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AI的商用现状及其在客户中心的未来应用

2018-03-09 02:36    来源:客户世界    作者:南国 分享到微信 分享到新浪微博 分享到QQ空间

现在很难找到一种声称没有使用机器学习、跟人工智能(AI)无关的产品。但有趣的是,其实产品并没有改变,改变的只是营销方法。你会惊讶如此多的产品都在一夜之间都变成了基于AI的解决方案,而其实大多数解决方案都跟人工智能无关,我们在产品营销材料和网站上阅读到的内容仅仅是为了增加吸引力。

AI现状

坦率地说,在这个时代,如果一个厂商声称没有使用人工智能来提高产品性能和表现,那么将很难吸引客户的注意。如果一个产品固步自封,而另一个产品不断进取,例如使用人工智能(即机器学习)来提高产品能力,大多数人都会选择最新和最尖端的产品。

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问题是,人们购买后很可能感到失望,因为大部分所谓基于AI的产品都是炒作。企业应意识到人工智能还处于商业化的早期阶段,它有巨大潜力,但是目前的技术和应用还远远没有达到大规模使用的地步。当我观察相关市场时发现,那些研究最新AI应用的厂家正在通过不同的解决方案提供大量的专业服务,以构建他们的产品。

进步的动力

人工智能革命背后的驱动因素是对生产力和质量改进的需求,这对所有企业都很重要,对劳动密集型的前台和后台组织至关重要。设想下,一个语音自助解决方案,也称为交互式语音应答系统(IVR),当客户在使用过程中的某个节点退出时,该系统应用机器学习自己识别问题,然后在不需要人工干预的情况下,对脚本进行适当更改。

人工智能的另一个重要用途是将它嵌入到个自动呼叫分配器(ACD)中,以改进和优化路由。假设ACD能不断优化其路由算法,确保能将事务交付给最适合的客服代表处理。这些例子听起来不错,但它们今天并没有完全成型。目前被称为人工智能的大部分产品,其实都由人类创建和修改业务规则。虽然供应商正努力使解决方案变得更加智能和敏捷,它们的应用和推广方式也随之变化,但这些方法跟过去相比,仍没有质的变化。

过去和未来

30多年前,我接触到的第一个人工智能应用是知识管理(knowledge management,KM),它是一个人工智能仍未完全进入商用成熟期的很好案例。知识管理仍然是机器学习方面的人工智能,它面临的首要问题就是如何不断更新,保证内容与时俱进。如果人工智能起作用,多年前这些就不是问题了。在AI未能真正实施的时代,仍要对系统不断开发,才能达成上述效果。

DMG看好当前的人工智能革命。与以往不同的是,许多公司的IT部门都在进行投资,试图在解决方案中嵌入人工智能。因为客户接触中心需要大量使用这类技术,虽然人工智能的成熟应用尚需时日,但这块市场太潜力巨大了。

思考

人工智能正在推动一轮对IT部门(包括呼叫中心 )的配套系统和应用程序的大规模投资。虽然人工智能还没有进入广泛的商业应用时期,但许多解决方案的更新正推动供应商重新思考系统逻辑,提供新一代更容易实现和使用的系统,这些系统将设计地比以往更加聪明。

尽管底层技术还不是真正的人工智能,而是机器学习,但许多解决方案,包括智能虚拟代理(IVAs)和机器人过程自动化(RPA)应用程序,将拥有显著的生产力和质量改善。新一代的系统还没有完全启用,但它正在正确的道路上前行,许多解决方案的诞生都比实际公司商用要提前20到30年。

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