这里有一些简单的事实：第一，客户不喜欢花时间与客户服务代理商交谈。二：重复的低价值任务导致员工动力不足和人员流失率更高。

幸运的是，人工智能现在可以帮助企业避免或至少改善这两种情况。在这个大数据时代，企业现在可以触手可及的大量数据，尤其是高度面向流程的客户服务功能。但是，如果没有正确的工具，那么拥有数据将毫无用处。借助机器学习和自然语言处理等AI技术，企业现在可以利用此数据并收集“自动见解”。

以下是AI可以提供帮助的一些方法：

1.推荐引擎：推荐引擎可以首先根据客户的个人资料来个性化产品推荐，从而为客户提供帮助。其次，当客户报告问题时，推荐引擎可以根据其过去的偏好提供故障排除选项。

2.物联网设备：物联网设备通过连接到互联网，可以使客户服务代理找到准确的产品信息并诊断产品状态。这有助于减少诊断错误并减少平均处理时间。它们易于更新，甚至可能具有自我修复的能力，从而减少了停机时间并提高了客户满意度。

3.聊天机器人：客户服务中心可以在聊天机器人的帮助下提供24/7支持。使用自然语言处理（NLP），聊天机器人可以“理解”客户消息。他们可以响应常规查询并帮助捕获客户信息，从而减少了对人工代理商的需求。

4.电子邮件处理：大型企业每天都充斥着来自客户的电子邮件。NLP和机器学习算法有助于从电子邮件中提取相关信息，然后系统立即采取自动措施或将电子邮件路由到代理。

5.智能故障排除：研究历史故障排除数据可以帮助更有效地解决客户问题。通过预测分析，基于历史上解决类似问题的方式，将业务代表定向到预测的最佳解决方案。可替代地，可以基于案例在解决该特定性质的问题上的过去成功将案例路由给代理。这增加了代理商的信心，并为客户提供了快速解决方案，从而节省了时间和成本。在相同的基础上，可以设置语音呼叫或交互式语音响应（IVR）脚本以自动适应实时响应。

6.任务自动化：可以使用机器人过程自动化（RPA）解决方案来自动化常规过程，例如入职客户或直接进行故障排除。通过减少手动工作并自动执行重复操作，组织的员工能够专注于更复杂的任务。

7.情绪分析：使用NLP和机器学习技术，可以挖掘电子邮件和呼叫以获取行为信号，以确定案件的优先级，并路由到具有适当技能的座席。情绪分析还可以帮助分析客户反馈和社交媒体评论，以洞悉公司的优势和劣势。负面评论可以标记为立即回应。

双赢

当企业主和经理开始与团队中的员工共享数据可视化和分析的见解时，它有助于在公司中建立分析文化。当员工有权做出更好的决策时，员工的士气和绩效就会提高，从而使客户更加满意。