CTI论坛(ctiforum.com)（编译/老秦）:人工智能正在改变商业模式和我们许多人的生活方式。企业使用人工智能进行一切工作，从识别欺诈保险索赔到改进客户服务，到预测维修工厂机器的最佳时间表。如果你使用过Nest恒温器，用面部识别解锁手机，或者曾经说过Alexa，关灯，那么你在日常生活中正在使用人工智能。

　　随着人工智能的普及，仍然有很多的人将其魔化，视为很神秘的事物。虽然人工智能的某些功能看起来确实很神奇，但它包含了非常真实和有形的技术，如自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）和机器学习（ML）。如果这些术语听起来像hocuspocus，那么您正在阅读正确的文章。我们将一起探讨NLP和NLU的定义，并查看联络中心如何使用它们来增强CX和提高效率的示例。

　　联络中心AI简介

　　人工智能以令人惊讶和创造性的方式出现在联络中心。云联络中心供应商一直忙于将人工智能引入核心应用程序，并创建全新的解决方案，有效地利用联络中心生产的大量数据。如果现在联络中心里好像到处都是AI，那你就说对了。以下是一些AI驱动的功能，这些功能正在改进联络中心的结果。

　　这决不是一个全面的列表，但你可以看到人工智能是如何在整个联络中心转变流程的。而且，如果没有自然语言处理和自然语言理解，这些新功能绝大多数都是不可能的。

　　NLP和NLU是什么？

　　自然语言处理是一种技术过程，它能将文本或音频语音转换成编码的结构化信息。使用NLP的机器可以理解人类的言语并适当地作出反应。这使得人类可以使用会话语言与计算机交互。

　　NLU是NLP的子类别，它使机器能够理解传入的音频或文本。它的对应物是自然语言生成（NLG），它允许计算机回话，当两个团队合作时，可以与人类对话。

　　NLU将非结构化文本和语音转换为结构化数据，以帮助理解意图和上下文。正如你所能想象的，这不是一个简单的任务。人类的言语是复杂的，因为它并不总是有一致的规则和变化，比如讽刺、俚语、口音和方言，这会使机器很难理解人们真正的意思。

　　NLU使用几种方法来导航这些复杂性。句法分析运用了句子结构（句法）的规则，来推导出所说内容的部分含义。语义分析决定了词义的关系。语用分析则着眼于句子语境来识别意图。这些分析技术的结合，使原始语音变成逻辑意义。

　　如果您曾经做过以下任何一项，那么您已经使用了自然语言处理：

　　这些功能使我们很容易理解为什么有些人认为NLP和NLU是神奇的，因为他们有其他的东西在他们的口袋里--他们使用机器学习，随着时间的推移变得更聪明。机器学习是人工智能的一种形式，它使计算机和应用程序能够从它们消耗的额外数据中学习，而不是依赖于编程规则。使用机器学习的系统有能力通过预测结果自动学习并从经验中改进，而无需明确编程。

　　现在我们已经确定：

　　让我们仔细看看两个联络中心解决方案，利用NLP和NLU对话的IVRs和聊天机器人。

　　对话式IVR

　　传统的交互式语音应答（IVR）系统在入站呼叫开始时向客户打招呼，允许呼叫者与菜单交互，并促进自助服务。大多数人都知道IVR是一种让他们按1键销售的系统，而且常常让他们很难与座席交谈。

　　值得庆幸的是，NLP可以大大改善IVR的用户体验。将NLP与IVR结合使用的第一次迭代消除了呼叫者使用手机键盘与IVR菜单交互的需要。打电话的人可以直接说1或sales，而不是按1键销售。这更方便，但这是基于规则的，仍然让客户不得不面对往往过于复杂的菜单树。

　　对话式IVR的引入彻底改变了用户体验。当客户被问到今天我们能为您提供什么帮助？时，他们可以简单地陈述他们的问题，NLP/NLU将理解他们，并使他们能够一起绕过菜单。这个翻译后的输入告诉IVR下一步要做什么。例如，如果呼叫者说，我需要激活我的新借记卡，IVR将知道将呼叫者路由到合格的座席，或者可能将客户路由到自助服务，在那里NLP将再次允许他们与系统进行会话交互。

　　对话式IVRs创造了更自然的客户服务体验。打电话的人不用担心跟踪菜单选项和摆弄键盘，只需说出他们需要什么帮助，就可以完成更有效、更令人满意的自助服务交易。此外，对话式IVR支持更快、更智能的路由，这可以导致更快、更准确的分辨率、更低的处理时间和更少的传输。这可能需要一段时间，但NLP势必会改善消费者对IVR的看法。

　　聊天机器人

　　现在聊天机器人无处不在，你可能已经注意到你遇到的聊天机器人有着广泛的功能。最简单的是不使用任何人工智能的聊天机器人，它们依赖定义的规则来指导自己的行为。这些聊天机器人无法处理超出其编程范围的任何事情，这有时会导致如下不幸的交互：

　　虽然这些聊天机器人可以用来处理狭义的任务，比如回答常见的问题，但它们无法理解超出它们被编程识别的术语之外的人类语言，如果没有人类的干预，它们将永远无法改进。

　　另一方面是复杂的聊天机器人，也称为虚拟座席，它们使用NLP、NLU和机器学习来提供会话式的客户支持，并随着时间的推移而改进。这些机器人不受编程规则和关键字的限制；NLP使他们能够理解用户对他们说的话，并做出准确的反应或执行正确的操作。把苹果的Siri或亚马逊的Alexa想象成一个支持聊天的机器人，感受一下使用NLP和机器学习的机器人的语音功能。

　　利用人工智能的聊天机器人比基于规则的机器人可提供更好、更有效的客户体验。因为他们能够理解人类的语言和用户意图，所以他们能够执行更广泛的任务，包括促进完整的端到端自助服务。如果没有自助服务，这些聊天机器人可以收集信息并将其传递给座席，从而减少处理时间和人工成本。

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　　作者：Shawna Malecki

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