Teleopti的產品營銷經理杰里米哈米爾-基耶斯（Jeremy Hamill-Keays）曾寫過一些關于呼叫中心系統實現數字化的實用方法文章，探索不同的實踐和外接程序。本周，他思考了數字化和人工智能對呼叫中心WFM的未來意味著什么。你能從鄰居那里學到什么？

 人工智能（AI）這個話題上有很多的新聞和炒作噪音。一些行業專家預測我們的文化將會消亡，正如我們所知道的，隨著越來越多的人從工作中解放出來，人們將轉而追求休閑的生活，甚至是，詩歌。

我不知道這是否會發生，但我可以肯定地說事情會有所不同。人工智能是一個寬泛的定義。有些人可能會考慮在大霧中降落一架飛機，因為它是一種相當智能的系統，而且它可以很容易地比人類做得更好。許多年前，計算機打敗了國際象棋大師，現在股票市場已經制定了規則，禁止電腦因閃電交易而導致的超速混亂。但這真的是人工智能嗎？

每個人對人工智能都有自己的定義。我的定義是“一個能夠分析數據并提供基于歷史的結果的系統，它可以學習如何產生一個良好結果”。哇，這么多單詞。

我說的到底是什么意思？

智能是建立在學習能力基礎上的。例如，計算機的任務是從100幅圖片中挑出狗或貓。首先，它需要“閱讀”10000只貓或狗的圖片，并試圖學習選擇出正確的種類。測試數據已經被分類，機器可以被訓練，并且它可以多次運行測試數據，慢慢地增強它的算法。一旦完成，系統現在可以檢查新的圖片，并根據它曾經的訓練做出一個相當準確的猜測。這種技術已經被用于發現癌癥細胞，目前的準確率為86%，它比受過訓練的人更準確。這一切來自于科學家收集數以萬計的高分辨率的癌前細胞和癌細胞圖像，以點燃機器學習的過程；人工智能算法在一秒鐘內就能從高度放大的圖像中分辨出癌細胞。本質上，人工智能需要大量的數據來形成它的記憶，塑造它的學習，確實有點像人類--我們學習我們的行為，并根據經驗做出決定。

那么，這對WFM有什么影響呢？

人工智能包括許多技術，并提供了大量的機會。我相信在呼叫中心WFM方面有趣的一個是這樣的，讓AI將一個新的流量模式與中心存儲歷史中最近的匹配模式相匹配。如果我們將系統配置為使用10個歷史上的早晨流量模式，更好好地與今天早上的模式相匹配，系統會找到10個模式，然后用它們來預測下午會是什么樣子。隨著更多的歷史數據被添加到系統中，輸出也被更新，系統正在適應新的信息并學習更適合的模式。這項技術被稱為“最近的鄰居”，來自于對圖像識別的研究。它將統計方法與“人工智能”混合在一起，這是一種技術，Teleopti正在考慮在我們的Intraday Automation functionality中利用它。

還有什么？

神經網絡已經存在有很長一段時間了，但是隨著用于處理數字游戲復雜算法的廉價電腦芯片的生產，發展確實加速了。這些網絡有能力處理許多不同的因素和復雜的情況，使用非常大的數據集和非常大的神經網絡，結果是驚人的。這就是所謂的深度學習。一個很好的例子是能夠為大量的單詞制定語言，這是困難的，甚至對人類來說也是如此。今天的人工智能系統可以對單詞樣本進行切割和改造，以發音出新單詞，而這種能力將會改變呼叫中心的處理方式，讓客戶能夠呼叫一個智能機器人并進行交談。人工智能系統可以在工作中觀察人類，并調整他們自己的算法來進行學習。他們還可以幫助人類學習，當客戶給出購買信號時，他們會向座席發出提示，或者請主管來幫忙，如果需要的話。今天的系統很龐大，但你只需要用iPhone和Siri，或者亞馬遜的Alexa，來了解未來的發展方向。

技術在這里，只會越來越強大。對于呼叫中心的員工來說，這意味著什么？在可預見的未來，人工智能將能夠處理相當簡單的任務，但更復雜的過程需要有能力的人類來解決。花了時間、精力和金錢訓練一名座席，重要的是座席要投入，而且忠誠。WFM系統將需要平衡成本效率和優化人為的因素，例如變化的靈活性和可見性，以交付座席參與。但是我們會用人工智能代替座席嗎？在某些情況下，是的，這將降低成本。節省的資金可以投入到生產更多商品上，這將導致更多的客戶和呼叫，其中一些是復雜的，因此需要多個人工座席…一個周期性的循環往復。一個周期性的繁榮。不要擔心機器人的到來，或把它們看作是減少人員的一種方式，相反，它可以被視為一種挑戰和實踐，支持客服人員和流程的機會，而且通常還會帶來增長。