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呼叫中心的人工智能使用邏輯

2017-09-25 09:51:33   作者:Clark 尹徐   來(lái)源:克拉克說(shuō)   評(píng)論:0  點(diǎn)擊:


  題引:最近CCTV節(jié)目《機(jī)智過(guò)人》著實(shí)吸引了我,微軟AI小冰現(xiàn)場(chǎng)看圖作詩(shī):江一燕在讀第二首詩(shī)的時(shí)候幾乎哭了出來(lái),然而這是人工智能寫(xiě)的詩(shī)。相比之下我更喜歡第三首,“如贈(zèng)白馬”的氣勢(shì)更能激發(fā)想象力,當(dāng)然這是人寫(xiě)的詩(shī)。
  不得不承認(rèn):人工智能是基于套路的,但是套路一樣可以打動(dòng)人。
  好吧,咱們歸回技術(shù)的話(huà)題。
  無(wú)論是過(guò)去現(xiàn)在抑或是將來(lái),呼叫中心類(lèi)同于其他行業(yè),都是采取云-管-端的模型。“云”代表企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)后臺(tái),包括各種應(yīng)用服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)、CRM、ERP、WebServer等。“端”代表用戶(hù)的使用終端或者應(yīng)用前端,包括各種通信方式如電話(huà)、視頻、APP、Email、微信、網(wǎng)頁(yè)聊天窗口等。“管”并不狹義代表具體的傳輸管道,更主要地是中間件任務(wù)、調(diào)度、管理、消息等子系統(tǒng),俗稱(chēng)CTI。
  時(shí)代在發(fā)展,我們發(fā)現(xiàn):
  云端數(shù)據(jù)量在逐漸地壯大,架構(gòu)層面由集中式轉(zhuǎn)向分布式和“云”化--比如很多企業(yè)會(huì)后臺(tái)使用AWS、阿里云、VMWare等彈性計(jì)算/存儲(chǔ)方式。
  終端應(yīng)用表現(xiàn)形式在逐漸地豐富,越來(lái)越多的用戶(hù)會(huì)從傳統(tǒng)的電話(huà)呼叫,轉(zhuǎn)向社交媒體和全渠道,以及新的視頻/VR等渠道。
  “管道”層面CTI技術(shù)目前主要是針對(duì)后端云架構(gòu)和前端豐富類(lèi)型做出適配,比如支持更多種類(lèi)型的部署方式(虛擬化、混合云、完全上云),支持更多種類(lèi)型的終端接入,比如iOS/Android Agent、WebRTC、Kiosk、VOIP、Push Notification等。
  人工智能在來(lái)臨,我們發(fā)現(xiàn):
  云-管-端的模型在默默地發(fā)生一些化學(xué)變化。人工智能在全面擁抱著云端,手拉“終端”,咱們的“管道”變成了the one who left behind。
  人工智能依托于后端云提供的豐富數(shù)據(jù),提供了很多新的服務(wù)方式。
  1. 智能的語(yǔ)音應(yīng)答---企業(yè)版Siri
  2. 智能的文字聊天---機(jī)器人
  3. 智能的語(yǔ)義分析---全量質(zhì)檢
  4. 智能的人工輔助---知識(shí)庫(kù)、主動(dòng)輔助
  5. 智能的聲音應(yīng)用---聲紋認(rèn)證
  6. 智能的主動(dòng)提醒---Smart Push
  這些都是我們的企業(yè)呼叫中心能感知到的!這里需要注意的是:
  筆者不同意人工智能一定要連接Internet互聯(lián)網(wǎng),互聯(lián)網(wǎng)的噪音很多,非相關(guān)性信息量太大。人工智能在呼叫中心這種天然的大型局域網(wǎng)Intranet可能會(huì)發(fā)揮的更好,里面的數(shù)據(jù)是集中且強(qiáng)相關(guān)的,比如一個(gè)保險(xiǎn)公司的呼叫中心,客戶(hù)打電話(huà)進(jìn)來(lái)能問(wèn)的問(wèn)題是肯定在一個(gè)有限區(qū)間的,坐席能回復(fù)的答案也肯定在一個(gè)有限區(qū)間的。由于行業(yè)眾多,人工智能也不會(huì)只有一種,即便在呼叫中心這個(gè)細(xì)分的行業(yè),也存在營(yíng)銷(xiāo)型呼叫中心和服務(wù)型呼叫中心的場(chǎng)景差別,存在電商呼叫中心和銀行呼叫中心的業(yè)務(wù)差別。
  伴隨著人工智能在云端的賦能,終端也在跟進(jìn)變形,今日頭條的新聞排版智能推薦,蘋(píng)果的Siri,微信的語(yǔ)音對(duì)講,釘釘?shù)?ldquo;Ding”一下,您在瀏覽網(wǎng)站的時(shí)候可能盯著蘋(píng)果8手機(jī)網(wǎng)頁(yè)看2分鐘系統(tǒng)自動(dòng)彈出一個(gè)“May I help you?Sir”(廣告:這是G廠(chǎng)的Web Engagement方案)。這些都是最終的客戶(hù)能感知到的!
