时代变迁，从原来的石器时代到如今的人工智能时代，飞速变化。时代在进步，科技在发展。人工智能（Artificial Intelligence）再也不是遥不可及。随着AI的到来，客服人员的工作压力被减轻了吗？事实并非如此。AI要求人工客服更加专业，因为前期的工作AI能够完全胜任，后期的服务需要人工继续跟进，如果没有更加专业的知识和技术去把控，仅仅依靠人工智能，不会有更好的服务质量。
AI的到来，让沟通得到了创新，同时也催促着人类不断进步。
都在想要使用呼叫中心，难道传统的电话就真的没用了？不是说呼叫中心要替代传统的电话，只是在传统的电话基础上，附加了一些更加符合时代需求，符合企业需求的功能。呼叫中心，注定是企业较合适的办公用具。不只是大企业，有上百坐席的企业才需要搭建呼叫中心，只要是有客户，有通讯，有管理需求的企业，都是需要呼叫中心的。因为呼叫中心不只是呼入呼出系统，还是一个客服管理系统，对于直接和消费者交流还可提升产品和企业的品牌形象，服务好目标消费者，进而达到口碑传播的良性传播效果。
呼叫中心无时无刻无处不在。比如，在日常傍边的10086、10000号等就是惯例的呼叫中心，还有人们订机票、订酒店、订餐等都会触及呼叫中心，一起在工作中时间都会接触到呼叫中心这一类型
座席将有类似的基于行为、技能和绩效的模型，并将自动地与客户匹配以便提供的服务。
多元测试将成为常态
多元测试，今天主要是用手工或靠直觉来完成，或者根本不做。今后将成为交互优化过程的一个常态部分。
这将是由后端认知系统来处理。
客户和联络中心终将接受视频客户服务
我们现在每天需要跟我们的客户在他们使用的其他平台上交互。
与此同时，越来越多的人开始使用视频通话。朋友通过面对面视频交谈通话（FaceTime，Skype等等），我们也经常在工作日期间使用视频会议。
过去关于视频客户服务曾经有过争论，认为客户可能不习惯视频交互，会感到不舒服，但我们相信在不久的将来将普及使用视频客户服务。
视频交互客户服务的好处是，企业能够**的与客户建立起融洽的关系。
会话分析将用于捕捉客户的声音
生物识别技术是一个应用，我们希望看到有越来越多的银行和金融服务部门使用。
这将成为更广泛的客户服务命题的一部分，会话分析可以用来捕获客户的声音，帮助查明销售机会，评价客户满意度和进行趋势预测。
技术在智能工作市场上发挥着重要的作用
技术的发展令人振奋，有许多可用的解决方案已经开始支持更聪明的工作方式，如：
基于云的解决方案--基于云的解决方案可以是成本有效的，可以与现有联络中心基础设施有效地整合，使企业能够访问新的功能和特性，支持更聪明的工作方式。
例如，新一代的应答机检测（AMD）技术可以帮助减少外呼时的资源浪费，呼叫的智能路由可以在座席和呼叫者之间进行匹配。
分析技术--分析技术的新进展能够识别关键词和短语。它还可以确保座席保持在预定义脚本的范围内，并可以测量出电话交互中的“非正常”沉默。
手机漫游：下班或者节假日可将公司电话转接到坐席手机，保证客户不流失。
灵活的数据导入方式。数据导入可以分为excel表格导入和接口调用导入两种方式，而且导入的数据表头可以自定义，充分解决了不同企业根据自己的业务定制数据的要求。
人工智能（AI）的出现已经对交互式应答（IVR）以一种积极的方式进行交互产生了影响，因为它使客户服务座席在跟客户交互之前就可以预料到客户打电话的原因。
这将加速身份验证的过程，人工智能可以减少由于多个验证步骤所产生的交互时间，防止欺诈。
人工智能还可以提供额外的客户保护，使座席的工作更有效率，减少重复，更加安全。
感谢Interac Intelligence的Richard Brown（理查德•布朗）
智能数据（代替大数据）可以减少客户的劳动
随着大数据变成智能数据，我们现有关于客户的大量信息可以给我们带来完整的、个性化的、带预测性的洞察力。
反映整个客户旅程的数据也将是具有决定性效力的，无论渠道。这将是一个改变游戏规则的工具，用来解决问题和提供匹配，同时减少客户的劳动。
深度学习将让我们更地为客户的行为建立模型
认知系统将取代今天尚在使用的代决策和预测过程，因为它既适用于消费者行为也适用于座席绩效。
深度学习方让我们能够更地为客户的行为和意图建立模型，并满足客户的个性化需求。
面对着外部环境、内部管理的挑战和需求，守着呼叫中心大量有待挖掘且形式多样的数据，呼叫中心的大数据应用又包括哪些内容呢？概括起来就是六个字"可视、可控、可用"，具体包括：
一、 运营可视
通过可视化手段，统一展示客户服务的整体运营情况，可根据不同部门、地市以及日常运营需求，差异化定制运营视窗。
二、 管理可控
构建数据立方体，建立数字化运营管理规范，对客户服务质量实施有效管控。将通过对数据的深加工和关联性分析，以及内部流程和管理体制的优化，不断提升运营效率和运营品质。
三、 数据可用
整合多渠道服务数据，建设运营指标库和客户标签库，实现数据变现：
1. 对外：借助数据分析与挖掘技术，全面了解客户行为，主动发现客户问题和营销机会。
2. 对内：用大数据倾听客户声音，借助大数据分析技术从"海量"客户声音中提炼价值信息，并传递至公司业务部门，为产品创新、营销完善、网络优化等提供价值信息。
-/gjcjec/-
http://ljyjh.cn.b2b168.com
