當(dāng)我還是一名業(yè)高管的時(shí)候，我們?cè)谌绾伟盐覀兎中械墓駟T轉(zhuǎn)變成客戶(hù)服務(wù)專(zhuān)家，而不是像他們那樣的“訂單接受者”上苦苦掙扎。 金融機(jī)構(gòu)正在與客戶(hù)服務(wù)部門(mén)進(jìn)行這一斗爭(zhēng)。 但它是一個(gè)人工智能(A I)的領(lǐng)域，它與語(yǔ)音和圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一起工作的能力可以有所幫助。

IBM Watson應(yīng)用程序和解決方案副總裁阿米克·辛格說(shuō)：“人工智能有兩件事做得很好。 “它在分析圖像方面確實(shí)很好，而且在自然語(yǔ)言處理方面也表現(xiàn)獨(dú)特。”

當(dāng)與客戶(hù)互動(dòng)時(shí)，人工智能處理自然語(yǔ)言的能力在幕后有所幫助。 在呼叫中心交易中，分析語(yǔ)言的能力可以從說(shuō)話(huà)人那里檢測(cè)到情感上的細(xì)微差別，并理解語(yǔ)言上的差異，如美式英語(yǔ)和英式英語(yǔ)的差異。 人工智能還與其他語(yǔ)言合作，理解不同群體使用的情感細(xì)微差別和俚語(yǔ)。

總的來(lái)說(shuō)，AI的實(shí)時(shí)反饋幫助客戶(hù)服務(wù)代表在呼叫中心-因?yàn)槿绻麄冎浪麄兊目蛻?hù)的情緒，他們更容易與客戶(hù)聯(lián)系，了解客戶(hù)的關(guān)切，可能沒(méi)有直接表達(dá)。

辛格說(shuō)：“我們已經(jīng)開(kāi)發(fā)了多種語(yǔ)言自然語(yǔ)言處理的人工智能模型，人工智能在機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下繼續(xù)學(xué)習(xí)和完善這些語(yǔ)言學(xué)模型。

結(jié)果是更高質(zhì)量的NLP，使客戶(hù)和試圖幫助他們的呼叫中心前線員工之間有更好的關(guān)系。

但人工智能在業(yè)的應(yīng)用并沒(méi)有停止。 辛格解釋了沃森這樣的人工智能引擎在貸款和賬單方面的幫助。