從最初單純解決方案客戶諮詢、投訴問題的人工熱線外呼，到預覽式外呼，再到電話銷售、金融貸款、催收的預測式外呼和自動外呼，細心的人會發現其實呼叫中心的這些變化一直是技術在推動著呼叫中心業務場景的變化，反過來客戶業務的痛點也促進技術的發展迭代。
 
　　那麼和呼叫中心相關的人工智慧技術有哪些呢？人工智慧技術究竟在呼叫中心行業如何落地？能帶來什麼樣的價值？海天醬油為你一一解答。
 
　　技術一----智慧IVR和智慧知識庫
 
　　相信你可能會有過這樣的體驗，你打電話諮詢某公司客服，首先聽到的是一段標準的語音，接著就是語種選擇，接著業務選擇，再接著業務細分選擇，最後可能聽了老半天得到的就是一段官方的對話。自己的問題還是沒有得到解決。倒不如直接選擇人工，解決的快。
 
　　這個時候我們的智慧IVR能通過語音識別和自然語言處理，快速並且高效的理解你的需求，並通過該公司業務系統的智慧知識庫，進行關鍵詞檢索，鎖定該業務的答案，並通過TTS、系統錄音或者最原始的簡訊將當前業務的答案發送或者觸達給你。
 
　　有人曾經做過一個實驗，同樣的一個這樣的電話，智慧IVR和智慧知識庫的組合能節省客戶43秒。主要是表現在智慧知識庫能根據大資料演算法，按照設定的規則，進行階段性重點關鍵問題的智慧排序，和報表生成，有助於企業實時關注客戶痛點和關注點的變化，並採取針對性的措施。
 
　　技術二----智慧全量質檢
 
　　在呼叫中心運營中各項資料都非常重要，如接通率、通話時長、投訴、客戶滿意度等等。與這些資料相關的就是客服或者電銷人的業務素養。
 
　　人與人的素養之間的差別不是僅僅依靠培訓就能解決的。從過去到現在客戶的監督機制一直存在，但是長久以來質檢的結果總是差強人意。
 
　　一個50——100人之間的中等規模呼叫中心，一般公司需要安排2-5個質檢人員，從大資料來看，一天的質檢資料其實也就是話務量的3%-5%，而且這是建立在理論基礎之下的，如果在實際中，效率可見是非常低的。
 
　　人工智慧技術就可以很好的解決這個問題。具體是先通過技術轉成文字，然後依託大資料進行關鍵詞匹配，這樣就能夠清楚的知道整個呼叫中心現場的話務質量統計和趨勢，同樣這樣可適用於單個話務員的話務質量分析。
 
　　人工智慧技術在呼叫中心落地
 
　　人工智慧呼叫中心可以實現語音導航、來電彈屏、呼叫記錄管理、統計分析、尋求他人幫助等多項功能，讓客服組長和主管更好的監督、統計、指導客服工作過程，幫助客服代表更快的解決客戶需求，更快提升個人服務技能，併為客戶提供更快、更準確的支援，改善了呼叫中心員工滿意度，並且強化了自助服務模式。
 
　　藉助人工智慧支援下的客服中心，客服管理人員，可通過系統提供的報表，掌握客服系統運營情況、公司的管理水平、員工的工作情況，並用於反饋問題以及提高服務水平和服務人力預測。
 
　　AI技術應用會對呼叫中心帶來的價值
 
　　根據第三方權威機構GARTER的評估，到2020年止，全球85%的呼叫中心將會進行數字化變革。智慧機器人將依託於強大的技術力進入到另外一個更成熟的階段。
 
　　呼叫中心的價值創造除了常態內部外部關鍵績效指標（KPIs）以外，就是衡量對企業營收與毛利率的貢獻度。成本的節省如單呼成本的下降、重複來電量的減少等，也是一個可量化的指標。