現(xiàn)在很難找到一種聲稱沒有使用機(jī)器學(xué)習(xí)、跟人工智能（AI）無關(guān)的產(chǎn)品。但有趣的是，其實(shí)產(chǎn)品并沒有改變，改變的只是營銷方法。你會驚訝如此多的產(chǎn)品都在一夜之間都變成了基于AI的解決方案，而其實(shí)大多數(shù)解決方案都跟人工智能無關(guān)，我們在產(chǎn)品營銷材料和網(wǎng)站上閱讀到的內(nèi)容僅僅是為了增加吸引力。

AI現(xiàn)狀

坦率地說，在這個時代，如果一個廠商聲稱沒有使用人工智能來提高產(chǎn)品性能和表現(xiàn)，那么將很難吸引客戶的注意。如果一個產(chǎn)品固步自封，而另一個產(chǎn)品不斷進(jìn)取，例如使用人工智能（即機(jī)器學(xué)習(xí)）來提高產(chǎn)品能力，大多數(shù)人都會選擇最新和最尖端的產(chǎn)品。

問題是，人們購買后很可能感到失望，因為大部分所謂基于AI的產(chǎn)品都是炒作。企業(yè)應(yīng)意識到人工智能還處于商業(yè)化的早期階段，它有巨大潛力，但是目前的技術(shù)和應(yīng)用還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到大規(guī)模使用的地步。當(dāng)我觀察相關(guān)市場時發(fā)現(xiàn)，那些研究最新AI應(yīng)用的廠家正在通過不同的解決方案提供大量的專業(yè)服務(wù)，以構(gòu)建他們的產(chǎn)品。

進(jìn)步的動力

人工智能革命背后的驅(qū)動因素是對生產(chǎn)力和質(zhì)量改進(jìn)的需求，這對所有企業(yè)都很重要，對勞動密集型的前臺和后臺組織至關(guān)重要。設(shè)想下，一個語音自助解決方案，也稱為交互式語音應(yīng)答系統(tǒng)（IVR），當(dāng)客戶在使用過程中的某個節(jié)點(diǎn)退出時，該系統(tǒng)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)自己識別問題，然后在不需要人工干預(yù)的情況下，對腳本進(jìn)行適當(dāng)更改。

人工智能的另一個重要用途是將它嵌入到個自動呼叫分配器（ACD）中，以改進(jìn)和優(yōu)化路由。假設(shè)ACD能不斷優(yōu)化其路由算法，確保能將事務(wù)交付給最適合的客服代表處理。這些例子聽起來不錯，但它們今天并沒有完全成型。目前被稱為人工智能的大部分產(chǎn)品，其實(shí)都由人類創(chuàng)建和修改業(yè)務(wù)規(guī)則。雖然供應(yīng)商正努力使解決方案變得更加智能和敏捷，它們的應(yīng)用和推廣方式也隨之變化，但這些方法跟過去相比，仍沒有質(zhì)的變化。

過去和未來

30多年前，我接觸到的第一個人工智能應(yīng)用是知識管理（knowledge management，KM），它是一個人工智能仍未完全進(jìn)入商用成熟期的很好案例。知識管理仍然是機(jī)器學(xué)習(xí)方面的人工智能，它面臨的首要問題就是如何不斷更新，保證內(nèi)容與時俱進(jìn)。如果人工智能起作用，多年前這些就不是問題了。在AI未能真正實(shí)施的時代，仍要對系統(tǒng)不斷開發(fā)，才能達(dá)成上述效果。

DMG看好當(dāng)前的人工智能革命。與以往不同的是，許多公司的IT部門都在進(jìn)行投資，試圖在解決方案中嵌入人工智能。因為客戶接觸中心需要大量使用這類技術(shù)，雖然人工智能的成熟應(yīng)用尚需時日，但這塊市場太潛力巨大了。

思考

人工智能正在推動一輪對IT部門（包括呼叫中心 ）的配套系統(tǒng)和應(yīng)用程序的大規(guī)模投資。雖然人工智能還沒有進(jìn)入廣泛的商業(yè)應(yīng)用時期，但許多解決方案的更新正推動供應(yīng)商重新思考系統(tǒng)邏輯，提供新一代更容易實(shí)現(xiàn)和使用的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)將設(shè)計地比以往更加聰明。

盡管底層技術(shù)還不是真正的人工智能，而是機(jī)器學(xué)習(xí)，但許多解決方案，包括智能虛擬代理（IVAs）和機(jī)器人過程自動化（RPA）應(yīng)用程序，將擁有顯著的生產(chǎn)力和質(zhì)量改善。新一代的系統(tǒng)還沒有完全啟用，但它正在正確的道路上前行，許多解決方案的誕生都比實(shí)際公司商用要提前20到30年。

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