AI場景下的客戶聯(lián)絡中心，依靠機器智能在一定程度上優(yōu)化了業(yè)務辦理的速度和流程，提升了客戶體驗，但聯(lián)絡中心的運營管理最終的落點在于人，如何抓取和利用呼叫中心中的大數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)運營中的問題，支持業(yè)務的動態(tài)發(fā)展，同時，提供給坐席及時恰當?shù)闹笇Ш蛶椭�，提升績效，是極具管理價值的議題。

　　傳統(tǒng)的呼叫中心數(shù)據(jù)分析，依靠的是相對固化的報表，缺乏交互能力，無法實現(xiàn)實時的業(yè)務分析。在實際的業(yè)務運營中，狀況實時變化，聯(lián)絡中心必須具備較高的“數(shù)商”，管理者才能敏銳地捕捉到數(shù)據(jù)背后的邏輯走向，在短時間內(nèi)快速完成海量數(shù)據(jù)的時效性分析，在直觀的圖形化分析結果中，準確定位問題，推導出潛在的原因以及可能的解決方案。

　　如何才能讓聯(lián)絡中心具備“數(shù)商”？底層平臺是基礎，大數(shù)據(jù)分析工具的數(shù)據(jù)建模是核心。

　　底層平臺必須是包容的，從而隨業(yè)務動態(tài)同步發(fā)展。通過AIconnector智能連接器，不斷將日新月異的新技術能力吸納至底層平臺，持續(xù)補充渠道交互以及智能的數(shù)據(jù)獲取和分析的能力。比如，把解決數(shù)據(jù)孤島的區(qū)塊鏈技術作為數(shù)據(jù)收集和交叉對比的能力支持，將圖像以及視頻識別技術作為平臺內(nèi)置組件，豐富渠道交互渠道等。同時，設置標準的API接口，為特定的業(yè)務形態(tài)和項目需求進行定制化建模做鋪墊。此外，底層平臺的原始數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)字典，每個數(shù)據(jù)字段的含義，必須是開放的，方便管理者快速準確地理解模型含義，根據(jù)業(yè)務需求進行選擇性加工和計算。

　　聯(lián)絡中心的大數(shù)據(jù)分析工具的數(shù)據(jù)建模分兩個層次。首先，對聯(lián)絡中心全媒體的交互數(shù)據(jù)，包括語音、微信、視頻等，基于交互特征，按照通用的計算維度和指標進行計算，比如，電話渠道上更多分析的是通話時長和平均響應時長的指標，而微信渠道則更多會考慮有效的處理率和用戶滿意度等。其次，根據(jù)具體的業(yè)務項目進行定制化的數(shù)據(jù)建模，以數(shù)據(jù)組合加工的方式，得出基于業(yè)務場景的定制數(shù)據(jù)分析結果。比如，銀行業(yè)務較多關注轉換率、成單率等指標，把客戶聯(lián)絡中心交互的數(shù)據(jù)與業(yè)務成單數(shù)據(jù)做組合計算，就能得出每百通電話的成單率和交易金額等數(shù)據(jù)。

　　當聯(lián)絡中心具備足夠高的“數(shù)商”之后，許多有價值的針對性思考都可以得到快速驗證。比如，全媒體渠道上線之后，對電話量的分流是多少？電話量大的時候，能否讓大量的來電消解在多媒體渠道？在來電高峰期，對比分析實時的傳統(tǒng)語音與多媒體渠道交互數(shù)據(jù)，就能直觀看出是否多媒體渠道是否具備消解部分高峰來電的能力；在下一代產(chǎn)品推廣的節(jié)點時，通過數(shù)據(jù)趨勢圖，提前預見高峰來電，適時增加坐席人員，并調(diào)整語音系統(tǒng)的導航菜單，增加提示音，告知客戶可在多媒體渠道獲取相關服務。

　　運用大數(shù)據(jù)分析工具，基于貼合業(yè)務動態(tài)發(fā)展的深度計算模型，獲得針對性強的數(shù)據(jù)分析、動態(tài)驗證和邏輯洞察，輔助聯(lián)絡中心的運營與管理決策。

　　計算機圖像識別、語音識別、知識圖譜與自然語言處理等人工智能技術賦予了聯(lián)絡中心看、聽、讀、說的能力。隨著全媒體渠道的鋪設，聯(lián)絡中心與客戶的聯(lián)接不斷向多元化的邊緣接觸點分布，分散化的交互方式給客戶旅程管理以及體驗提出了新的挑戰(zhàn)。如何基于用戶畫像和市場營銷模型實現(xiàn)精準化主動聯(lián)絡，提供跨渠道、跨平臺的一致且連續(xù)的服務，利用AI智能提升坐席的服務質(zhì)量和業(yè)務績效，成為了新的研究課題。

