四、解决方案
针对大数据下ACD的难点，针对性的解决方案有三点，好感度分析的建模、ACD系统的实时性、ACD流程变化的适应能力。
4.1好感度分析的建模
大数据不在行，但是，大数据分析的结果我们都应该知道他的含义，例如，分析结果是
小伙子对四五十多岁的女士成功率比较高、纸尿裤+啤酒捆绑关系，我们立即知道是怎么回事，我们也可以构想出基本的应对模型来。
专业的人干专业的事，利用好他们的大数据分析结果即可。
于是，我们就将一个看似极为复杂的跨界问题分解为两个基本问题了。
4.2ACD系统的实时性
一定要事先进行大数据分析，形成规则数据，绝对不能等到客户来电的时候在进行计算。
规则数据是一个比较小的集合，规则文档也不是很大，实时性相对可以保证。
4.3ACD流程变化的适应能力
规则文档中描述的流程如何制作、如何让流程适应变化其实是最大的考验。具体来说，一个复杂的规则如何方便地形成、如何高效运行，是对大数据下的ACD的实实在在的考验。
其他公司我不多描述，商路通的ACD实现方式包括以下三个要点：
1.图形化流程生成
图形化流程生成解决以下问题：1、方便根据大数据形成的规则数据制作；2、快速生成并适应变化；3、便于沟通交流和分析。
形式如下：
2.实时内存数据库
ACD在高效运行的时候，依赖大量座席数据，产生两个问题：
如果数据放在传统数据库中，效率根本跟不上；
如果数据是在程序中，开放性又无法解决。
因此，商路通的ACD依赖的大量座席基本信息数据、座席状态数据、座席实时统计数据等等都保存在实时内存数据库中。
3.高效的Javascript引擎
自主研发的高效的Javascript引擎是微软引擎效率的1000倍。
使用Javascript，可以描述复杂逻辑，几乎无所不能；但是，传统的Javascript引擎是桌面级的，根本无法满足ACD这种高效并发的要求。因此，自主研发的高效的Javascript引擎其中关键的一环。
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