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當(dāng)我還是一名業(yè)高管的時候,我們在如何把我們分行的柜員轉(zhuǎn)變成客戶服務(wù)專家,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)正在與客戶服務(wù)部門進(jìn)行這一斗爭。 但它是一個人工智能(A I)的領(lǐng)域,它與語音和圖像等非結(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:“人工智能有兩件事做得很好。 “它在分析圖像方面確實很好,而且在自然語言處理方面也表現(xiàn)獨(dú)特。”
當(dāng)與客戶互動時,人工智能處理自然語言的能力在幕后有所幫助。 在呼叫中心交易中,分析語言的能力可以從說話人那里檢測到情感上的細(xì)微差別,并理解語言上的差異,如美式英語和英式英語的差異。 人工智能還與其他語言合作,理解不同群體使用的情感細(xì)微差別和俚語。
總的來說,AI的實時反饋幫助客戶服務(wù)代表在呼叫中心-因為如果他們知道他們的客戶的情緒,他們更容易與客戶聯(lián)系,了解客戶的關(guān)切,可能沒有直接表達(dá)。
辛格說:“我們已經(jīng)開發(fā)了多種語言自然語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)和完善這些語言學(xué)模型。
結(jié)果是更高質(zhì)量的NLP,使客戶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。
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