不管你喜不喜欢，人工智能(AI)将继续存在。与许多创新一样，它可以以积极的方式用于改善世界(或公司或部门，如呼叫中心)，也可以用于不良目的。所以，让我们来看看联络中心在开始他们的人工智能之旅时面临的一些问题。

担忧1：AI将消除对人工座席的需求

　　现实：包括机器人在内的人工智能自助服务解决方案旨在减少需要由人工座席处理的问询量，并在座席不可用时提供支持。在外部，面向客户的智能虚拟座席(IVAs)应该能够自动化许多重复和不太复杂的查询，这些查询不需要座席的深度分析能力。在内部，面向员工的虚拟助理(VAs)可以减少死记硬背和低价值工作座席执行的数量，例如将信息从一个系统复制和粘贴到另一个系统，或者启动自动化工作流。

　　这些解决方案还可以充当座席的顾问，自动检索基于上下文的知识文章或过程，使他们能够正确有效地完成工作。

　　智能自动化应该最大限度地减少座席完成许多任务所需的时间，给他们更多的资源来致力于解决问题。实时指导(RTG)应用程序通过倾听(或阅读)对话双方并提供战术建议和最佳实践来帮助销售人员和收款人员遵守法规并处理异议，从而将其提升到一个新的水平。

　　然后是交互后摘要应用程序，其设计目的是使大部分总结过程自动化，最大限度地减少座席用于这项重要但耗时的活动的时间。

　　虽然这些和其他支持人工智能的解决方案应该减少对人工智能参与不需要批判性思维或人类推理的任务和活动的需求，但它们并没有完全消除这些角色。在大多数情况下，人工智能并没有导致座席的大量流失；相反，它使公司能够扩展其服务和联络中心部门，以满足不断增长的客户需求。人工智能使组织能够在发展过程中填补空缺，增加数字支持渠道，并扩大业务。

　　换一种方式来思考这个问题：呼叫中心一直有一个非常大的座席流失问题，在过去的几年里，这个问题达到了新的高度，与此同时，雇佣新员工变得更加困难。人工智能使联络中心经理能够自动处理座席认为不太感兴趣的查询。人工智能还为座席提供了所需的指导和信息，以准确地解决接触点的问题，从而改善了客户体验(CX)、员工体验(EX)和生产力。这是客户、座席、呼叫中心和企业的双赢。

担忧2：提供错误、不恰当的答案和建议

　　现实：这是另一个合理的问题，可以通过使用行业最佳实践来防止。人工智能计划依赖于大型数据存储库，从中他们可以识别适当的趋势和模式，以制定响应。数据存储库越大越好，因为它增加了找到适合准确响应的模式的可能性。

　　但这也是一个挑战；大型存储库还可能包含完全不相关或不正确的信息，这些信息可能导致错误或误导性的响应或信息。由于这些原因，DMG建议公司使用针对每个特定用例的目标、标记和策划的人工智能数据存储库。

　　用于构建AI存储库的数据应限于与业务目的相关的来源。例如，如果一家公司正在创建一个IVA来回答银行问题，那么基于AI的应用程序访问的数据应该来自具有类似产品和服务的银行。此外，支持AI的解决方案需要检查和清理数据，以确保存储库中没有不合适的数据。(由系统执行此功能并由人工数据管理员监督，这逐渐成为一种最佳实践。)当然，公司需要一个流程来增长和扩展其数据存储库，以保持其最新状态，但是，任何添加的信息都需要在包含之前进行适当的处理和管理。

　　联络中心的未来是预测分析，也就是人工智能。联络中心技术将由人工智能大脑运行，这是一个预测分析引擎，可以决定何时以及如何启动各种系统和组件，它们做什么，以及它们如何与彼此和人类相互操作。这并不意味着联络中心将不再需要经理、主管、座席、运营经理、项目经理、数据专家等。他们会。相反，需要在这些技术复杂的智能人工智能操作环境提供的自动化和实时支持之间取得平衡。

　　本文作者唐娜·弗斯是DMG咨询公司的总裁，是联络中心、分析和后台技术方面的专家。她有30年的经验，帮助组织建立联络中心和后台操作环境，并协助供应商提供有竞争力的解决方案。