人工智慧設計本身就應該是不斷進化的，雖然人工智慧從一開始是人類開發出來的，並沒有生命，更沒有自主的意識，但是如果從演算法和邏輯上突破這一點的話，人工智慧是完全可以做到不斷的計劃。

所以，人工智慧和大資料的結合就是範例之一，人工智慧結合大資料的分析，其實就可以得出很多規律性的東西，更能夠歸納總結出使用者習慣，行走軌跡，甚至下一步的行動是什麼。

這種基於資料的分析可能還只是經驗和邏輯的分析，但是如果從這個基礎上，能夠得出很多規律性的判斷的話，無疑是人工智慧能夠成長的一點。

再加上以後技術的不斷革新，程式碼會越來越自動化和智慧化，機器和硬體自然就會不斷地進化，具備自己的思考能力，也不是沒有可能的。

人工智慧現在還算不上真的智慧，要真正實現人工智慧能夠清楚知道自己存在，這個關鍵點。才是人工智慧的起點。

這就像你培養一隻狗，無論它多麼聰明，善解人意，但它始終是一條狗。我們的人工智慧變相是在造一個人，可能它很傻，但它卻是人，可以慢慢長大。

人和狗都可以學習，都有很多共同點，但本質上是不一樣的。

當人工智慧設計發展到能夠清楚知道自己存在。世界將會鉅變。

智慧客服作為基於AI人工智慧科技的產物，需要多種複合技術進行產品的研發及支援，而一個智慧客服系統中也包含了展示層、應用層、中間層、儲存層以及接入流程等五大部分。除了語音識別、語音合成及NLP等基礎的AI能力，為了更好的輔助企業營銷，與促進智慧客服的商業價值最大化，智慧客服還需具備一定的業務能力，以及支撐業務能力發展的相應技術。

1、先驗領域知識的互動能力：一個能夠完成基礎人機互動的智慧客服顯然無法滿足企業所需，因此，智慧客服必須要具備落地場景所需的基礎先驗知識，幫助語音對話機器人達到落地要求，視覺化對話互動流程設計工具，是對話機器人系統必備的核心功能。而對話機器人的前期知識庫構建及開發週期等也影響了企業對業務場景的選則，以及決定了企業智慧客服的投放方向。

2、機器人對話線上學習知識庫：是否具備學習能力，是判斷一個智慧客服是否具有使用潛質的基礎。智慧客服必須在為企業服務的過程中不斷積累客戶反饋資料，AI訓練師針對實際互動過程中遇到的各類文字、語音場景等進行標註並重新反饋給智慧客服，幫助其完成持續線上學習，同時不斷擴充知識庫，促進智慧客服的持續最佳化。

3、使用者情緒的感知與分析：人類情緒的表達是多層次的，包括聲音訊號層面的語速、語調變化等資訊，更包括言語行為方式以及語義等方面。智慧客服在識別到客戶產生了不良情緒時，會給予設定好的安撫語或轉接人工進行服務，避免客戶情緒的繼續惡化，保證客戶的服務體驗，讓客戶感知到企業客戶服務是有溫度的。

4、聲紋驗證：聲紋是人的生物特徵之一，在電話場景，聲紋是唯一適用的生物特質標識。使用基於使用者聲紋生物特徵的客戶身份驗證，人工座席或機器人座席根據驗證置信度實現分級流程，高置信度客戶可以省去複雜的IVR輸入身份證號碼及密碼流程，低置信度使用者則進入更加嚴格驗證身份環節，避免企業潛在損失或使用者敏感資訊洩露。

5、對話資料的積累與分析：企業對於客戶服務資料的積累是預判使用者潛在需求的基礎也是提升企業營銷轉化率的關鍵參考。資料的採集與分析便於企業針對性的制定營銷決策或進行決策的修改完善，幫助企業在買賣雙方市場中佔據主動地位。而隨著智慧客服的接入，企業與客戶的互動渠道增加，互動資訊量隨之增長，採集到的資料維度與廣度卻更加全面精準。藉助資料，企業能夠及時地提供給客戶潛在需要的產品或服務，甚至超越客戶對企業的預期。

隨著AI科技水平的不斷提高，智慧客服的業務能力還在隨著新興技術的發展而不斷提升、精進，智慧營銷的時代已經到來。