“有什么问题吗？”她问道。
“我的键盘有点问题，”打电话的人说。
“你能更具体点吗？”她问。
“可以，”打电话的人说。“某一个键似乎是被卡住了。我要按两次它才工作。”
“你手机型号是什么？”莎拉问道。
“Universal S17”打电话的人回答。
然后，一个内容列表出现在莎拉的电脑屏幕上。这些内容都与Universal17的键盘有关。莎拉看了一下列表。
“啊我明白了，”她说。“看来我们需要安排另一个时间再给你反馈。”
屏幕变成提交反馈申请的形式。表格的大部分已经被填充了，包括客户的名字和问题的陈述。当客户给了莎拉相关信息之后，萨拉的屏幕上立即逐行将这些信息填充进了表单，无需莎拉输入。
“OK，我们都准备好了，”她说。“请问你希望通过什么方式跟进信息？”
“请短信我，”他回答。
“完成！”她总结说。“祝你有美好的一天！”
这不是科幻小说。事实上，未来比你想象的更近。人工智能是足够强大的，足以实时听懂人类语言，进行对话和开展行动，这为商业打开了一个充满想象的全新的功能窗口。
欢迎来到AI的会话世界。
会话--下一个大事儿
会话是我们整个社会的粘合剂，也是做生意所必需的，IT行业将目光转向口语对话仅仅是时间问题。
当然，我们都知道像亚马逊的Alexa这样神奇的产品正在创造市场。最近微软宣布，它正在筹建一个5000人的部门关注会话技术。此外，还有一个崭露头角的会话商务运动，和一些新的方法正在被引入到市场中来以服务于广泛的应用场景。
这些举措都集中在聊天对话。他们关注声音，如Alexa，这是人与机器之间的基本对话。然而，会话类AI即分析和也作用于两个或两个以上的人之间的语音会话。这提升了AI的复杂性，也增加了有用性。即使所有的数字通信都得到了发展，语音仍是国王，可以在客户通信中占据超过70%的比重。
在两个或更多人交谈的环境里，技术必须能够实时识别不同的各方参与者并提取语意和上下文关联含义。这在五年前甚至是不可能的，但由于AI的发展，以及像亚马逊云服务和大数据技术，现在成为了可能。
AI的杀手级应用
大约从2011年开始，转折点随着机器学习的一个被称作为深度学习的分支出现而出现了。
深入学习算法模拟大脑的运作方式，可以以更复杂的方式学习和了解他们的环境。深度学习应用到语音识别当中，导致了在词汇识别和语音工具上的质的飞跃，这类的语音工具有亚马逊的Alexa和苹果的Siri。
然而，这不仅仅是关于算法。按规模配置以及面对特定语言时优化算法也同样重要。总之，他们呈现的是一个巨大的复杂性。
这是一些潜在的应用程序列表。
会话挖掘：能够处理许多对话并聚合起来总结出所说的内容。这使产品营销经理可以从过去的1000个销售电话中了解最具有代表性的内容。或者，CMO可以利用它来快速确定她的500万美元广告活动是面向哪些人们电话咨询的产品。毫无疑问，当人们知道了在销售电话中发生了什么等信息后将产生巨大的价值。
协作和填写表单：从上面的示例中，我们看到了聆听会话并从知识库中找到相关信息或从对话中提取信息，随后输入到一个CRM应用程序当中，这为会话AI提供了另一个机会。
这使企业能够捕获、分析、和操作他们的会话，以加速业务成果，不管是用更快的时间来分辨客户的电话内容，还是用更快的时间完成交易，都提供了改变游戏规则的能力。它可以打开一扇门，建立起语音（和自由文本）与机器交流的新界面。
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