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2021-12-08 18:36:23
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AI技术应用广泛，在各行业中均有使用，其中也应用在呼叫系统中，但也面临着些许挑战！
自动驾驶车应该是当今人工智能应用领域最先进的应用领域之一。虽然期待着未来几年有越来越多的无人驾驶汽车在行驶，但没有人脑所具备的一些重要的判断和决策能力，这个学习过程变得非常漫长，至今仍未通过驾驶测试。同样，在呼叫客服中心，自学习算法在特定领域做得非常好，结果在特定方面也是理想和可以接受的。但是，综合来看，人工智能在许多需要综合考虑复杂场景的业务中仍然无法发挥应有的作用。
1、很多聊天机器人的背后很少有人工智能技术
目前来讲，呼叫中心机器人并没有完全智能，大多数只是利用基本的关键字识别代码，利用后台的内容逻辑代码树捕捉对应的内容进行输出。完全意义的认识和语境对话能力还很弱，不能说是多轮的自然语言互动。机器人的顾客需求识别和问题应对能力经过长时间和大量的训练和校准后将逐渐得到改善和提高。
2、人工智能需要庞大的数据
提高AI的智能水平需要很多训练。无论怎样的机器学习算法，都离不开大量高质量的实际业务场景数据。特别是数据的收集、整理、清洗和转换需要数据项目整体的三分之二左右的时间。这实际上对整个企业的数据治理机制提出了很高的要求。另外，不同算法的业务适用范围也不同。
在线自动呼叫系统知道处理哪个任务最应该使用哪个算法以及应该使用哪个数据，这既是数据科学的问题，也是商业理解的问题。业务理解是技术开发的前提，在这方面，任何AI技术的开发、购买或部署都需要业务负责人参与，从业务流程和业务结果的角度评价AI技术的实用性和适用性。
3、AI技术仍在迅速发展
人工智能技术的发展趋势是可见的，贴有“AI”标签的各种系统和解决方案相继投入市场。尽管并不完美，但至少为概念的普及和技术做了铺垫。随着自主学习和进化算法的改进，未来我们不仅可以看到机械围棋高手、机器人作家和艺术家、机器人驱动程序等，还可以看到你的最佳销售和最佳服务席的模仿系统。 每个人都是最好的销售和服务高手的时代可能已经不远了。
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