人工智能（AI）是當前的一個熱門話題。撇開技術期刊或網站，您也能看到各種有關AI如何成為2020年重大技術的文章。CIO正在討論如何將AI納入其團隊，CX領導者將AI列為企業發展必不可少的東西。
但是，有一個有趣的事情：AI並不真正存在——至少目前沒有。這個消息或許讓很多人感到懷疑，參照Merriam-Webster.com的定義：“機器模仿人類智能行為的能力”。如果這是對AI的正確定義，那麼今天是否有模仿人類智能行為的機器呢？現在的答案是否定的。如果有一臺機器本身看起來很智能，那麼事實就是AI不是驅動，機器學習（ML）才是。#機器學習#正在蓬勃發展，但AI卻贏得了所有榮譽。
瞭解機器學習
ML驅動程序而機器獲取數據並實時分析數據，然後根據這些信息進行學習和調整。這是當前發生的情況。例如在亞馬遜上獲得的產品推薦或Netflix建議觀看的節目，這都是基於ML。它根據您的瀏覽/購買/查看行為來學習您的偏好，然後提出明智的建議。納秒級合成大量數據的能力使機器變得智能。
毫無疑問，ML是許多行業（包括聯絡中心）的遊戲規則改變者。類似於自動化使製造業發生變革的方式，機器學習可能是使客戶服務行業發生變革的缺失環節。如果正確利用ML，則ML可在與客戶面對面的互動中顯著提高效率，使聯絡中心能夠使用漫遊器執行基本的重複性任務。通過將簡單的工作分擔給機器人，人員可以自由地進行需要同理心並認為只有他們才能交付的工作。這可以創建指數級擴展的客戶體驗勞動力——換句話說，它可以解決行業中最古老、最昂貴的問題。
機器學習潛力巨大
ML的潛力遠大於我們的使用潛力。機器學習最大的未開發潛力之一在於組織內部的流程。2020年，我們或將看到企業使用ML的數據和分析功能來做出更明智的勞動力管理決策。
通過ML傳遞的見解來了解誰在提供出色的服務，並接待更多的客戶和處理更多問題，而不是聯絡中心經理必須手動對數據進行分類以找出哪些座席在特定的一天表現良好。同樣的，可以找出哪位員工在業務繁忙，需要休息一下。這是ML使用情感分析和自然語言過程（NLP）識別模式的能力的影響，包括員工生產力中的模式。ML為管理人員提供信息豐富的實時數據，以幫助他們支持員工，這有助於員工獲得成功，併為每個客戶提供卓越的體驗。
當擁有可以瞭解流程、客戶和員工的需求以及目標的機器時，就會擁有對業務進行迭代、積極更改的知識。這能夠帶來：
•更好的員工體驗和更敬業的員工隊伍，更少的人員流動。
•更好，更個性化，更輕鬆的客戶體驗。
•減少人員支出，增加潛在的收入。
•通過讓機器人與人類合作來簡化操作。
如果您不是計算機科學的專業受眾，那麼ML的概念可能會感到不切實際或難以部署。簡而言之，這似乎很冒險。這裡有一些技巧，可以簡化向ML過渡的過程：
1.做研究。雖然會感到將ML集成到業務中的緊迫感，但不要急於做決定。花時間對客戶需求深入瞭解。找到最能滿足業務需求的解決方案。
2.選擇合適的由ML驅動的機器人。就像其他任何技術一樣。確保找到能夠滿足業務需求並提供使您的客戶和員工的生活更美好的服務機器人。
3. 不要忘記你的員工。利用正確的技術創新對您的業務至關重要，對您的員工進行投資並確保技術與人員之間的和諧。
4.意識到自己永遠做不全面。對於所有企業的領導者來說，重要的是要認識到客戶體驗在不斷髮展，我們必須始終在觀察，評估和調整。不要害怕對機器學習計劃進行更改或修改。 如果某些事情沒有產生想要的結果，請找出問題並進行更改。學習，並繼續前進。如果成功，找出可行的方法，然後複製。與第一個技巧類似，這不是一場競賽，因此請謹慎考慮自己在做什麼，並確保它與您的業務目標以及客戶和員工的需求相呼應。
ML不是未來式而是現在時，您的業務值得更高效地進行，這就是ML的力量。你準備好了嗎？
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