很久以前，我的第一份真正的大学毕业后工作是在一家大银行的呼叫中心。自动呼叫分配 (ACD) 将呼叫分配给处理信用卡、汽车贷款和抵押信息的大约 20 个座席组。每月一次，每个座席都会与经理坐下来接受排名。每个月，同一个相当愚蠢的座席（我们称她为 1 号座席）会先完成，而获得第二名的座席显然比房间里的其他人更聪明（我们称她为 2 号座席）。但是 2 号座席总是获得第二名。这对我们关心的人来说是个谜，尤其是当1号座席因她继续位居榜首而获得奖金和奖励时。

　　虽然经理总是有能力接听电话，但他并没有做那么多，这就是为什么 1 号座席能长期防止她的不良行为被发现的原因。事实证明，她每个月都表现出色的原因是 ACD 正在衡量每个座席的通话时长和总通话量。因此，当一个复杂的电话打进来时，1 号座席--可能没有我想象的那么笨--会断开电话，这样她的电话号码就会保持占线。也就是说，她可以在更短的时间内处理更多的电话，因为她阻断了那些复杂的电话。

　　从客户服务的角度来看，这在多个层面上都很糟糕，尽管主要是因为这些断开连接意味着有问题的呼叫者（没有人打电话说，"我这个月的账单看起来很棒，非常感谢。"）需要回过头来打电话，根据 ACD 分布指标的性质，可能会被定向到另一个座席，该座席被迫与一个更加恼怒的客户打交道，无论感知到的问题是什么，因此需要更多的时间和精力来解决。

　　当然，联络中心指标比当时复杂得多，但最重要的是，它仍然需要考虑以下关键问题：

　　当我最近与 On Convergence 的高级行业分析师 Tom Brannen讨论这些问题时，他提到的第一件事就是人工智能的重要性及其定义方式。对于定义，我求助于艾伦人工智能研究所的首席执行官 Oren Etzioni，他在最近一期《麻省理工科技评论》中提出，人工智能有两种截然不同的含义。人工智能"既指将人类智能融入计算机的基本科学探索，也指对大量数据进行建模的工作，"Etzioni说。第二个定义最适合在联络中心领域应用。

　　人工智能在联络中心的作用已经并将继续以一致的速度发展。也就是说，正在测量的内容以及这些测量用于生成"有用"信息的性质是不断发展的。人工智能支持的应用程序可以做什么的复杂性，从本质上是"下一步 IVR"系统的点开始，使有基本问题和/或疑虑的客户能够在不需要人工干预的情况下提出这些问题。此类应用程序的复杂性正在不断提高。"人工智能并没有弄清楚部署它的实体想要什么。它正在做的是将企业的书面命令转化为潜在的结果，"Brannen说。

　　这就是为什么识别这些问题并仔细调整它们对于成功的 AI 部署如此重要。问题和指标是否旨在验证已经确立的结论，或者它们是否旨在仔细研究实际的服务质量？事实上，管理层或那些审查人工智能流程生成的信息的人，真的想了解服务质量，还是在寻找一种简单的方法来验证难以量化的项目？

　　我听说许多供应商实际上并没有自己做人工智能，而是依靠其他供应商的语音识别技术，并在完成数字运算后简单地提供一些分析。

　　这也是为什么要仔细详细地了解哪些数据进入流程、如何加权和操纵以及最终结果如此敏感和重要的另一个原因。此外，最终用户必须能够随着环境的变化而改变所有级别的指标，尤其是最终用户的问题和要求。

　　Brad Cleveland 是演讲者、顾问，也是《快速前进的联络中心管理》和《引领客户体验》一书的作者，他强调负责任地使用 AI 的必要性。"这些能力不是被动的。你必须很好地理解什么是正确的、什么是公平的以及你想要完成什么来实施它们。除了技术，您应该如何对待您的客户和员工？从那里开始，然后回到人工智能的设计和使用。"

　　归根结底，人工智能仍然是一个强大但没有灵魂的工具。它的部署方式和部署效率仍然是任何考虑或当前使用 AI 流程的最终用户的关键考虑因素。考虑到这一点，这些问题仍然存在：

　　尽管那是很久以前的事了，但我在联络中心工作时学到了一些宝贵的人生经验。首先，薪水不错--永远不要对座席大喊大叫。善良的人往往得到的比欠他们的多，只是因为有人在我耳边不尖叫--或咒骂--真是太好了。其次，如果管理层一直在以应有的频率收听电话，那么1号座席可能早在她之前就被抓住了，而 2 号座席（直到今天仍然是好朋友）会得到赞誉。她最终收到了，但很早就应该收到了！今天有效的指标明天可能无法很好地运作，因此这些流程和数据目标需要与时俱进。绝对的底线是人工智能没有常识，如果要最成功地使用人工智能流程，它不是在真空中，而是由知识渊博的联络中心经理仔细分析。

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　　作者：Martha Buyer

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