与您喜爱的冰激凌品牌相似，人工智能 (AI) 也具有不同类型。 对于联络中心，有 10 种可让您和您的坐席提供超个性化客户体验的类型。
1. 智能数据
数十年来，脏数据一直困扰着企业，阻碍 AI 提供正确结果的能力。 好消息是，AI 可以帮助清理一些脏数据，或在此情况下，清理重复数据。
考虑您的电话号码。 分享您的号码时，您可以使用连字符、破折号、句号、空格或仅使用数字。 在分享电话号码的方式上有一点变化并没有什么错。 将这些不同格式中的每一种识别为单数据点时，可能会变得复杂。 幸好，AI 使用关系匹配来识别同一数据的不同格式。 然后，它会清理数据，因此，您不会针对一个客户拥有五个重复的帐户。
2.业务模拟
AI 可帮助您制定更好的决策。 通过分析历史数据匹配，AI 可识别趋势并在条件变化时动态重新计算该数据。 这些类型的 AI 生成算法提供了额外的信息层，以制定更好、更准确的决策。 它们非常适合“假设”问题和人类探索，例如，是否要在新地区开设实体店。
3.相关性和协方差
了解成堆的数据并非易事，尤其是在大数据环境中。 更重要的是，这些数据始终相对于其他数据点在不断变化和移动。 如果没有 AI 的帮助，解释和处理这些数据会相当困难。
即使没有全面了解，AI 也可以使用关联数学推算缺失数据的值，并指示重要流程在何时出现了人们没有注意到的分歧。 尽早发现这些分歧可降低风险并帮助规避成本。
4.模式匹配
您已体验过这种类型的 AI，尤其如果您是亚马逊金牌购物者。 对于很多零售商和联络中心，AI 将新用户与现有客户模式匹配，以预测他们的下一步行动并建议后续操作。 例如，您可能会注意到，在完成最新的 Stephen King 小说后，您将收到其他作者的类似科幻小说或惊悚魔书相关广告和建议。 AI 根据您的信息和相似消费者行为确定您的兴趣并建议新产品和资源。
5.机器视觉
并非所有有用信息均是口头或键入的，其中一些是书面的、描画的或拍照的。 在过去十年间，AI 机器视觉取得了巨大进步。 很快，它可让人们基于简单的手机照片识别问题。 例如，设备连接问题的图片可显示接头松动。 产品上的制造商标签图片可提供序列号、制造日期和其他标识，这些标识可快速缩小可能的问题和解决方案范围。
6.自然语言处理 (NLP)
NLP 理解口头语言。 请考虑一下 Siri：全球人们每秒向 Siri 提出大量问题。 这些问题中的很多是以不同方式提出的。 “外面的温度是多少”“温度是多少”“天气如何？” 这些问题的表达各不相同，但均在寻找相同信息。
为了识别和回答问题，AI 将每个口头请求转录并转换为文本。 这使计算机可回答问题 — 无论以何种方式提出问题。 然后，它确定了正确的答案，并将其转回口头语言。
7.语音分析
AI 不仅能够理解人类针对同一问题或命令采用的不同表达方式，它还能帮助组织更好地了解驱动这些请求的意图。 例如，当客户致电联络中心并使用语音自动化系统时，语音分析 AI 将对客户的词汇选择、力气和语气进行分析，以探测情绪。 它还会分解传入请求的关键字并找到要处理的上下文，例如，“我想将 500 美元从我的支票转到储蓄帐户上。”
8.问答消歧
基于之前的 AI 功能，组织可以直接且轻松地将人们连接到常见传入问题的答案数据库。 通过语音分析识别传入的请求后，问答消歧 AI 可使用预先起草的答案自动回答问题。 它还可以对来自多个系统的相似答案进行比较和评级，以提供最佳选项。 这使客户可以快速访问其信息，并使员工专注于更复杂的请求。
9.机器人流程自动化 (RPA)
AI 可以识别和建议自动化，以提高效率和节约成本。 通过历史数据分析查找重复、高成本流程，您可以实现后端工作自动化。 RPA AI 通过对相关操作进行分类和嵌套来组织自动化流程，从而使人类更易于理解复杂的流程。
10.总结信息
人类并非为消耗和理解大量数据而生。 如果没有 AI 的帮助，数据只是行和列的集合。 AI 通过直观地显示客户旅程数据为您提供完整视图。 其他工具可进一步深入研究数据，以分析和确定优先级，从而采取行动。
此类型的 AI 支持数据摘要还可突出显示关键事件或相关问题。 例如，联络中心员工每周可能要处理数百个传入请求。 AI 不会尝试通读较长的会话（可能会漏掉重点），而是识别常见关键字、陈述和问题，以快速查看和采取行动。 当常见问题持续出现且提供相似答案时，该操作将自动化并被添加到机器人队列，以进行管理。
AI 改进和改善客户和员工体验。 尽管 AI 与您联络中心员工的表现不同，它在每次客户交互中变得更加熟练和有利，因此，证明这仅仅是开始。 AI 和联络中心的未来（几乎）无限。
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了解可能性：https://www.genesys.com/zh-cn/capabilities/genesys-ai
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