答案是公司需要建立一个人工智能 (AI) 技术框架，提供智能以不断改善其运营环境。这将使公司能够从今天的静态环境过渡到未来的动态服务环境。让我们以另一种方式来看待这个问题。多年来，联络中心已经实施了数十种出色的系统和应用程序，以提高其员工和运营部门的绩效。自动呼叫分配器 (ACD) 已用于将客户交互有效地路由和排队到座席。交互式语音响应 (IVR) 解决方案已被用于自动处理最单调和重复的客户查询。已实施劳动力管理 (WFM) 应用程序以优化资源，同时确保公司拥有适当数量的具有适当技能的座席来响应客户查询。知识管理 (KM) 帮助座席找到正确的答案和信息，以快速响应客户的询问。一个复杂的联络中心可以使用多达 45 个系统和应用程序。

　　在实施时，每个系统都已尽其所能进行优化。公司投入大量时间和精力来实现每个解决方案的最高回报，如果做得好，每个解决方案都会产生积极的贡献和回报。问题是每个系统都是在封闭状态中实施的，没有考虑其功能和性能如何影响联络中心生态系统中已经在生产中的其他系统和应用程序。大量的考虑和努力致力于集成各种应用程序，因为各种技术需要协同工作，而不是一个应用程序如何影响另一个应用程序。

　　这就是人工智能技术框架的用武之地。这个想法是实现一个作为控制器的人工智能大脑，监督所有联络中心系统的性能。该 AI 框架使用其智能来决定每个联络中心系统如何以及何时开始行动。另一种思考方式是，人工智能框架是指挥大型管弦乐队的指挥。所有乐器（在联络中心是系统、应用程序和座席）必须协同工作，以使管弦乐队的表演产生最丰富的声音。

　　但这只是人工智能技术框架三大核心功能中的第一个。它的第二个基本活动是警惕地观察和监控这些高度复杂的联络中心内发生的一切，以便它能够快速识别部门何时面临新的或不同的事情，或者事情何时不同步或出现问题。这项任务是不断增强和升级联络中心绩效和定位公司以动态跟上其潜在客户和客户不断变化的客户体验需求的关键。识别所有联络中心系统、应用程序、人员和程序的性能变化的能力不能由一个或多个人完成，但可以由专门为此目的设计的 AI 应用程序来完成，每完成一项业务都会变得更智能。

　　人工智能技术框架的第三个核心组件是数据存储库。人工智能解决方案由数据推动和激发。虽然，至少在开始时，人类会创建参数并为其应该寻找的内容提供基本指导方针，但人工智能框架能够识别人类无法检测到的趋势和模式。统一、标记和目标数据的存储库越大，人工智能平台就越智能，识别模式的效率也越高。结果，它可以发现偏离规范的情况，并将其引起人类控制者的注意。

　　人工智能在客户体验领域所做的贡献改变了行业的游戏规则，因此也改变了客户。尽管 AI 仍处于早期阶段，DMG 预计在接下来的 20 年中，其功能每两到三年就会出现指数级的进步，但它已经被证明有助于提高联络中心的效率和绩效。作为其最初推出的一部分，人工智能被用于离散地改进和优化联络中心中使用的每个应用程序和系统的性能。在下一阶段，人工智能将用于提供一个协调联络中心整体性能的技术框架，使其所有组件解决方案能够协调运行。

　　*本文作者DMG Consulting 总裁Donna Fluss 是联络中心、分析和后台技术方面的专家。她在帮助组织建立联络中心和后台操作环境以及协助供应商提供有竞争力的解决方案方面拥有 30 年的经验。