随着人工神经网络的兴起，人工神经网络反映了人类大脑中相互连接的节点，人工智能已经准备就绪，将毕业到一个新的水平。
人工神经网络 (ANN) 被编程为了解模式。ANN可以阅读人类的语音并综合使用特定的单词来识别人类交流中的细微含义。一旦考虑到处理速度，其含义尤其令人印象深刻。
(到目前为止) 人类独特的理解语言复杂性的能力乘以计算效率的速度，导致非常有效的响应程序。
我知道，我知道: 你的头脑被震撼了; (是的，人工智能现在可以写这样的双关语)。但是，实际上，您是否知道AI还可以改善客户服务？
AI为客户服务带来的好处
Mikhail Naumov告诉我: “当我们让机器学习算法访问历史客户服务数据时，它开始识别模式并以类似人类的方式进行学习。”他是DigitalGenius (人工智能和客户服务行业的领跑者) 的联合创始人兼总裁，我们谈到了人工智能的未来。Naumov说: “通过此过程创建的是一种AI模型，该模型是在公司的特定客户服务数据集上进行训练的。
“这种情报为客户查询生成自动响应建议，并为人类客户服务专业人员提供了合作伙伴，以帮助处理越来越多的请求。”
对客户服务行业的影响是深远的。数据可以馈送到机器学习程序，该程序创建神经网络或AI背后的 “智能”。这种智能有助于人类更好地了解客户，并以更快的速度和精度满足他们的需求。
行业专家一致认为，智能支持的数字助理代表了客户服务部门所需的变革。正如Opus Research的创始人丹·米勒 (Dan Miller) 在Medium中评论的那样: “未来的个性化客户体验不可避免地与 '智能辅助' 捆绑在一起。”
对企业家的好处
沟通是优质客户服务的首要因素之一，这项SurveyMonkey研究反映了这一事实。公司希望利用软件，为他们提供一个平台，以更有效地满足客户的需求。现在尤其如此，因为客户服务已经迁移到发短信，在那里大众通信可能成为瓶颈。支持代理无法处理工作负载。
但是，替代地，有AI程序可以过滤通信并提出适当的响应，从而减少了这些代理处理查询所需的时间，而不是少数几个人来响应整个客户群。
人工智能的进化
所有这些都被这些系统不断改进，从收集的数据中实时学习的事实放大了。像理想的员工一样，由于深度学习算法，他们只是在工作中不断进步。没有安，人工智能将一事无成。
“深度学习方法使公司能够从其历史客户服务数据中释放价值，” Naumov解释说。“通过浏览大量历史数据，并观察人类客户服务代表如何响应数千个不同的查询，深度学习可以为AI提供有用的必要情报。
Naumov继续说: “在客户服务中，这意味着它可以检测到情绪，紧急程度，请求类型，案件的详细信息等。它还可以向代理推荐答案，为他们节省宝贵的时间。[这些事情] 帮助公司扩展其联络中心，同时响应越来越多的请求。”
当前的客户服务部门因请求而陷入困境，这些请求导致客户排队时间为一个小时或更长。据《商业内幕》 (Business Insider) 援引Facebook人工智能技术的亚历山大·勒布朗 (Alexandre Lebrun) 的话说，“我们 (在人工智能方面) 做得越好，与客户服务交谈的时间就越少。这是公司的收获，但也是个人生活的收获。“
许多客户服务请求是重复的，并且可以通过基于AI的响应系统轻松处理。事实上，数据和神经网络将使人工智能成为支持台见过的最好的同事。