  咦?我們好像忘了中間件CTI管道了,哦~他們落后了,快沒(méi)有了吧?
  難道“管道”最終就真的輪為管道了嗎?
  當(dāng)然不是!前臺(tái)很重要,后臺(tái)很重要,中臺(tái)也很重要!“管”端的中間件,在堅(jiān)定不移地走分布式架構(gòu)這條路以外(當(dāng)然G廠(chǎng)一直都是),在堅(jiān)定不移地保持后臺(tái)密切聯(lián)系和前臺(tái)及時(shí)溝通以外,同樣可以用人工智能的技術(shù)來(lái)改造呼叫中心。
  人工智能是基于模式識(shí)別的,中間件天然也是!
  語(yǔ)音流程(路由、IVR)中經(jīng)典的“銷(xiāo)售請(qǐng)按1、服務(wù)請(qǐng)按2”來(lái)可以用基于人工智能的語(yǔ)音交互配合NLP來(lái)代替大部分場(chǎng)景。然而,是否機(jī)器人和人工智能可以完全替代?
  當(dāng)你手機(jī)丟失需要緊急掛失的時(shí)候,你需要人還是機(jī)器人?
  當(dāng)你的愛(ài)車(chē)月底即將過(guò)保時(shí),你是否想聽(tīng)到電話(huà)投保的電話(huà)?是否想聽(tīng)到里面的人工智能聲音:您有90%的幾率愿意續(xù)保,是請(qǐng)按1?
  強(qiáng)模式或者極簡(jiǎn)模式下并不需要人工智能。那么人工智能在管道層可以做什么?我認(rèn)為有兩個(gè)方向:商業(yè)智能BI和管理智能Smart Routing
  商業(yè)智能并不是第一天才有的詞匯,Business Intelligence的含義非常豐富,以G廠(chǎng)為例,其經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)InfoMart就是基于SAP的BI平臺(tái)BOE來(lái)做展現(xiàn)的,客觀(guān)來(lái)說(shuō),分析的價(jià)值在于使用者(一個(gè)很懂業(yè)務(wù)的DBA,或者一個(gè)很懂DBA的業(yè)務(wù)),傳統(tǒng)的分析平臺(tái)是單數(shù)據(jù)源的,比如只有呼叫中心的話(huà)務(wù)數(shù)據(jù)和隨路數(shù)據(jù)。如果以人工智能和大數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行學(xué)習(xí),可以添加業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等結(jié)合進(jìn)行相關(guān)性學(xué)習(xí)和分析,再以更加清晰的方式進(jìn)行展現(xiàn),那么我們可以做的更多,比如精確用戶(hù)畫(huà)像、最佳話(huà)術(shù)、沉默成本等。
  大型呼叫中心的坐席量上到一定規(guī)模,WFM軟件的預(yù)測(cè)和排班效果與Routing的話(huà)務(wù)流程邏輯之間會(huì)存在一定的矛盾和結(jié)果的非最優(yōu)。人工智能的引入可以做出Predictive Matching、Intelligent Scheduling。固定制式的路由算法變成了靈活的智能算法,綜合考慮更多的因素,來(lái)完成資源的調(diào)配--咱們中間件本來(lái)的目的就是如此。
  很高興地看到G廠(chǎng)新推的全新路由方案,從引領(lǐng)別人再到引領(lǐng)自己!
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