将机器学习整合到企业的客户服务中，开启了更具有可变性和适应性的自动化解决方案。还能让真人客服得以集中精力处理复杂的或者更能创造利润的事情。随着与客户交流数量和难度的不断增加，要求大部分的公司在处理这些问题时具有更高的可变性、效率和准确度。只需要公司IT部门的一些帮助和审查，客户联系中心就可以把客户服务的质量提高一个档次。
当然，要获得成功还是要付出代价的。公司的体量越大，其技术上的问题就越复杂。大公司遇到的最大挑战之一，就是客户服务的质量。处理无休无止的客户提问、需求和其他任务需要投入大量的人力成本。幸运的是，还有一个科技驱动的解决方案，能够简单有效地满足客户服务的需求，那就是机器学习。
这个算法是让计算机完成人类每天都会做的事情，而它正在成为企业客户服务的未来。最近《哈佛商业评论》发表的一篇文章强调，公司在商业过程中整合的机器学习技术，不仅是经营的亮点，而且正在成为商业的基础。文章作者看到了“强大的机器学习算法……正引领着商业的改革，在五年前这是根本无法想象的。”
机器学习能力的增强，是由于在过去几年里语言语音科学家能够获得的数据量有了很大的增加。在客户服务领域，这转化为客户自助服务准确度和理解能力的飞越，这一进步不但降低了经营成本，还改善了客户服务的质量。
机器学习引领未来企业客户服务的方式有三种：
增加速度和效率
弗雷斯特研究公司的研究报告指出，接近80%的美国成年人认为良好的客户服务中最重要的一点就是为顾客节省时间。被错误引导的顾客来电和强迫顾客像机器一样思考和交谈的互动式语音应答，这会让顾客对公司的服务失去信任。
今天的自动客服解决方案，有可能可以超越那种简单的引导模式——和常常被错误引导的交谈——让机器能够对客户进行更深层次的理解。利用机器学习，会话式解决方案可以让顾客以自己习惯的说话方式进行沟通。
结合自然语言处理技术，今天很多自动客服解决方案可以更准确地理解顾客的话。基于人类编程制定规则的解决方案已经被沿用多年，而今天机器学习能让理解会话的过程更有效率。
通过持续的进化提高服务质量
机器学习带来的好处之一，就是让大量的客户交流变成了一件有益的事。考虑一下你的团队每天会与多少客户进行交流。与客户交流的数据被获取和分析的越多，对算法进行优化的学习材料就越充足，算法的结果就越准确。训练一个机器学习模型确实会增加它自身的价值，这比训练真人客服要节省很多时间——以及成本。
在过去几十年中，我们见到了数据极大的可测量性。利用机器学习技术，企业可以有另一种方式把这些数据信息用在改善客户服务上。算法扮演的角色与数据一样重要，足够容量的信息让虚拟助手（VA）对客户需求的揣摩和预测变得更准确。而这需要保证对算法进行持续不断的投入和优化。然而，这种付出完全是值得的：更高的准确率、更高的效率还有更满意的顾客。
更强的理解能力带来的定制化服务
自动服务的理解能力出现的飞越带来了更好的定制化服务。将近75%的顾客倾向于通过自助服务来解决问题。但是，这并不意味着公司和组织可以忽视定制化个人服务的重要性。当一个公司把每个用户的交流历史整合到客服中，这些数据就可以让顾客体验到定制化的服务，可以更加快速和准确地为客户解决问题。这些数据甚至还能让客户体验到具有预见性的服务，进一步减少客户需要的时间和交流成本，增加客户的忠诚度。
