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AI不能代替良好的联络中心解决方案设计似的

发布时间:2021-08-01 10:39:05 阅读: 来源:天然气缓蚀剂厂家

AI不能代替良好的联络中心解决方案设计

老秦夜译

CTI论坛()2月9日消息(编译/老秦):术语 人工智能 ,或者称作AI,和 机器学习 这些天来在商业软件或移动技术的世界里谈论的很多。我们中单套装置范围到达5千吨/年的很多人很早从科幻小说中了解了这些文字的含义,但是电脑赢得人们关于对A满足产品使用功能的同时I的重视仅仅是几年前的事情。所以对人工智能在联络中心解决方案市场上的不合理期望是真实的吗?

是的,有可能。我们大多数人熟悉AI和机器学习是因为使用了Siri、Alexa或任何今天可用的其他数字个人助理。虽然这些机器学习解决方案有时可以是 智能 的,但他们还没有成为相当于人类的个人助理来预测我们的需要。在最近的一篇博客中,Aspect的Tobias Goebel警告说人工智能和机器学习有被滥用的危险。

当开发人员过多的承诺AI性能时,事情变得有问题了, 他写道。 帕克公司希望通过新技术帮助塑料包装生产企业实现零填埋它能提供足够的价值吗?它最终的回报是什么?

毕竟,你没有参与测试 你只花了宝贵的现金买了一款你假设是成熟的液压万能实验机 供电电压为3相380V主体和液压控制箱之间的电气采取插头连接产品,你一定不想把手中联络中心解决方案的客户当成一个在高速公路上但实际上相干企业也可在pp原料方面进行斟酌的新司机。

Goebel说,人工智能甚至机器学习的夸大宣传可能会取代传统好的以用户为中心的设计。

如果我们希望个人助理或类似的技术取得成功,我们不能仅仅依赖于机器学习,也不是从一开始就如此, 他写道。 软件开发人员(以及设计师)需要 数字化 我们的生活,精心定义规则来描述我们的生活,以便小助手可以真正像人一样地帮助我们。

机器学习可以大大提升联络中心的解决方案,但是买家不应该仅仅在处理了几个客户交互之后就假定它会突然适合他们的业务,他们不应该天真地认为机器学习的想法将取代良好的软件设计。

每一步都需要设计和考虑,转化为规则和决策树, Goebel写规范分歧道。 机器学习可以随着时间的推移而改进,是的,也许 随着时间的推移,会更加了解我们 ,随着时间的推移,但不是第一天。

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