POST TIME:2021-10-12 12:11
現(xiàn)在很難找到一種聲稱沒有使用機器學習、跟人工智能(AI)無關的產品。但有趣的是,其實產品并沒有改變,改變的只是營銷方法。你會驚訝如此多的產品都在一夜之間都變成了基于AI的解決方案,而其實大多數(shù)解決方案都跟人工智能無關,我們在產品營銷材料和網站上閱讀到的內容僅僅是為了增加吸引力。
AI現(xiàn)狀
坦率地說,在這個時代,如果一個廠商聲稱沒有使用人工智能來提高產品性能和表現(xiàn),那么將很難吸引客戶的注意。如果一個產品固步自封,而另一個產品不斷進取,例如使用人工智能(即機器學習)來提高產品能力,大多數(shù)人都會選擇最新和最尖端的產品。
問題是,人們購買后很可能感到失望,因為大部分所謂基于AI的產品都是炒作。企業(yè)應意識到人工智能還處于商業(yè)化的早期階段,它有巨大潛力,但是目前的技術和應用還遠遠沒有達到大規(guī)模使用的地步。當我觀察相關市場時發(fā)現(xiàn),那些研究最新AI應用的廠家正在通過不同的解決方案提供大量的專業(yè)服務,以構建他們的產品。
進步的動力
人工智能革命背后的驅動因素是對生產力和質量改進的需求,這對所有企業(yè)都很重要,對勞動密集型的前臺和后臺組織至關重要。設想下,一個語音自助解決方案,也稱為交互式語音應答系統(tǒng)(IVR),當客戶在使用過程中的某個節(jié)點退出時,該系統(tǒng)應用機器學習自己識別問題,然后在不需要人工干預的情況下,對腳本進行適當更改。
人工智能的另一個重要用途是將它嵌入到個自動呼叫分配器(ACD)中,以改進和優(yōu)化路由。假設ACD能不斷優(yōu)化其路由算法,確保能將事務交付給最適合的客服代表處理。這些例子聽起來不錯,但它們今天并沒有完全成型。目前被稱為人工智能的大部分產品,其實都由人類創(chuàng)建和修改業(yè)務規(guī)則。雖然供應商正努力使解決方案變得更加智能和敏捷,它們的應用和推廣方式也隨之變化,但這些方法跟過去相比,仍沒有質的變化。
過去和未來
30多年前,我接觸到的第一個人工智能應用是知識管理(knowledge management,KM),它是一個人工智能仍未完全進入商用成熟期的很好案例。知識管理仍然是機器學習方面的人工智能,它面臨的首要問題就是如何不斷更新,保證內容與時俱進。如果人工智能起作用,多年前這些就不是問題了。在AI未能真正實施的時代,仍要對系統(tǒng)不斷開發(fā),才能達成上述效果。
DMG看好當前的人工智能革命。與以往不同的是,許多公司的IT部門都在進行投資,試圖在解決方案中嵌入人工智能。因為客戶接觸中心需要大量使用這類技術,雖然人工智能的成熟應用尚需時日,但這塊市場太潛力巨大了。
思考
人工智能正在推動一輪對IT部門(包括呼叫中心 )的配套系統(tǒng)和應用程序的大規(guī)模投資。雖然人工智能還沒有進入廣泛的商業(yè)應用時期,但許多解決方案的更新正推動供應商重新思考系統(tǒng)邏輯,提供新一代更容易實現(xiàn)和使用的系統(tǒng),這些系統(tǒng)將設計地比以往更加聰明。
盡管底層技術還不是真正的人工智能,而是機器學習,但許多解決方案,包括智能虛擬代理(IVAs)和機器人過程自動化(RPA)應用程序,將擁有顯著的生產力和質量改善。新一代的系統(tǒng)還沒有完全啟用,但它正在正確的道路上前行,許多解決方案的誕生都比實際公司商用要提前20到30年。
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