這可能會讓你感到驚訝，但是人工智能并不是一個新的概念。它可以被追溯到1950年代，當時阿蘭·圖靈共享了他關于思考的機器的想法，這可能類似于一個人的成長和學習。“人工智能”一詞在1956年首次被使用，從那時起，我們認為對計算機的認知有了巨大的變化。去年《哈佛商業評論》的一篇文章表明，機器學習(ML)可能是今天我們所擁有的最重要的技術。

雖然人工智能(AI)明顯有很多角色在改變我們生活的世界，但可以有把握地說，最引人注目的，最令人感興趣的領域之一是在呼叫中心的分析領域。數字轉換和新技術的發展意味著那些“以培訓為目的的電話錄音”和你同意企業所使用的你所提供的信息，可以以令人興奮的方式被無數次訪問。正如在我們的采訪中來自Kakapo的Steve Tutt所說：“人工智能肯定有用。”

讓我們看看一些人工智能的方法是如何永遠改變了呼叫分析的。

捕捉重要的消費者數據

多虧了自然語言處理(NLP)，人工智能可以代替簡單的IVR技術，并交付更深層次的聯絡中心數據分析。在語音仍然是最受歡迎的溝通方式(73%的消費者利用電話聯絡客戶服務中心)的世界里，語音分析讓企業有機會訪問那些可能被他們忽視的數據。

自然語言處理技術允許呼叫系統自動地直接路由正確的座席。在過去，語音分析難以理解消費者的上下文和語法。然而，隨著NLP越來越成熟，這就意味著系統現在可以更容易地理解句子和短語。

理解和預測客戶的行為

像Tollring或Red Box Recorders這樣公司的語音技術遠遠超出了客戶的期望。情緒分析可以分析一個呼叫者的語氣，以及他們所使用的詞匯來衡量他們的情感和滿意度。你還可以利用算法，使電腦更容易檢測到呼叫者的年齡，這可以幫助你衡量活動所針對的特定用戶組。

從本質上講，人工智能(AI)有能力實現更高級別的客戶評估和理解。它使公司通過購買周期的不同階段可以評估客戶的感受和根據他們行為做出的潛在預測。這可能會幫助呼叫中心經理在更深的層面上培訓和支持座席，這樣他們就可以更加輕松地滿足客戶的期望。這可能是一個重要的進化，成為世界范圍內消費者越來越關注的客戶體驗的概念。

機會點趨勢模式在客戶情緒和行為分析上也可能幫助呼叫中心領導人創建培訓戰略，支持他們未來的活動，提高投資回報率和資源規劃。

利用人工智能改善分析

最后，人工智能聊天機器人以及機器學習的興起在呼叫中心可以讓公司獲取大量的與客戶交互的信息。這個信息可以幫助聯絡中心優化流程和確保企業可以發現諸如不滿或憤怒的大量的數據。好消息是，大多數專家不相信人工智能將取代人類的洞察力。

每10個人中就有9個說，應該有一個選項可以直接聯絡到人工座席。人工智能使分析和客戶服務更容易維護。我們可以朝著人與機器的完美結合道路前進。