人工智能（AI）是当前的一个热门话题。撇开技术期刊或网站，您也能看到各种有关AI如何成为2020年重大技术的文章。CIO正在讨论如何将AI纳入其团队，CX领导者将AI列为企业发展必不可少的东西。
但是，有一个有趣的事情：AI并不真正存在——至少目前没有。这个消息或许让很多人感到怀疑，参照Merriam-Webster.com的定义：“机器模仿人类智能行为的能力”。如果这是对AI的正确定义，那么今天是否有模仿人类智能行为的机器呢？现在的答案是否定的。如果有一台机器本身看起来很智能，那么事实就是AI不是驱动，机器学习（ML）才是。#机器学习#正在蓬勃发展，但AI却赢得了所有荣誉。
了解机器学习
ML驱动程序而机器获取数据并实时分析数据，然后根据这些信息进行学习和调整。这是当前发生的情况。例如在亚马逊上获得的产品推荐或Netflix建议观看的节目，这都是基于ML。它根据您的浏览/购买/查看行为来学习您的偏好，然后提出明智的建议。纳秒级合成大量数据的能力使机器变得智能。
毫无疑问，ML是许多行业（包括联络中心）的游戏规则改变者。类似于自动化使制造业发生变革的方式，机器学习可能是使客户服务行业发生变革的缺失环节。如果正确利用ML，则ML可在与客户面对面的互动中显著提高效率，使联络中心能够使用漫游器执行基本的重复性任务。通过将简单的工作分担给机器人，人员可以自由地进行需要同理心并认为只有他们才能交付的工作。这可以创建指数级扩展的客户体验劳动力——换句话说，它可以解决行业中最古老、最昂贵的问题。
机器学习潜力巨大
ML的潜力远大于我们的使用潜力。机器学习最大的未开发潜力之一在于组织内部的流程。2020年，我们或将看到企业使用ML的数据和分析功能来做出更明智的劳动力管理决策。
通过ML传递的见解来了解谁在提供出色的服务，并接待更多的客户和处理更多问题，而不是联络中心经理必须手动对数据进行分类以找出哪些座席在特定的一天表现良好。同样的，可以找出哪位员工在业务繁忙，需要休息一下。这是ML使用情感分析和自然语言过程（NLP）识别模式的能力的影响，包括员工生产力中的模式。ML为管理人员提供信息丰富的实时数据，以帮助他们支持员工，这有助于员工获得成功，并为每个客户提供卓越的体验。
当拥有可以了解流程、客户和员工的需求以及目标的机器时，就会拥有对业务进行迭代、积极更改的知识。这能够带来：
•更好的员工体验和更敬业的员工队伍，更少的人员流动。
•更好，更个性化，更轻松的客户体验。
•减少人员支出，增加潜在的收入。
•通过让机器人与人类合作来简化操作。
如果您不是计算机科学的专业受众，那么ML的概念可能会感到不切实际或难以部署。简而言之，这似乎很冒险。这里有一些技巧，可以简化向ML过渡的过程：
1.做研究。虽然会感到将ML集成到业务中的紧迫感，但不要急于做决定。花时间对客户需求深入了解。找到最能满足业务需求的解决方案。
2.选择合适的由ML驱动的机器人。就像其他任何技术一样。确保找到能够满足业务需求并提供使您的客户和员工的生活更美好的服务机器人。
3. 不要忘记你的员工。利用正确的技术创新对您的业务至关重要，对您的员工进行投资并确保技术与人员之间的和谐。
4.意识到自己永远做不全面。对于所有企业的领导者来说，重要的是要认识到客户体验在不断发展，我们必须始终在观察，评估和调整。不要害怕对机器学习计划进行更改或修改。 如果某些事情没有产生想要的结果，请找出问题并进行更改。学习，并继续前进。如果成功，找出可行的方法，然后复制。与第一个技巧类似，这不是一场竞赛，因此请谨慎考虑自己在做什么，并确保它与您的业务目标以及客户和员工的需求相呼应。
ML不是未来式而是现在时，您的业务值得更高效地进行，这就是ML的力量。你准备好了吗？
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