ้น ในยุคที่ลูกค้าเลือกแบรนด์จากประสบการณ์ที่ได้รับ การมี “พนักงานเสียงอัจฉริยะ” เอาไว้ไม่ใช่แค่ทางเลือก แต่เป็นกลยุทธ์การอยู่รอดของธุรกิจในระยะยาวในโลก Voice-First 

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Generative Voice AI (FAQs)

Q1: Generative Voice AI แตกต่างจากระบบ IVR หรือ Chatbot เสียงแบบเดิมอย่างไร?

A: Generative Voice AI ไม่ได้ทำงานตามสคริปต์ตายตัวเหมือน IVR หรือระบบตอบกลับอัตโนมัติแบบเดิม แต่สามารถสนทนาแบบต่อเนื่อง เข้าใจบริบท และปรับคำตอบตามสถานการณ์จริงได้ ระบบสามารถตีความเจตนาของผู้ใช้ วิเคราะห์อารมณ์จากน้ำเสียง และสร้างคำตอบใหม่แบบเรียลไทม์ ทำให้ประสบการณ์ใกล้เคียงการพูดคุยกับพนักงานมนุษย์มากกว่า

Q2: Voice AI เป็นเทคโนโลยีที่เหมาะกับธุรกิจขนาดเล็กหรือเฉพาะองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น?

A: Generative Voice AI เข้าถึงได้ง่ายขึ้นในปัจจุบันผ่านโมเดล SaaS และ API ธุรกิจขนาดเล็กและ SME สามารถเริ่มต้นใช้งานในขอบเขตจำกัด เช่น รับสายอัตโนมัติหรือคัดกรองคำถามพื้นฐาน โดยไม่ต้องลงทุนโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ และสามารถขยายการใช้งานตามการเติบโตของธุรกิจได้

Q3: การนำ AI Call Center มาใช้จะกระทบต่อพนักงาน Call Center ที่เป็นมนุษย์หรือไม่?

A: เป้าหมายหลักของ AI Call Center ไม่ใช่การแทนที่พนักงานทั้งหมด แต่เป็นการรับภาระงานซ้ำ ๆ หรือปัญหาระดับพื้นฐาน เพื่อให้พนักงานมนุษย์มีเวลาและพลังงานโฟกัสกับเคสที่ซับซ้อน ต้องใช้วิจารณญาณ และการดูแลลูกค้าเชิงความสัมพันธ์มากขึ้น ส่งผลให้ประสิทธิภาพทีมโดยรวมดีขึ้น

Q4: Generative Voice AI รองรับภาษาไทยและบริบทท้องถิ่นได้ดีแค่ไหน?

A: เทคโนโลยี Voice AI รุ่นใหม่รองรับภาษาไทยได้ดีขึ้นอย่างมาก ทั้งในด้านการรู้จำเสียงสำเนียงหลากหลายและการสร้างเสียงพูดที่เป็นธรรมชาติ เมื่อผสานกับการฝึกโมเดลด้วยข้อมูลเชิงบริบทของธุรกิจและลูกค้าชาวไทย ระบบจะสามารถสื่อสารได้สอดคล้องกับวัฒนธรรมและรูปแบบการสนทนาจริงมากขึ้น

ข้อมูลอ้างอิง

1. The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. สืบค้นเมื่อวันที่ 11 มกราคม 2569 จาก https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier. 

2. Conversational AI. สืบค้นเมื่อวันที่ 11 มกราคม 2569 จาก https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/emerging-technologies/the-future-of-conversational-ai.html. 

3. How AI Is Revolutionizing Customer Experience. สืบค้นเมื่อวันที่ 11 มกราคม 2569 จาก https://www.forbes.com/sites/tonybradley/2024/10/11/how-ai-is-revolutionizing-customer-experience/. 

4. Why Low Latency Matters for AI Agents. สืบค้นเมื่อวันที่ 11 มกราคม 2569 จาก https://www.retellai.com/blog/why-low-latency-matters-how-retell-ai-outpaces-traditional-players. 

5. Text-to-Speech Technology: How It Works and Its Real-World Applications. สืบค้นเมื่อวันที่ 11 มกราคม 2569 จาก https://www.linkedin.com/pulse/text-to-speech-technology-how-works-its-real-world-applications-gvwuc/. 

6. Conversational AI market: Transforming business at an explosive rate. สืบค้นเมื่อวันที่ 19 มกราคม 2569 จาก https://www.k2view.com/blog/conversational-ai-market/. 

7. Call Center AI Market Size, Share, Growth | Global Report [2034]. สืบค้นเมื่อวันที่ 19 มกราคม 2569 จาก https://www.fortunebusinessinsights.com/call-center-ai-market-109249. 

8. Call Center AI Market (2025 - 2030 ). สืบค้นเมื่อวันที่ 19 มกราคม 2569 จาก https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/call-center-artificial-intelligence-market-report.

9. Voice AI Agents Market Size, Share | CAGR of 34.8%. สืบค้นเมื่อวันที่ 19 มกราคม 2569 จาก https://market.us/report/voice-ai-agents-market/.