　　一個“智商”過人的聯(lián)絡中心帶給客戶的體驗是什么樣？以銀行場景為例。

　　用戶在銀行官網(wǎng)瀏覽信用卡分期的信息，聯(lián)絡中心立即識別出該用戶在系統(tǒng)中的個人信息，并感知到當前行為，于是在頁面讓彈出是否需要介紹信用卡分期的窗口。倘若用戶點擊同意，自動觸發(fā)云呼叫，AI機器人開始向用戶介紹信用卡分期相關的政策，在通話過程中用戶做出分期的肯定答復后，AI機器人自動幫用戶完成賬單業(yè)務的辦理。如果用戶未點擊主動彈出的聯(lián)絡窗口，而是在一段時間之后電話聯(lián)系了銀行客服。用戶在電話接通之后，聽到的不再是標準的IVR導航菜單，而是直接推送給用戶特定的信息用分期的語音提示音。

　　如何才能實現(xiàn)聯(lián)絡中心的賦能？底層平臺的智能感知能力是根本。在提供給用戶的任意渠道或者接觸點，結合底層的用戶畫像以及營銷決策模型設定觸發(fā)規(guī)則，以文本、視頻、語音，或者預約坐席進行回呼等多種手段富媒體的手段，為用戶提供主動聯(lián)絡和精準營銷服務。以理財或者保險產(chǎn)品為例，當用戶輸入的金額大于企業(yè)設定的目標值，會彈出主動聯(lián)絡；指定某一項業(yè)務設置人工服務介入，當有空閑坐席時彈出，無空閑坐席則不主動彈出。

　　當坐席與用戶的交互時，AI機器人全程提供“智商”與“情商”兼具的智能化輔助。

　　首先，輔助座席判斷客戶的意圖，通過實時分析獲取的語音流，適時地做知識庫的推薦或者知識的推送。比如，客戶說出想要查詢某款理財產(chǎn)品時，AI機器人可以立即從知識庫中搜索到這款產(chǎn)品的介紹推送給坐席，提高了座席的工作效率。

　　第二，在營銷的場景理解客戶意圖，做話術推薦。比如，客戶對某款產(chǎn)品不感興趣，AI機器人會告訴座席如何繼續(xù)推薦，起到了一個銷售輔助的作用。

　　第三，輔助進行實時質(zhì)檢。AI機器人可以在通話過程中，輔助進行流程合規(guī)性操作，檢查座席是否完成了相關流程的命中，包括判斷是否涉及違禁語，并在命中時觸發(fā)后臺告警。

　　第四，偵測判斷客戶的情緒。把客戶的情緒變化直接呈現(xiàn)給座席，提示坐席參考系統(tǒng)給出的指標進行對比，適時調(diào)整服務方式。當感知到客戶的情緒比較糟糕時，會觸發(fā)相關提醒，由管理者提前介入。

　　第五，監(jiān)測坐席人員的疲勞狀態(tài)。將疲勞信息提交給運營主管，為排班決策提供有價值的信息參考。

　　新一代的聯(lián)絡中心，是AI場景下的全聯(lián)接中心，底層的大數(shù)據(jù)和AI綜合智能支撐起平臺上的每一個組件和功能，從而在交互層面，無論是自助還是人工服務，坐席資源的配置與管理，座席的輔助和賦能，整體的運營洞察，賦予客戶聯(lián)絡中心以“數(shù)商”、“智商”與“情商”。

　　Avaya是全球領先的數(shù)字通信軟件，服務和設備供應商。開放式、智能化以及可定制的統(tǒng)一通信和聯(lián)絡中心解決方案，確保了云、本地和混合部署的靈活性。Avaya塑造智能聯(lián)接，為客戶及終端用戶創(chuàng)造無縫的溝通體驗。我們的專業(yè)規(guī)劃、支持和服務管理團隊致力于幫助客戶優(yōu)化解決方案，提供高度可靠和高效的部署。Avaya控股公司已在紐約證券交易所（NYSE）上市，股票交易代碼為AVYA。如需了解更多信息，請訪問：www.avaya。com和Avaya中國公司網(wǎng)站www.avaya.com/cn。