两年前，我们请我们的专家小组列出他们在联络中心人工智能的12大用途。但人工智能（AI）是一个快速发展的领域，自我们上一篇文章发表以来，它在整个呼叫中心行业取得了巨大的进步。

所以我们回到我们的专家小组，问：这个有趣的列表中缺少人工智能的哪些新用途？我们的专家提供了以下14个例子。

1。更智能的劳动力规划机器人不仅用于与客户互动。您可以使用它们自动请求和批准换班和休假。

机器人可以举行对话式聊天，以快速通知员工可能的加班时间……”

这些机器人可以举行对话式聊天，以快速通知员工可能的加班时间，并在顾问自由和生产力之间建立平衡。

人工智能也可以使团队受益。人工智能工具可以监控和处理员工数据，将数据转化为信息，然后转化为智能规划决策。

管理者们可以用它来了解谁必须提前离开，从而帮助建立高效的轮班和时间表，提高员工的敬业度和绩效。

2。预测未来模式和结果预测分析系统将语音分析与人工智能相结合。

这些解决方案利用人工智能驱动的机器学习来发现缓解呼叫中心痛点和预测客户需求的方法。

Mangul-GeVTS

，例如，组织可以考虑机器学习来提高NPS评级。通过分析不同客户互动的情绪，它为联络中心提供了可用于预先预测和预测未来模式和结果的情报。

因此，如果123人中有75人的得分为10/10，而不是希望更好，经理们可以利用机器学习的结果来引入不同的工作方式，以满足其他48位客户的需求。

感谢卡拉布里奥

3的Magnus Geverts。作为更佳实践，改进呼叫升级，确保随时为客户提供自动化系统的无缝“出路”。

让他们可以通过一位顾问提升到现场协助，这位顾问立即拥有完整的背景和历史，因此没有可怕的重复或跳过节拍。

具有不断发展的数据功能，这在现在是可能的。来自IVR和聊天机器人的数据可以通过人工智能辅助应用程序与顾问共享。来自IVR和聊天机器人的

数据可以通过人工智能辅助应用程序与顾问共享。

例如，如果客户输入数据以便通过聊天机器人获取保险报价，然后离开聊天室，那么这种离开可能会触发与顾问交谈的提议。

如果客户接受，则聊天机器人或IVR捕获的所有信息将自动发送给代理。

有了这些数据，代理可以查看已经发生的事情，节省宝贵的时间，而不必再问同样的问题。

4。推进联络中心路线机器学习和预测建模需要超越技能组和熟练程度队列的路线，以根据许多不同的因素引导正确的客户找到正确的顾问。

这些因素可以包括很多方面，包括：

“Tamsin Dollin”

“客户个性体验偏好顾问针对目标KPI的绩效”“成功实施，这项技术可以为客户带来更好的体验——他们与“获得”他们的顾问匹配——以及顾问本身——他们的满意度和绩效自然会通过与客户更好的联系得到提升。

感谢NICE inContact

5的Tamsin Dollin。构建能够理解客户意图的聊天机器人聊天机器人非常擅长寻址g简单的问题和收集信息，但不是很多。我们中的大多数人都曾试图向聊天机器人描述一个问题，结果却得到了一个无法解决问题的回复。

然而，随着“意图识别”正在被构建到新的聊天机器人模型中，情况开始发生变化。这使聊天机器人能够更好地理解客户所说的话，并以更细微和准确的方式做出回应。

更复杂的聊天机器人可以提前收集更多相关细节，并与呼叫中心员工共享这些信息。

如果没有其他功能，新的、更复杂的聊天机器人可以提前收集更多相关细节，并与呼叫中心员工共享这些信息。

不过，最重要的是帮助聊天机器人识别用户的意图——也就是他们试图实现的目标。

你可以用多种不同的方式表达一个特定的问题，但每次的意图都是一样的。一个有意图识别的聊天机器人将能够破译它们。

6。用计算机视觉捕捉信息

一张图像能说出比文字更多的信息。以汽车保险索赔为例。发送一张受损汽车的照片比试图在电子邮件中描述它要方便得多。

人工智能技术多年来一直非常擅长分析图像，计算机视觉是这一发展的下一步。有了计算机视觉解决方案，客户可以从智能手机向虚拟代理发送图像。

“Kumaran Shanmuhan”

