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。
定时外呼：添加定时外呼提醒，系统会在预定的时间进行提醒坐席，准时与客户进行沟通。
呼叫中心，通俗的来讲又叫“客服中心、客服部门”等等。呼叫中心是一部分专业的服务或者销售人员组成，在一个集中的地方进行服务客户。
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。
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。
呼叫中心行业发展至今已近二十年，在这二十年的时间内经历了一段发展相对较缓的时期。在那段时间内呼叫中心缓慢的被认知。。”说起呼叫中心，人们不再那么陌生了。
而从企业内部，对于呼叫中心的重要性的认知在快速增。随着行业规模的扩大、行使的职能增多，尤其是客户的需求越来越旺盛也越来越高端等情况的变化， 企业和客户对呼叫中心的运营管理要求的不再是简单的把电话接起来就行了，更多的要求的是在提升运营效率的同时提升客户满意度。 而同时，一方面 90 后员工增多，另一方面随着行业整体员工工龄的增多，老员工的工作热情下降等，呼叫中心行业的运营管理模式也在发生一些变化。
随着云计算的发展不断进步，云呼叫中心的开发和完善也将持续进行，尤其是金融保险、房产中介、互联网O2O、物流快递、零售等行业，云呼叫中心的数据与客户行为数据统筹分析将成为行业发展的着力点与作用点。同时，云呼叫中心通过提供API智能语音平台对接企业办公、管理、客服系统，搭建企业运营信息全景，为企业运营提供全面客观的数据支撑。
未来，云呼叫中心还将整合语音资源，结合自身优势特点，*解决行业通信安全监管难题；通过整合包括视频、社交媒体等多方面资源，帮助企业客服人员与客户实现*的沟通与服务。
呼叫中心系统中的人工智能应用
随着信息技术与网络技术的高速发展，呼叫中心不再以传统通信渠道作为主要发展与经营途径，而大量应用智能客服、语音识别、语音质检、大数据应用等新技术，从而节省了成本，提高客户体验，呼叫中心的服务范围、服务效率和服务深度都得到了有效加。人工智能技术的普及与应用为呼叫中心服务提供了重要支撑，目前大部分的呼叫中心都已经引入了智能化服务体系，人工服务不再是呼叫中心服务的惟一选择 ，呼叫中心可以利用智能化系统自动识别客户需求，利用智能系统为客户提供全面服务，这大大提升了用户的使用体验，同时也有效减轻了工作度。
在呼叫中心语音服务器的导航重复、繁琐、效率低下，客户对呼叫中心提出了更高的要求。AI人工智能客服系统，通过语音合成、语音识别、语义理解技术接入企业其他的业务系统，通过对电话呼入的客户语音信息转化文本并准确理解其需求，直接将语音菜单导航到客户业务所需的地方，从而简化来电客户与系统的“交流方式”，告别繁琐的按键查询，缩短客户等待时间，实现“菜单扁平化”，提高客户体验。
人工智 能呼叫中心可以实现语音导航、来电、呼叫记录管理、统计分析、寻求他人帮助等多项功能，让客服组长和主管更好的监督、统计、指导客服工作过程，帮助客服代表更快的解决客户需求，更快提升个人服务技能，并为客户提供更快、更准确的支持，改善了呼叫中心员工满意度，并且化了自助服务模式。
借助人工智能支持下的客服中心，客服管理人员，可通过系统提供的报表，掌握客服系统运营情况、公司的管理水平、员工的工作情况，并用于反馈问题以及提高服务水平和服务人力预测。
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