例如，这些技术可能能够更好地回答历史上难以一致、可靠地解决而没有偏见或不确定性的问题，例如更准确地大规模计算首次呼叫解决率（）。如今，公司依靠不完美的方法来评估。这是透过要求客服人员在第一次联系时自我报告对话是否已成功解决，调查客户的问题是否在第一次尝试时得到解决，或根据客户是否再次回电进行有根据的猜测来完成的。
法学硕士也许能够理解对话的
完整上下文，并根据代理和客户之间 亚美尼亚电话营销数据 的来回判断所提出的疑问或问题是否得到解决。一些品牌已经开始使用法学硕士作为评估对话和评估是否成功的主要方法。这是基于分析对话的文字记录以及任何其他上下文数据，例如与互动相关的创建的票证。人类分析与人工智慧和机器学习的作用虽然人工智慧和机器学习可以帮助公司节省时间，但这些技术并不能消除人类参与的需要。
事实上，人类的智慧和经验
对于成功采用这些工具至关重要。这就 热门电子邮件列表 是为什么精明的组织采取混合方法，依靠专业人员来训练这些模型，使其更准确、更灵敏地工作，并监控和回应对业务真正重要的事情。人类将重要的业务背景带到桌面上，而人工智慧和机器学习工具根本无法提供洞察力，例如不断变化的企业目标的知识或从策略规划会议中学到的知识。
公司需要知道他们希望实
现什么结果…例如，零售员工可能会确保这些 BMB 目录 技术能够标记有关黑色星期五活动之前、期间和活动结束后的关键对话。另一个例子是，当客户使用表示紧急情况（例如自然灾害）的语言时，可以设定由人工智慧驱动的模型来追踪和建立警报，以便可以立即联系合适的人员采取迅速行动。虽然可以使用工具将包含「垂死」或「着火」等字词的对话路由给正确的团队成员，但人工监督也是必要的。
这是因为人们可以在完全不
同的上下文中使用这些完全相同的词汇来描述积极、有趣或伟大的事物。人们也可能夸张地使用这些词来描述糟糕的。如果是这种情况，联络中心专业人员审查这些警报可以确保它们已降级（如果它们不是用于应对真正的危机），并被路由到正确的人员，例如客户服务复原团队成员而不是灾难应变小组成员。
人工智慧变得越来越智能
，随着它变得越来越复杂，公司将能够自动化更多任务，这意味着需要更少的人工干预。然而，就目前情况而言，几乎总是需要人类解释来调整人工智慧正在监控、标记和反应的内容，以使这些模型能够对正确的事情采取行动。最后的想法在深入人工智慧世界之前，联络中心领导者必须牢记坚定的业务目标，这一点非常重要。
