CTI论坛(ctiforum.com)（编译/老秦）:callcentrehelper的专家小组讨论了在联络中心实施人工智能（AI）之前需要了解的19件事。
1、 人工智能不是人类联系的替代品
人工智能（AI）使组织能够收集和使用关键洞察力来增强客户关系，这在客户忠诚度至关重要的时代至关重要。
但组织需要意识到该技术有其局限性。
许多组织声称自动化与客户的沟通使他们的旅程更加高效和简化。但事实确实如此吗？或者这只是在他们和他们的客户之间设置障碍？
为了利用组织及其客户服务人员与客户进行的电话交谈，品牌将越来越多地转向人工智能和机器学习--但他们必须以正确的方式做到这一点。
不幸的是，聊天机器人和语音助理之类的东西经常被组织用作客户服务产品的替代品而非增强品，因此该技术开始为自己赢得了一个坏名声。
或者，组织可以更好地使用人工智能来改善他们的电话服务。这可以提供更加个性化的服务，通过360度全方位查看所有客户之前在任何渠道与品牌的互动。
最终，我们与机器的未来将是（并且需要）合作和增强的关系，而不是彻底的替代。
感谢Natterbox的NeilHammerton
2、AI可用于预测客户意图
您的客户可能会因多种原因与您联系。其中一些原因相当简单，其他原因错综复杂，但很少是完全新颖的。
通过每次录音的电话，聊天交互和电子邮件收集的大量数据，您可以使用战略资产来培训机器学习模型，以了解客户在会话中的意图。
一旦了解了真正的客户动机，您就可以使用AI通过以下方式优化交互：
- 更智能的客户路由
- 在与客户对话期间为座席提供潜在的向上销售和交叉销售建议
- 标记欺诈和合规风险的交互
3、AI可以通过建议下一个最佳行动来改善客户流失
AI使您能够分析所有客户的反馈，并创建个性化的个人资料，其中包括客户情绪，兴趣和他们对您的品牌的期望的摘要。
当您将此反馈与其他元数据（例如购买或索赔历史记录，客户生命周期价值和客户人口统计信息）相结合时，您可以更清晰地了解客户的动机和决策过程。
该数据可用于训练机器学习算法，以预测每个客户的下一个最可能的动作。
这种建议的行动可能就像对心怀不满的客户的主动推广一样简单，预计会流失或更复杂，例如提供最有可能导致新销售的精确折扣或促销代码。
4、AI可以帮助您跟踪客户的工作量
客户的工作量是忠诚度的主要指标之一。分析客户的工作量可以指导组织在出现重大问题之前识别新出现的问题。
传统上，通过调查的结构化问题量化了工作量。但是，人工智能和机器学习技术与文本分析相结合，可以帮助评估任何非结构化客户反馈中表达的工作量。
AI可以通过解释单词选择和句子结构来实现这一点，因为您可以快速了解客户体验的哪些方面导致任何反馈来源的摩擦--而不仅仅是在调查中。
感谢Clarabridge的Shorit Ghosh
5、AI最好在整个团队的支持下实施
在部署AI之前，值得考虑的是，任何IT实施，系统升级或系统更改中的最大风险因素之一是该系统的人类用户。
由于未能以开放，诚实，透明的方式沟通，这项技术将如何使他们受益，您将遇到阻力。
如果您只是说，我们将在周一推出这种新的机器人主导方法，您的员工将不可避免地对技术产生负面情绪，甚至可能会积极地破坏它。
相反，您需要让人们参与这个过程。确保他们可以在安全的环境中测试技术，并确保他们在开始推出技术之前对其感到满意。
6、聊天机器人最适合工作描述
当组织今天实施先进的自动化时，很多人都这么认为：如果他们今天为新的人工智能技术进行部署，突然间，到下周一早上，一切都将高效地运行，同时将节省大量资金。不幸的是，并不是像那样的。
当人们有明确的目标和明确的角色时，他们的工作要好得多。AI也是一样的。任何机器人，像任何人类员工一样，都需要工作描述。
大多数组织没有将其与定义的业务目标联系起来，因此大多数组织都无法在第一时间交付。不要犯同样的错误。毕竟，如果你不确切地知道机器人想要做什么，你将如何开发它？
就像人类一样，机器人需要获得相关知识和信息才能发挥最佳作用。
7、通过良好的知识管理，人工智能增加价值
任何人工智能应用程序都只会是一种有用的知识。您需要确保在联络中心回答问题时，将该知识捕获并传递到知识管理系统（KMS）中，以便客户，机器人和座席可以利用相关信息。
毕竟，当AI实际上什么都不知道的时候，怎样才能用它做出决定呢？它可以学习但需要相关数据来做到这一点。
这就是为什么拥有能够将准确数据和智能提供给KMS的流程和程序非常重要的原因。
许多组织过于依赖员工作为知识来源，因此冒着这样的风险，即如果人们离开企业，他们就会获得他们从中获得的知识和理解。
感谢Enghouse Interactive的Jeremy Payne
8、AI受客户和员工数据的驱动
任何使用AI和机器学习的策略都应该考虑在更广泛的客户体验AI策略中，该策略考虑如何在客户和员工旅程中利用数据。
在整个客户参与过程中有很多机会应用AI和机器学习。
例如，了解在线主动与客户互动的正确时机，根据所需的业务成果路由到最佳座席并协助他们准确处理查询--人工智能和机器学习可以帮助推动所有这些。
但是，AI不仅适用于客户旅程。它还可以帮助确定特定座席在某些联系人或客户类型上比其他座席更好的原因，提高劳动力规划和调度的速度和准确性，并在联系后自动完成任务。
9、AI不需要大型IT团队的支持
有一种误解认为部署和有效使用AI需要大型IT部门和大量受过高等教育的数据科学家。
实际上，该技术已经成熟到一定程度，组织不再需要大量的内部专家来使聊天和语音机器人为他们的业务工作。
但是，部署机器人仍需要全面的规划，设计和开发，以确保它满足业务中的特定需求。
成功的机器人部署还需要参与客户旅程的主要利益相关方的支持，无论是来自联络中心，销售部门还是营销部门。
10、AI可用于更好地捕获和优先服务潜在客户
AI可以被证明在捕获和优先排序潜在客户，更快地转换潜在客户，检测和减少放弃以及更高效地培育潜在客户方面非常有用。
例如，组织可以使用机器学习来绘制网站访问者的模式和行为。
此外，该技术可以确定客户在网站上流失，可能离开网站或放弃购物车的预测结果。
这可能很有价值，因为它允许营销和销售团队在正确的时间通过正确的渠道--聊天，聊天机器人，现场销售代表，电子邮件，移动设备--参与其中。
感谢Genesys的Brendan Dykes
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