假设您的产品有缺陷或破损。人工智能软件可以从图像中识别产品型号，并调出保修信息、故障排除步骤或维修指南。

它为客户提供了另一种自行解决问题的途径，如果他们愿意的话。顾问不一定要参与其中。

感谢Jacada

7的Kumaran Shanmuhan。量化客户情绪自然语言理解（NLU）超越了传统的语音分析，可以解释情绪、努力程度、客户意图、情绪类型和情绪强度。

这些衡量标准通过分析不同行业的数百万客户互动来确定准确的结果，最终更好地了解客户。

NLU可以以多种方式应用于客户服务：

可以优先考虑客户有特别强烈的情感互动的情况，并将其发送给特别擅长展示同理心的代理。创建客户联系列表，列出其互动低于情绪等指标的特定阈值的客户（将他们标记为客户流失的候选者），并建立一个有助于提高客户忠诚度的主动式服务恢复计划。确定主要联系驱动因素，以确定客户联系公司的原因，并利用这些信息创建资源和约定，以解决这些驱动因素的根本原因。8.完善Advisor工作流随着数字渠道变得更加突出，各组织正在采取措施，在这些平台上创造一致的客户体验。

为了支持这些交互，可以使用人工智能增强分析来更好地了解数字频道和语音频道上出现的趋势。

“Shorit Ghosh”

通过深入了解这些趋势，公司可以自动化顾问工作流程并创建响应脚本，以提高顾问和机器人有效响应的能力。这可以在不牺牲客户体验的情况下增加数字控制。

关于客户为什么不能在数字渠道上执行操作，以及数字客户体验与其他渠道上的客户体验相比如何的信息也会通知其他数字战略计划。

感谢Clarabridge

9的Shorit Ghosh。推出自助服务自助服务fcific为远程员工提供指导和下一步更佳行动建议。

有了这些好处，这项技术使员工能够更快地适应远程工作条件和流程变化，同时保持他们的参与性和目标性，以实现一致的服务提供。

Oded Karev

联络中心也可以选择利用有人值守的自动化技术来提示员工阅读特定的脚本或执行所需的操作，以确保跨交互和代表提供一致的服务。

和特定任务也实现了自动化，比如简单的通话后工作（ACW）活动，减轻了员工在其他方面繁重的管理责任，帮助他们专注于客户。

感谢尼斯

14的Oded Karev。Freshworks research的数据显示，在过去12个月里，略多于四分之一（27%）的商业决策者在其客户服务部门的人工智能投资超过25万英镑。

这项投资的大部分是以人工智能驱动的自动化技术的形式进行的。

智能机器人可以通过自动化一些重复性更高、级别更低的任务来提高代理的工作效率。

“Simon Johnson”

反过来，这将腾出他们的时间，专注于更好地识别更复杂或更紧迫的客户问题并确定其优先级，并将最严重的案件提交给经过适当培训的顾问。

人工智能的另一个优势在于它能够提供先进的领先得分能力。这使顾问能够轻松区分合格和不合格的潜在客户，使销售团队能够将注意力集中在最有希望的机会上。

感谢Freshworks

的西蒙·约翰逊，这是一个额外的建议——重新设计IVR大多数面向客户的界面，让最终用户的工作就是找出如何导航并找到他们需要去的地方。这不仅适用于按键IVR，也适用于网站和移动应用程序。

然而，该接口通常是为最通用的用途而设计的，因为进行更改既昂贵又耗时，这些接口在不断变化的时间、用例或用户需求方面往往缺乏灵活性。

人工智能可以帮助创建适应性强、个性化的用户界面。对话人工智能的进步使人们能够用自然语言与用户互动。许多IVR正在重新配置，以这种方式工作。

“David Pitts”

想象一下，与一个似乎是即时的移动应用程序或网站进行交互，它是专为您（用户）创建的，并针对您目前试图解决的问题进行了优化。其目的是创建一个对话式UI（用户界面）。

部署对话用户界面可以显著提高自助服务率，减少通话量，并大大简化客户体验。

感谢Koopid

的David Pitts。更多关于联络中心技术未来的专家小组信息，请阅读我们的文章：

联络中心十大新兴技术语音识别软件是什么，联络中心如何使用它？过程自动化技术简介